【书生大模型实战营第三期 | 基础岛第1关-书生大模型全链路开源体系】

学习心得:《书生·浦语大模型全链路开源开放体系》

摘要

通过观看哔哩哔哩上的《书生·浦语大模型全链路开源开放体系》视频,我对开源大模型及其工具链有了更深入的了解。视频由社区贡献者汪周谦讲解,不仅介绍了书生·浦语大模型的架构和功能,还提供了实战营的参与机会和相关资源链接。

视频大纲

  1. 书生浦语大模型开源开放体系的发展历程和最新版本的特点

    • 书生浦语大模型开源开放体系
    • InternLM2.5性能飞跃
    • 迭代发展过程中的数据驱动模型性能
  2. 基于规则、模型和反馈的数据生成方法,以及如何使用开源项目进行标注和推理

    • 介绍了基于模型的反馈数据生成方法,包括相似度对齐和基于反馈的强化训练
    • 大海捞针实验:介绍了模型的推理能力和大海捞针实验,模型在处理超长背景知识时的表现
    • 问题匹配分块:介绍了问题匹配分块的方法,可以用于语言模型的索引和问题理解
  3. MindSearch项目,并介绍了该项目的各个方面,包括语言模型、预训练模型、微调框架、部署工具等

    • MindSearch项目和书生普与开源模型谱系
    • 部署工具和评测工具
    • 应用方面的工具和框架
  4. 开源数据提取工具MinorU和预训练框架InternEVO,以及它们的功能和优化加速方式

    • 智能体框架和开源工具无缝衔接
    • 微调框架和数据格式兼容性
    • 使用XTuner进行微调的方法和流程
  5. InternLM的评测和部署,以及LMDeploy的推理性能对比和智能体框架构建方案

    • 使用XTuner微调和OpenCompass评测模型
    • LMDeploy模型部署框架和智能体框架
    • 基于AI的搜索引擎和知识插件
  6. 知识管理工具茴香豆的企业级应用,以及开源生态体系的完善和实战营的开展

    • 思维可视化:通过搜索和思考1900年和1924年的相关信息,展示了模拟人脑思维逻辑的可视化过程
    • 支持检索增强生成和知识图谱,可解释的行为
    • 赋能创新:通过开源生态和实战营,持续以高质量的开源赋能创新

总结

视频提供了对书生·浦语大模型全链路开源体系的全面介绍,让我认识到开源对于推动技术进步和知识共享的重要性。实战营的免费算力机会尤其吸引人,它为开发者和研究者提供了实践和探索的宝贵资源。此外,通过GitHub上的教程和社区互动,可以更直接地参与到模型的开发和优化过程中,这对于提升个人技能和对大模型的理解都非常有帮助。总的来说,这次学习经历不仅增进了我的知识,也激发了我参与开源社区、贡献自己力量的热情。

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