InternLM拥有较为完善的训练体系,从数据处理阶段到微调阶段,都采用较为创新的方法对模型进行优化,接下来,我将从InternLM技术报告中提取出关键技术,分别从基础框架、预训练、微调与评测四个方面进行简要分析。 1.3.1 基础框架 InternLM基础框架采用轻量级预训练框架InternEvo进行模型训练,该框架具有强大的扩展性能(多GPU...
经过特定能力增强训练阶段之后,InternLM2模型在编程、推理、问题回答和考试等方面表现出显著的性能提升。同时发布增强训练前后的 checkpoints,分别命名为InternLM2-{size}-Base和InternLM2-{size}。 待续。。。
InternLM2 回归语言建模本质,通过提高语料质量和信息密度,实现模型基座语言建模能力获得质的提升。 InternLM2-Chat 除了对话和创作能力显著提升,为了支持社区的应用搭建,在智能体相关的基础能力包括代码和工具调用等也进行了全面强化。本文主要对 InternLM2-Chat 智能体能力进行完整介绍,并介绍如何使用 Lagent 配合 Inter...
除大模型外，InternLM仓库也开源了预训练框架InternLM-Train。深度整合Transformer模型算子提升了训练效率，并提出独特的Hybrid Zero技术，显著提升训练过程中的通信效率，实现了高效率千卡并行，训练性能达行业领先水平。微调-InternLM全参数微调、XTuner轻量级微调 InternLM支持对模型进行全参数微调，支持丰富的下游应用。同时...
https://github.com/InternLM/InternLM 首先我们来看一下最终的效果～ 1 环境准备 1.1 安装 rust 可参考 https://forge.rust-lang.org/infra/other-installation-methods.html#which 此处使用了国内的镜像,如下列命令,当出现选项时选择 Enter 安装。
LMDeploy 量化部署 环境配置 选择Cuda12.2-conda镜像。 创建一个名为lmdeploy的conda环境,python版本为3.10,创建成功后激活环境并安装0.5.3版本的lmdeploy及相关包。 conda create -n lmdeploy python=3.10 -y
InternLM2-Math-Plus 对自然语言能力和形式推理能力都进行了全面升级,成为开源数学模型的新标杆。InternLM2-Math-Plus 的未来发展方向是基于自然语言推理能力、Python 计算能力、LEAN 的证明能力三者融合的自我迭代提升。InternLM2-Math-Plus 在各项数学能力上都得到了提升。
9月20日，上海人工智能实验室（上海ai实验室）与商汤科技联合香港中文大学和复旦大学正式推出书生·浦语大模型（internlm）200亿参数版本internlm-20b，并在阿里云魔搭社区（modelscope）开源首发。同时，书生·浦语面向大模型研发与应用的全链条工具链全线升级，与internlm-20b一同继续全面开放，向企业和开发者提供免费...
自今年6月首次发布以来，书生·浦语已经历多轮升级，在开源社区和产业界产生了广泛影响。InternLM-20B模型性能先进且应用便捷，以不足三分之一的参数量，达到了当前被视为开源模型标杆的Llama2-70B的能力水平。代码库链接：https://github.com/InternLM/InternLM 魔搭社区链接：https://modelscope.cn/organization/...
InternLM2.5 Benchmark InternViT简析 InternViT-6B采用的就是经典的ViT模型结构,作为InternVL的视觉模块进行使用,不单独使用。ViT参考文献: AI检测代码解析 https://arxiv.org/abs/2010.11929 1. ViT经典模型结构如下: ViT经典模型结构 从实现的代码上看,InternViT主要由VisionEmbeddings和VisionEncoder两个大模块组成...