书生・浦语 20B 开源 AI 大模型发布,消费级 GPU 单卡即可运行
积累知识,胜过积蓄金银!毕竟在科技周边开发的过程中,会遇到各种各样的问题,往往都是一些细节知识点还没有掌握好而导致的,因此基础知识点的积累是很重要的。下面本文《书生・浦语 20B 开源 AI 大模型发布,消费级 GPU 单卡即可运行》,就带大家讲解一下知识点,若是你对本文感兴趣,或者是想搞懂其中某个知识点,就请你继续往下看吧~
IT之家 9 月 21 日消息,今年 6 月,上海 AI 实验室发布了“书生・浦语”(InternLM)大模型,为 104B 参数,后续又推出了 7B 和 13B 规格模型。
近日,上海 AI 实验室、商汤科技、香港中文大学、复旦大学宣布推出书生・浦语 20B 版本,这是一款中量级大模型,号称基于 2.3T Tokens 预训练语料从头训练,相较于 InternLM-7B,其理解能力、推理能力、数学能力、编程能力等都有显著提升。
根据介绍,与之前国内陆续开源的7B和13B规格模型相比,20B量级模型具备更强大的综合能力,特别是在复杂推理和反思能力方面表现突出,能够为实际应用场景提供更强大的性能支持;同时,20B量级模型可以在单卡上进行推理,在经过低比特量化后,可以在单块消费级GPU上运行,因此在实际应用中更加便捷
相较于之前的开源模型,InternLM-20B 具有几个显著的亮点,以下是IT之家的总结:
- 以不足 1/3 的参数量,测评成绩达到了 Llama2-70B 的水平。
- 支持数十类插件,上万个 API 功能,还具备代码解释和反思修正能力。
- 实现了对长文理解、长文生成和超长对话的有效支持,同时支持 16K 语境长度。
- 研究团队进行了基于 SFT 和 RLHF 两阶段价值对齐,并通过专家红队的对抗训练大幅提高其安全性。
此外,书生・浦语开源工具链已经进行全新升级,形成了更完善的体系。这个体系包括了预训练框架InternLM-Train、低成本微调框架XTuner、部署推理框架LMDeploy、评测框架OpenCompass,以及面向场景应用的智能体框架Lagent
书生・浦语-20B:
书生:你好,浦语。最近过得怎么样? 浦语:你好,书生。我最近过得还不错。工作忙碌,但是很充实。 书生:听说你最近去了一趟旅行,是吗? 浦语:是的,我去了一趟日本。那里的风景非常美丽,我玩得很开心。 书生:听起来很不错。你去了哪些地方? 浦语:我去了东京和京都。东京的繁华和现代感让我印象深刻,而京都的古老建筑和文化底蕴也让我流连忘返。 书生:那你有没有尝试当地的美食? 浦语:当然!我品尝了寿司、拉面和日式烤肉等传统美食,味道真的很棒。 书生:听说你还参观了一些著名的寺庙和神社? 浦语:是的,我去了清水寺和浅草寺。这些古老的寺庙让我感受到了日本的宗教和历史氛围。 书生:听起来你的旅行非常精彩。下次我也想去日本看看。 浦语:你一定会喜欢的。日本有很多值得探索的地方和独特的文化。 书生:谢谢你的分享,浦语。希望你以后还能有更多美好的旅行经历。 浦语:谢谢你,书生。希望你也能有机会去探索世界的美好
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