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【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记（一）：全链路开源体系介绍
👨💻导读： 随着人工智能技术的不断发展，大模型成为发展通用人工智能的重要途径。书生·浦语大模型的全链路开源体系，使探索AI的无限可能，本文主要从书生·浦语大模型发展、分类、组成进行详细介绍，方便大家理解，如有错误请指正，欢迎学习互相交流。
一、书生浦语大模型开源历程
- 2023年6月7日InternLM千亿参数语言大模型发布。
- 2023年7月6日，InternLM千亿参数大模型全面升级，支持8K语境、26种语言，并全面开源，免费商用。
- 2023年8月14日，书生万卷1.0多模态预训练语料库开源发布。
- 2023年8月21日，升级版对话模型InternLM-Chat-7B v1.1发布，同时开源智能体框架Lagent，支持从语言模型到智能体升级转换。
- 2023年8月28日，InternLM千亿参数模型参数量升级到123B。
- 2023年9月20日，增强型InternLM-20B开源，开源工具链全线升级。
- 2024年1月17日，InternLM2开源。
二、InternLM2的分类
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按规格分类：有7B和20B两种模型
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
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按使用需求分类 ：InternLM2-Base、InternLM2、InternLM2-Chat三种。
其中InternLM2在Base基础上，在多个能力方向进行了强化。而Chat版本则是在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。
三、书生浦语2.0主要亮点
书生浦语2.0在超长上下文、综合性能、对话和创作体验、工具调用能力以及数理能力和数据分析功能等方面都有显著优势。其中，InternLM2-Chat-20B在重点评测上甚至可以达到比肩ChatGPT GPT3.5水平。
四、从模型到应用
书生浦语全链条开源开放体系包括数据、预训练、微调、部署、评测和应用等方面。这些环节的不断完善和优化，使得书生浦语大模型能够更好地服务于各种应用场景。
1、数据
书生·浦语大模型的数据集名为"书生·万卷"，发布日期 2023 年 8 月 14 日。它是一个包含1.6万亿token的多语种高质量数据集，涵盖多种模态和任务。包含文本数据（50 亿个文档，数据量超 1TB），图像-文本数据集（超 2200 万个文件，数据量超 140GB），视频数据（超 1000 个文件，数据量超 900GB）。这个数据集为模型的训练提供了丰富的语言信息和知识基础。
2、预训练
书生·浦语大模型使用了InternLM-Train进行预训练。InternLM-Train是一个基于Transformer架构的预训练模型，它具有1040亿参数，通过在书生·万卷数据集上进行训练，使模型具备了强大的语言理解和生成能力。它支持从 8 卡到千卡训练，千卡训练效率达 92%；无缝接入 HuggingFace 等技术生态，支持各类轻量化技术。
3、微调
为了进一步提升模型的性能和适应特定任务，上海人工智能实验室开发了XTuner微调框架。XTuner可以根据不同的任务需求，对大模型进行微调，使其在特定领域或任务上表现更加优秀。它具有以下特点：
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支持多种任务类型，如增量预训练，指令微调，工具类指令微调
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支持全量参数、LoRA、QLoRA 等低成本微调，覆盖各类 SFT 场景
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支持多种大语言模型的微调，如 InternLM, Llama, QWen, BaiChuan, ChatGLM，适配多种开源生态，支持加HuggingFace、ModelScope 模型或数据集
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支持自动优化加速，如 Flash Attention, DeepSpeed ZeRO, 使得开发者无需关注复杂的现存优化与计算加速细节
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支持多种硬件，覆盖 NVIDIA 20 系以上所有显卡，最低只需 8GB 现存即可微调 7B 模型
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支持多种数据格式，如 Alpaca, MOSS, OpenAI, Guanacao 等等。
4、部署
在模型应用方面，开发LMDeploy部署框架。
