【InternLM】书生·浦语大模型全链路开源体系实战营第3课作业

缘起...即灭 2024-04-07 18:24:44

笔记1 https://bbs.csdn.net/topics/618402126

作业1：在茴香豆 Web 版中创建自己领域的知识问答助手

笔记2 https://bbs.csdn.net/topics/618401980

作业2 在 InternLM Studio 上部署茴香豆技术助手

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本文为实战营第一次课程笔记，主要分为两个部分，第一部分从书生·浦语大模型发展、分类、组成进行详细介绍，方便大家理解。第二部分为对 InternLM2技术报告解读，后续系列会继续更新，欢迎大家交流！

书生浦语大模型的开源之路始于去年7月，从7B模型的开源开始，逐步迭代到如今的2.5版本，性能不断提升，甚至在某些方面可以与GPT-4媲美。书生浦语大模型的开源开放体系给我留下了深刻的印象，它不仅仅是一个模型，而是一整套从数据到应用的全链路解决方案。除了不同量级的InternLM模型，书生浦语还提供了针对特定场景的模型，例如InterLM-xComposer多模态模型和InternLM-Math数学模型，进一步扩展了应用范围。书生浦语大模型全链路开源开放体系的不断完善，为AI领域的发展注入了新的活力。

本次课程链接在GitHub上：InternLM/Tutorial at camp2 (github.com)第一次课程录播链接：书生·浦语大模型全链路开源体系_哔哩哔哩_bilibiliInternLM2技术报告：arxiv.org/pdf/2403.17297.pdf2023年6月7日，InternLM大模型发布2024年1月，上海 AI Lab正式发布书生 · 浦语 2.0（InternLM2），包括1.8B、7B 及 20B 两种参数规格及Base、Chat等多个版本InternLM2_Base：高质

本文是关于书生·浦语大模型全链路开源体系的各个环节特点介绍。大家一起来书生·浦语大模型实战训练营开启大模型之旅吧~

书生·浦语大模型全链路开源体系 1.通用大模型发展 2.书生葡语大模型开源历程 3.语言建模的本质 4.IternLM 2.0的亮点 5.性能的提升(语言推理、数学推理、数学代码) 6.GSM8K和MATH是当前典型的数学评测集（模型配合代码解释器得到了大幅度的提升） 7.从模型到应用 8.为了简化从模型到应用的过程，开发了全链条的工具体系并开源。这包括数据集、预训练框架、微调框架、部署解决方案、评测体系和智能体框架等。这些工具支持从数据准备、模型训练、微调、部署到评测的整个过程，旨在帮助开发

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