在预训练阶段,InternLM先从4k的token开始,逐步过渡到32k的token,预训练结束后,引入监督微调(SFT)和一种基于人类反馈的新型条件在线强化学习方法(COOL RLHF)解决人类偏好冲突以及奖励滥用的问题,得到最终模型。 InternLM大模型搭建过程 1.3 InternLM技术报告 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...
如下表的评估结果所示,InternLM2 模型系列实现了领先的性能,尤其是在 HumanEval、MBPP 和 MBPP-CN 上,其中 InternLM2-Chat-20B 模型比之前的最先进模型高出 10% 以上,凸显了 InternLM2 系列在代码生成任务中的卓越能力。此外,在 MBPP-CN 基准测试中,InternLM2-Chat-20B 模型比 InternLM2-Chat-7B 模型表现...
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...
考虑到 LMDeploy 并不是每个模型都是支持的,我们在官方的列表中找到支持的模型 https://lmdeploy.readthedocs.io/en/latest/supported_models/supported_models.html 这里我们选择 internlm2_5-7b-chat 模型, 模型选择后,回到新建模型列表页面,点击新建任务等待服务器创建新任务。 当分配资源完成后,状态变成运行状态,...
2024年6月30日,上海人工智能实验室发布InternLM2.5-7B系列模型,包括InternLM2.5-7B、InternLM2.5-7B-Chat和InternLM2.5-7B-Chat-1M。具体介绍如下: InternLM2.5-7B:在通用领域和领域增强语料进一步预训练,在评估中拥有良好的语言能力。 InternLM2.5-7B-Chat:通过监督微调(SFT)和在线RLHF在InternLM2.5的基础上进一...
InternLM-20B是基于2.3T token预训练语料从头训练的中量级语言大模型。相较于InternLM-7B，训练语料经过了更高水平的多层次清洗，补充了高知识密度和用于强化理解及推理能力的训练数据。基于OpenCompass的InternLM-20B及相近量级开源模型测评结果 在考验语言模型技术水平的理解能力、推理能力、数学能力、编程能力等方面...
1月17日,商汤科技与上海AI实验室联合香港中文大学和复旦大学正式发布新一代大语言模型书⽣·浦语2.0(InternLM2)。 InternLM2 的核心理念在于回归语言建模的本质,致力于通过提高语料质量及信息密度,实现模型基座语言建模能力质的提升,进而在数理、代码、对话、创作等各方面都取得长足进步,综合性能达到开源模型的领先水...
1月17日,新一代大语言模型书⽣·浦语2.0(InternLM2)正式发布并开源。 2种参数规格、3种模型版本,共计6个模型,全部免费可商用。 它支持200K超长上下文,可轻松读200页财报。200K文本全文范围关键信息召回准确率达95.62%。 不借助任何外部工具,内生数理能力超过ChatGPT。配合代码解释器,可达到和GPT-4相仿水平。
结果显示，InternLM-20B在全维度上领先于开源13B量级模型，平均成绩不仅明显超越了Llama-33B，甚至优于被称为开源模型的标杆Llama2-70B。△基于OpenCompass的InternLM-20B及相近量级开源模型测评结果 具体数据结果如下：可以看出，InternLM-20B在语言、学科综合评测上都超越Llama2-70B。在推理能力评测上和Llama2-70B...
9月20日，商汤科技与上海人工智能实验室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商用授权。自今年6月...