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。可以将大模型快速部署到各种计算平台上，实现模型的实时推理和应用。
- 接口支持：Python, GRPC, RESTful
- 量化支持：4bit 、8bit
- 推理引擎：turbomind, pytorch
- 服务：openai-server, gradio, triton inference server
5、评测
在评测方面，开发了OpenCompass评测框架，包含80 套评测集，40 万道题目。OpenCompass可以对模型在多个任务和数据集上的表现进行全面评估，从而了解模型的优势和局限性。它具体包括6 大维度的评测集：
- 学科：初中考试、中国高考、大学考试、语言能力考试、职业资格考试
- 语言：字词释义、成语习语、语义相似、指代消解、翻译
- 知识：知识问答、多语种知识问答
- 理解：阅读理解、内容分析、内容总结
- 推理：因果推理、常识推理、代码推理、数学推理
- 安全：偏见、有害性、公平性、隐私性、真实性、合法性
6、应用
在应用方面，开发了Lagent多模态智能体工具箱和AgentLego多模态智能体工具箱。这些工具箱可以帮助开发者构建和训练多模态智能体，实现图文混合创作、多模态对话等应用场景。
Lagent 是一种轻量级智能体框架，它具有以下特点：
- 支持多种类型的智能体能力，如 ReAct, ReWoo, AutoGPT 灵活支持多种大语言模型，如 OpenAI 的
GPT-3.5/4, 上海人工智能实验室的 InternLM, Hugging Face 的 Transformers, meta 的 Llama 简单易拓展，支持丰富的工具，如 AI 工具（文生图、文生语音、图片描述），能力拓展（搜索，计算器，代码解释器）， RapidAPI（出行 API， 财经 API， 体育咨询 API）
AgentLego是一种多模态智能体工具箱，它具有以下特色：
- 丰富的工具集合，尤其是提供了大量视觉、多模态相关领域的前沿算法功能支持多个主流智能体系统，如 Lagent, LangChain, Transformers Agent 等灵活的多模态工具调用接口，可以轻松支持各类输入输出格式的工具函数一键式远程工具部署，轻松使用和调试大模型智能体。
InternLM2技术报告
Github : https://github.com/InternLM/InternLM/
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2403.17297.pdf
本文主要介绍 InternLM2预训练数据、预训练设置以及三个预训练阶段。
1.数据处理流程：
- 将来自不同来源的数据标准化以获得格式化数据。
- 使用启发式统计规则对数据进行过滤以获得干净数据。
- 使用局部敏感哈希（LSH）方法对数据去重以获得去重数据。
- 应用一个复合安全策略对数据进行过滤，得到安全数据。其中对不同来源的数据采用了不同的质量过滤策略，最终获得高质量预训练数据。
2.预训练设置
Tokenization：
论文选择使用GPT-4的tokenization方法，在压缩各种文本内容方面非常高效。主要参考是cl100K词汇表，它主要包含英语和编程语言的 token，共计100,256条，其中包括不到3,000个中文 token。为了在处理中文文本时优化InternLM的压缩率，同时将总体词汇量保持在100,000以下，我们从cl100k词汇中仔细挑选了前60,004个token，并将其与32,397个中文token集成。此外，我们还加入了147个备用token，最终得到的词汇量符合256的倍数，从而便于高效训练。
超参数：
在训练过程中，我们使用AdamW优化模型，其参数设置为beta_1=0.9, beta_2=0.95, epsilon=1e-8, weight_decay=0.1。采用余弦学习率衰减，学习率衰减至其最大值的10%，不同规模参数的超参数配置如下：
3.预训练阶段
3.1长上下文训练
扩展上下文窗口可以显著提高 LLM 在各种应用中的表现，例如检索增强生成和智能代理。
InternLM2训练过程从4K上下文的语料库开始，然后过渡到32K上下文的语料库。 尽管使用了32K长度的语料库，仍有50%的数据长度短于4096个tokens。这个长上下文训练阶段占整个预训练过程的大约9%。为了适应这些更长的序列，确保为长上下文提供更有效的位置编码(Liu et al., 2023b)，我们将旋转位置嵌入（RoPE） 的基础从50,000调整到1,000,000。得益于 InternEvo 和 flash attention 的良好可扩展性，当上下文窗口从4K更改为32K时，训练速度仅降低了40%。
3.2 特定能力增强训练
经过特定能力增强训练阶段之后，InternLM2模型在编程、推理、问题回答和考试等方面表现出显著的性能提升。
在InternLM 2中收集了一个丰富的数据集，其中包含精心策划的高质量检索数据和来自Huggingface数据集平台的各种类型的开源数据。在这个数据集中总共收集了240亿个tokens。
4. 最终与其他模型对比结果：
5.总结：
本文为实战营第一次课程笔记，主要分为两个部分，第一部分从书生·浦语大模型发展、分类、组成进行详细介绍，方便大家理解。第二部分为对 InternLM2技术报告解读，后续系列会继续更新，欢迎大家交流！