自主建设网站的意义,做外贸没有网站可以吗,政务网站的建设原则,wordpress网站安装今天给大家带来 AI 大模型领域的国产之光 - InternLM2#xff0c;在10B量级开源大模型领域取得了全球 Top 3 的成绩#xff0c;仅次于 Meta 发布的 Llama-3#xff0c;在国内则是第一名的存在#xff01; 简介 InternLM2是由上海人工智能实验室和商汤科技联合研发的一款大型… 今天给大家带来 AI 大模型领域的国产之光 - InternLM2在10B量级开源大模型领域取得了全球 Top 3 的成绩仅次于 Meta 发布的 Llama-3在国内则是第一名的存在 简介 InternLM2是由上海人工智能实验室和商汤科技联合研发的一款大型语言模型LLM它在多个基准测试中展现出卓越的性能尤其在长文本处理和开放式主观评估方面。以下是InternLM2的几个关键特点 长文本处理能力InternLM2特别设计了长上下文处理能力能够处理长达200k个令牌的文本这使得它在处理长篇幅内容时表现出色。 开源和免费商用InternLM2模型及其全链条开源工具体系面向公众全面开源并且可以免费商用这促进了其在学术和工业界的广泛应用。 多阶段训练模型的训练包括预训练、监督微调SFT和基于人类反馈的强化学习RLHF。这些阶段确保了模型在遵循指令和符合人类价值观方面的性能。 技术创新InternLM2采用了分组查询注意力GQA技术来减少长序列推断时的内存占用并通过位置编码外推技术进一步提升了模型的上下文长度处理能力。 性能提升通过条件在线RLHFCOOL RLHF技术InternLM2能够协调多样但可能冲突的偏好并通过多轮Proximal Policy OptimizationPPO来减少奖励作弊问题。 社区贡献InternLM2的贡献不仅在于其高性能还在于提供了全面的数据准备指南和创新的RLHF训练技术为社区提供了深入理解和进一步研究的基础。 模型规模InternLM2发布了不同规模的模型包括18亿、70亿和200亿参数的版本以适应不同的研究和应用需求。
分类 按照模型大小分类
7B为轻量级的研究和应用提供了一个轻便但性能不俗的模型
20B模型的综合性能更为强劲可有效支持更加复杂的使用场景
按照模型命名分类
InternLM2-Base高质量和具有很强可塑性的模型基座是模型进行深度领域适配的高质量起点
InternLM2在Base基础上在多个能力方向进行了强化在评测中成绩优异同时保持了很好的通用语言能力是我们推荐的在大部分应用中考虑选用的优秀基座
InternLM2-Chat在Base基础上经过SFT和RLHF面向对话交互进行了优化具有很好的指令遵循共情聊天和调用工具等能力
技术生态 训练评测数据 模型微调 模型评测 模型部署 AI 智能体 接下来的文章将详细讲解如何用 internLM2 训练我们自己的 chatGPT感兴趣的可以点赞收藏关注
