引言人工智能技术的发展日新月异，其中大模型的发展尤其迅速，已然是AI时代最炙手可热的当红炸子鸡。然而，大模型赛道对于小白开发者来说还是有不小的门槛。面对内容质量参差不齐的课程和实际操作中遇到的问题，许多开发者往往感到迷茫，不知道如何入手。大模型的训练和部署需要强大的计算资源，普通开发者难以承受。大模型开发对计算机新手的技术水平要求较高，是具有挑战性的任务。大模型应用场景需要定制化训练，许多开发者缺乏相关行业知识和经验。......为了推动大模型在更多行业落地开花，让开发者们更高效的学习大模型的开发与应用，上海人工智能实验室重磅推出书生·浦语大模型实战营，为广大开发者搭建大模型学习和实践开发的平

背景大模型是发展人工通用人工智能的一个重要途径，能够解决多种任务和多种模态，展示了一个更面向更高阶的智能的潜在途径。大模型的发展历程是从专用模型到通用模型的过程，从语音识别、图像识别、人脸识别等专用模型，到通用的大模型，能够解决多种任务和多种模态。书生浦语大模型覆盖了轻量级、中量级、重量级的不同大小的系列，具备强大的性能和全面的优势，能够超过相近量级的模型，且开源可用。技术路线-从模型到应用有了模型之后，需要在多个场景应用。从模型怎么样去到最终的应用，是目前研究的重点方向之一。第一步模型选型。针对于应用场景，比较多种大模型相关维度的能力，进行模型评测。经过模型评测初步选型之后，可选定意向大模型

书生·浦语大模型系列轻量级：InternLM-7B70亿模型参数1000亿训练token数据长语境能力，支持8K语境窗口长度通用工具调用能力，多种工具调用模板中量级：InternLM-20B200亿模型参数，在模型能力与推理代价间取得平衡采用深而窄的结果，降低推理计算量但提高推理能力4K训练语境长度，推理时可外推至16K重量级：1230亿模型参数，强大的性能极强推理能力、全面的知识覆盖面、超级理解能力与对话能力准确的API调用能力，可实现各类Agent从模型到应用流程-浦语大模型全链路开源体系生态数据：书生·万卷2TB数据，涵盖多种模态与任务预训练：InternLM-Train并行训练，极致优