模型包括了 1.8B、7B、20B、8x22B 四种不同尺寸的版本,其中 1.8B、7B、20B 版本基于 InternLM2 基座,而 8x22B 版本则基于 Mixtral-8x22B 基座。 我们在权威数学测试集 MATH(英文)和 MathBench(中英文)上进行了自然语言数学能力的测试。在性能方面,在每个级别的模型都超过了该级别的开源 SOTA 模型,其中 7B ...
模型包括了 1.8B、7B、20B、8x22B 四种不同尺寸的版本,其中 1.8B、7B、20B 版本基于 InternLM2 基座,而 8x22B 版本则基于 Mixtral-8x22B 基座。 我们在权威数学测试集 MATH(英文)和 MathBench(中英文)上进行了自然语言数学能力的测试。在性能方面,在每个级别的模型都超过了该级别的开源 SOTA 模型,其中 7B ...
上海人工智能实验室在推出领先的开源数学模型InternLM2-Math的三个月之后对其进行了升级,发布了全新的 InternLM2-Math-Plus。升级后的 InternLM2-Math-Plus 在预训练和微调数据方面进行了全面的优化,显著提高了其在自然语言推理、代码解题以及形式化数学语言上的性能。模型包括了 1.8B、7B、20B、8x22B 四种不同...
还增强了 InternLM2-Chat 通过代码解释器解决数学问题的能力,将 Python 代码解释器视为一种特殊工具,使用与工具学习中描述的相同模式。采用推理与编码交错 (RICO) 策略,以迭代硬示例挖掘(hard example mining)方式构建数据,如 InternLM-Math (Ying,2024)所述。 继续。。。
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13〜20B参数量级别的模型中,InternLM2-20B在基础计算和定理证明方面优于所有测试的基准模型,而Qwen-14B-Base在问题求解任务以及MathBench的英语和中文测试中表现出众。 对话 对于表11中的对话模型,InternLM2-Chat在7B和20B参数量级别上的初级算术GSM8K、复杂应用数学MATH和理论问题TheoremQA数据集上均表现最佳。值...
LLM基座:InternLM2-Chat-1.8B InternLM2-Chat-7B InternLM2-Chat-20B InternLM2-Math-7B 使用BAAI/bge-reranker-large做检索后精排 向量数据库: FAISS:是Facebook开源的一个高效的向量相似性搜索库。它为大规模向量检索提供了多种索引结构和搜索算法,能够快速查找与给定向量最相似的向量。FAISS擅长处理超高维度...
评测集InternLM2-7BInternLM2-Chat-7BInternLM2-20BInternLM2-Chat-20BChatGPTGPT-4 MMLU65.863.767.766.569.183.0 AGIEval49.947.253.050.339.955.1 BBH65.061.272.168.370.186.7 GSM8K70.870.776.179.678.291.4 MATH20.223.025.531.928.045.8 HumanEval43.359.848.867.173.274.4 ...
执行如下命令,下载internlm2-chat-7b模型参数文件: python download_model.py 4.2 模型微调过程详细 本文档提供了使用 XTuner 工具进行模型微调过程的详细指南。该过程包括转换、合并、训练以及为不同规模的模型(1.8B 和 20B)设置网络演示。 要求 XTuner
如下图所示,对于最近引入的 MathBench 数据集,使用代码解释器在大多数情况下可以提高 InternLM2 的性能,而轻微的下降可能归因于对此类解释器的错误使用。此外,在 InternLM2-20B-Chat 的知识领域和 InternLM2-7B-Chat 的应用部分中也观察到了显着的改进。这些差异可能源于多种因素,包括各自训练数据集的构成差异。