书生·浦语大模型全链路开源体系介绍

背景介绍

随着人工智能技术的迅猛发展,大模型技术已成为当今人工智能领域的热门话题。2022 年 11 月 30 日,美国 OpenAI 公司发布了 ChatGPT 通用型对话系统 并引发了全球 的极大关注,上线仅 60 天月活用户数便超过 1 亿,成为历史上用户增长最快的互联网 应用产品。2023 年 3 月 14 日,OpenAI 公司再次发布了升级版模型 GPT-4 又展现 出了更高阶的能力,再一次实现了技术飞跃,并在全球范围掀起大模型发展浪潮。不仅国外科技巨头纷纷加码布局,推动大模型产业的快速落地,国内的头部企业也积极追赶步伐,竞相抢滩大模型的新赛道,抢抓认知智能大模型带来的历史机遇,下图为ChatGPT的发布时间线。

在OpenAI发布GPT3.5后,各大模型厂商积极跟进,相继推出各类大模型。国内本土已经发布近80款参数量在十亿量级以上的大模型,主要有华为、阿里、百度、腾讯等,亦有清华大学等高校机构。

专用大模型: 针对特定任务,一个模型解决一个问题,比如适用于围棋比赛的围棋大模型

通用大模型: 一个模型应对多种任务、多种模态

大模型介绍

书生·浦语大模型开源历程:

书生·浦语大模型系列:

以20B开源大模型为例,其性能全面领先相近量级的开源模型(包括Llama-33B、Llama2-13B以及国内主流的7B、13B开源模型),以不足三分之一的参数量,达到Llama2-70B水平。

大模型开源开放体系


数据: 开放了书生万卷,具有2TB数据,涵盖多种模态与任务
预训练: 开源了InternLM-Train框架,支持并行训练,进行了极致优化,速度达到3600 tokens/sec/gpu
微调: 开源了XTuner框架,支持 全参数微调,支持LoRA等低成本微调
部署: 开源了LMDeploy框架,支持全链路部署,性能领先,每秒生成2000+ tokens
评测: 开源OpenCompass框架,支持全方位评测,性能可复现,80套评测集,40万道题目
应用: 开源了Lagent、AgentLego项目,支持多种智能体,支持代码解析器多种工具调用

数据-书生万卷


预训练

微调



评测

OpenCompass提供的评测集

OpenCompass 开源评测平台架构

OpenCompass的亮点

OpenCompass支持的模型

部署

LMDeploy 提供大模型在GPU上部署的全流程解决方案,包括模型轻量化、推理和服务

智能体应用

轻量级智能体框架Lagent

多模态智能体工具箱 AgentLego

总结

总之书生浦语是一个大模型全链路开源体系,为开发者提供了从数据集准备到模型训练、部署和应用的全套解决方案。通过该体系,开发者可以自由定制和扩展模型,满足不同场景下的需求。

本文提到的相关框架工具地址:

OpenDataLab: https://opendatalab.com/home

书生万卷:https://opendatalab.com/OpenDataLab/WanJuan1_dot_0

预训练框架:https://github.com/InternLM/InternEvo

微调框架XTuner:https://github.com/InternLM/xtuner

部署框架LMDeploy:https://github.com/InternLM/lmdeploy

Lagent:https://github.com/InternLM/lagent

AgentLego:https://github.com/InternLM/agentlego

评估框架OpenCompass: https://github.com/open-compass/opencompass


作者其他不相干的专栏,也来看看:

Prometheus来自CNCF的产品,云原生时代监控产品; Grafana是一款开源的指标可视化工具,拥有大量的插件和图表工具来查询,展示您的指标,本专栏从基础知识开始学习,逐渐进阶,最终实现企业级统一监控目标

一步步学习Grafana家族的轻量型聚合日志框架-Loki,链路追踪框架-Tempo

Spring Boot 具有 Spring 一切优秀特性,Spring 能做的事,Spring Boot 都可以做,本专栏将全面介绍Spring Boot特性,继而对其进行全面的源码分析,不再犀牛望月,Spring Boot 版本:3.x

使用Spring Security版本5.7.2

SBA2 源码解析

作者平时心血来潮开发的小系统,都在运行玩了一段时间后停了

等等,还有其他很多

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