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G
一、大模型测评：随着人工智能技术的快速发展，大规模预训练自然语言模型成为了研究热点和关注焦点。OpenAI于2018年提出了第一代GPT模型，开辟了自然语言模型生成式预训练的路线。沿着这条路线，随后又陆续发布了GPT-2和GPT-3模型。与此同时，谷歌也探索了不同的大规模预训练模型方案，例如如T5,Flan等。OpenAI在2022年11月发布ChatGPT，展示了强大的问答能力，逻辑推理能力和内容创作能力，将模型提升到了实用水平，改变人们对大模型能力的认知。在2023年4月，OpenAI发布了新升级的GPT-4模型，通过引入多模态能力，进一步拓展了大语言模型的能力边界，朝着通用人工智能更进一
1，演示视频https://www.bilibili.com/video/BV1pT4y1h7Af/【大模型研究】（1）：从零开始部署书生·浦语2-20B大模型，使用fastchat和webui部署测试，autodl申请2张显卡，占用显存40G可以运行2，书生·浦语2-对话-20Bhttps://modelscope.cn/models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-20b/summaryInternLM2开源了一个200亿参数的基础模型和一个针对实际场景定制的聊天模型。该模型具有以下特点：200K上下文窗口：在200K长的上下文中几乎能完美地找到
OpenCompass大模型评测OpenCompass大模型评测关于评测的三个问题我们为什么需要评测？我们需要评测什么？传统NLP任务大语言模型任务怎样测试大语言模型？客观评测主观评测提示词工程主流大模型评测框架OpenCompass能力框架OpenCompass评测平台OpenCompass开源评测平台架构丰富的模型支持OpenCompass评测流水线设计大模型能力对比OpenCompass前沿探索大模型评测领域的挑战OpenCompass大模型评测by曹茂松|OpenCompass核心开发者关于评测的三个问题我们为什么需要评测？模型选型模型能力提升真实应用场景效果评测Text-to-Tex
课程链接：书生·浦语大模型全链路开源体系_哔哩哔哩_bilibili 从模型到应用 具体流程如下图所示： 书生·浦语全链条开源开放体系 针对以上的流程，上海人工智能实验室已经开源了大模型生态，包含书生浦语大模型InternLM，书生·万卷数据集，大模型预训练框架InterLM-Train，微调框架XTuner，部署框架LMDeploy，评测框架OpenCompass，开源智能体框架Lagent，开源智能体工具集AgentLego。数据：书生·万卷1.0包含1TB文本数据，140GB图像-文本数据，900G视频数据。预训练：Inte
一、生成式AI的爆火：2022年10月，OpenAI上线了聊天工具chatgpt,迅速在全球走红，2023年4月又发布了迄今为止最前的AI模型GPT4，大模型，AIGC等词迅速成为2023年最火的科技热词之一。与AI2.0时代的工具不同，此次，大模型不单单是在规模上，突出大的特点，更是展现出举世瞩目的能力和潜力，在文本生成，代码迭代，文字生图等领域均展现了非凡的潜力，对人们的学习、工作和生活都产生了深远的影响。二、书生·浦语的开源之路：OpenLLMlab先后推出了多款、针对不同需求的模型，并开源了全链路的大模型体系。以大语言模型为例，OpenLLMlab共推出了三款不同量级的模型共广大AI从
一、大模型的发展 大模型与通用人工智能（AGI），大模型通常被视为发展通用人工智能的重要途径。AI研究从专用模型向通用模型转变，在过去的一二十年中，研究重点在于针对特定任务的专用模型。专用模型的已经再多个领域取得显著成就，包裹大规模语音识别、图像识别、人脸识别、AIphago下围棋、德扑游戏以及AIFold在蛋白质结构预测方面的应用。尽管专用模型在特定任务表现出色，但应用范围有限，无法处理超过其训练范围的问题。因此随着深度学习理论的突破和技术进步，通用模型成为了AI研究的新焦点，目的就是为了创建能够解决多种问题的灵活、适应性强的模型上海人工智能实验室专注于大型语言模型的研发，开发三款级别的大模
就在今天，上海人工智能实验室与商汤科技联合香港中文大学和复旦大学，正式发布新一代大语言模型书⽣·浦语2.0（InternLM2）。Github：https://github.com/InternLM/InternLMHuggingFace：https://huggingface.co/internlmModelScope：https://modelscope.cn/organization/Shanghai_AI_Laboratory新一代InternLM2经过2.6万亿token高质量语料训练，包含7B及20B两种参数规格，以及基座、对话等版本。它可以支持200K超长上下文，约30万字文本，
一、准备工作：1、环境配置：pip、conda换源：pip临时换源：pipinstall-ihttps://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simplesome-package#这里的“https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple”是所换的源，“some-package”是你需要安装的包设置pip默认源，避免每次下载依赖包都要加上一长串的国内源pipconfigsetglobal.index-urlhttps://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simpleconda换源：镜像站提供了An
一、大模型开源体系及其发展趋势1.书生浦语大模型全链路开源体系书生浦语大模型全链路开源体系是书生浦语大模型的研发和应用体系，包括模型研发、工具体系和预训练语料库等。书生浦语大模型的规模包括轻量级、中量级和重量级，其中轻量级以70亿参数的模型为代表，中量级以200亿参数的模型为代表，重量级以千亿参数的模型为代表。2.大模型的发展趋势大模型在人工智能领域的研究和应用越来越受到关注。重要原因：1.大模型是发展人工通用人工智能的一个重要途径。我们可以看到整个的一个AI的研究方向是从专用模型（针对特定的任务来去解决特定的一个用一个模型来去解决一个特定的问题）到通用模型这样的一个过程。2.现在，更加倾向于
