书生·浦语大模型全链路开源体系

大模型概述

大模型成为了热门关键词

大模型成为发展通用人工智能的重要途经，图中展示了大模型的热度增长和 OpenAI GPT 系列的迭代过程。

大模型成为热门关键词

大模型成为了发展通用人工智能的重要途径

大模型成为了发展通用人工智能的重要途径

书生·浦语大模型

开源历程

书生·浦语的开源历程

书生·浦语大模型从 6.7 开始，开源了 InternLM-7B、InternLM-Chat-7B、Lagent、InternLM-20B 等项目。

系列模型

书生·浦语系列模型

性能比较

性能比较

可以看出，书生·浦语 20B 模型全面领先相近量级的开源模型，并且达到了和 Llama2-70B 相近的水平。

书生·浦语全链条开源体系

体系概述

InternLM (github.com)

体系概述

数据开源

数据开源

预训练开源

预训练开源

微调开源

InternLM/xtuner: A toolkit for efficiently fine-tuning LLM (InternLM, Llama, Baichuan, Qwen, ChatGLM) (github.com)

微调开源

评测开源

open-compass/opencompass: OpenCompass is an LLM evaluation platform, supporting a wide range of models (LLaMA, LLaMa2, ChatGLM2, ChatGPT, Claude, etc) over 50+ datasets. (github.com)

评测开源-题目类型

评测开源-OpenCompass

OpenCompass 架构

部署开源

InternLM/lmdeploy: LMDeploy is a toolkit for compressing, deploying, and serving LLMs. (github.com)

部署开源

智能体开源

InternLM/lagent: A lightweight framework for building LLM-based agents (github.com)

智能体开源

智能体工具箱

InternLM/agentlego: Enhance LLM agents with versatile tool APIs (github.com)

智能体工具箱

从模型到应用

如何从模型到应用