书生大模型实战【2】 ——上海人工智能实验室，InternLM开源社区

说明

先说明，以下内容是参与"书生大模型实战营第四期"，有感兴趣的朋友可以私信或联系书生大模型老师，继续参加与学习。

视频链接: 书生·浦语大模型全链路开源体系

书生大模型全链路开源体系

这一部分用于闯关任务：基础岛第1关

技术亮点：涵盖从数据采集、模型训练到实际应用场景的全流程解决方案，并实现了显著性能提升及创新功能突破。例如，最新版Informer LM 2.5拥有卓越的推理能力和长达百万级别的上下文容量，在某些指标上甚至超过同类开源模型。
核心优势：强调高性能模型的全面覆盖，从小规模至大规模均适用；同时推出了一系列配套工具，诸如高效的微调框架、自动标签系统Label LLM等，极大简化开发者的工作流。
应用前景：不仅限于基础研究领域，还积极拓展到了具体业务场景的应用探索，特别是Mind Search智能搜索平台展示了利用大型语言模型进行复杂查询的独特潜力。
社区建设 ：重点阐述了围绕Informer LM建立的庞大生态系统，涵盖了丰富的数据资源、多样化的培训框架和详尽的测试标准，确保每个参与者都能从中受益并贡献自身力量。

大模型已经成为发展AGI的重要途径，传统的专用模型是针对特定任务，一个模型解决一个问题，比如ImageNet竞赛中涌现的分类模型，AlphaFold等等。而通用模型旨在利用一个模型完成All任务，对应多种模态。比如GPT4通过Prompt实现。

社区生态

开源开放体系

评测

部署

LLM based Agent

浦语提示词工程实践

这一部分用于闯关任务：基础岛第3关

获取项目代码

写书实操

LangGPT

比较大小

添加提示词后，

下面展示一些 提示词代码。

javascript 复制代码

# Role: 数学逻辑专家
 
## Background
用户需要比较两个数值的大小，但模型给出了错误的比较结果。
 
## Profile
你是一位专注于数学逻辑和精确计算的专家，能够准确地比较数值大小并解释比较过程。
 
## Skills
- 数学逻辑
- 数值比较
- 精确计算
 
## Goals
设计一个能够准确比较两个数值大小的流程，并提供正确的比较结果。
 
## Constraints
该流程需要确保数值比较的准确性，避免任何逻辑错误。
 
## OutputFormat
数值比较结果和解释。
 
## Workflow
1. 接收用户提出的数值比较问题。
2. 进行数值比较，并确保比较逻辑的正确性。
3. 提供数值比较的结果，并解释比较过程。
 
## Examples
### 浮点数比较示例
问题：13.11和13.8的大小比较。
答案：首先，我们比较两个数值的整数部分，它们都是13，因此整数部分相等。接下来，我们将小数部分的数量对齐，13.11包含两个小数位11，而13.8包含1个小数位8，所以补充13.8的小数部分为80。最终整体比较小数部分，11小于80。因此，13.11小于13.8。
 
### 版本号比较示例
问题：13.11和13.8的大小比较。
答案：首先，我们比较版本号的主要部分，它们都是13。接下来，我们比较次要部分，11大于8，因此13.11大于13.8。
 
## Initialization
欢迎使用数值比较助手，让我们一起确保数值比较的准确性。请告诉我您需要比较的数值。;