InternLM2的预训练数据主要由纯文本数据、代码数据、长文本数据构成。 文本数据 对于预训练阶段的文本数据,主要来自网页、论文、专利和书籍,详细分布如下所示,中英之间的比例大约为1:3。书籍和技术文献数据量占比相对较少,但由于平均文档长度较长,内容质量较高,数据更为重要。 预训练阶段文本数据分布情况 对于文本...
InternLM2预训练 这一部分我们介绍预训练数据、预训练设置以及三个预训练阶段。3.1 预训练数据 大规模语言模型（LLM）的预训练深受数据的影响，数据加工主要面对的挑战包含敏感数据的处理、全面知识的覆盖以及效率与质量的平衡。在本节中将介绍我们在通用领域的文本数据、编程语言相关数据和长文本数据的处理流程。3.1....
在7B和20B参数量级别上,InternLM2相比InternLM2-Base显示出明显的提升,这证明模型在通用领域数据和领域增强语料库上进行预训练对于综合考试具有优势。对于AGIEval和GAOKAO任务,这些任务是从专门为人类设计的考试中收集的,与其它数据集相比,InternLM2相比于InternLM2-Base展现出更大的提升。 对于对话模型,InternLM2系列...
除了更强的自然语言和 Python 解题能力,InternLM2-Math-Plus 对形式化数学语言 LEAN 4 增强了适配。InternLM2-Math-Plus 通过多轮主动学习提升了自然语言和 LEAN 语言的双向翻译能力,通过专家迭代大幅增强了定理证明的能力。InternLM2-Math-Plus-7B 在 MiniF2F-test 的数据集上获得了单次采样 43.4 的证明准确率...
2024 年 1 月 17 日,上海人工智能实验室(上海 AI 实验室)正式发布了“书生·浦语 2.0”。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...
为实现这一目标,我们利用包括煤矿历史事故案例、事故处理报告、安全操作规程、规章制度、技术文档以及煤矿从业人员入职考试题库等在内的丰富数据资源,通过微调InternLM2模型,构建出一个专门针对煤矿事故和煤矿安全知识智能问答的煤矿安全大模型。 项目代码:安全知识的智能问答-安全大模型 ...
internlm2的三个版本:internlm2质量好,internlm2-base可塑性好,internlm2-chat对话好 建模质量的提升,可以在相同数据的情况下有更好的表现。 # 模型亮点 1. 20w上下文, 2. 推理数学代码能力提升, 3. 结构化创作 4. 工具调用能力 5. 内生计算、代码解释 ...
InternLM2 ,即书生·浦语大模型第二代,开源了面向实用场景的70亿参数基础模型与对话模型 (InternLM2-Chat-7B)。模型具有以下特点: 有效支持20万字超长上下文:模型在20万字长输入中几乎完美地实现长文“大海捞针”,而且在 LongBench 和 L-Eval 等长文任务中的表现也达到开源模型中的领先水平。 可以通过 LMDeploy...
在预训练阶段,用 4k 上下文的文本初始训练 InternLM2,然后将训练语料库转换为高质量的 32k 文本进一步训练。之后通过位置编码外推(LocalLLaMA,2023),InternLM2 在 200k 上下文的“大海捞针”测试中取得了优异的表现。 在长上下文预训练之后,用有监督微调 (SFT) 和人类反馈中强化学习 (RLHF) 来确保模型很好地遵循...