文章目录
- 1. 实战营介绍
- 2. 书生·浦语大模型介绍
- 2.1 数据
- 2.2 预训练
- 2.3 微调
- 2.4 评测
- 2.5 部署
- 2.6 智能体(应用)
1. 实战营介绍
- github链接：https://github.com/internLM/tutorial
- InternLM：https://github.com/InternLM
- 书生浦语官网：https://intern-ai.org.cn/home
2. 书生·浦语大模型介绍
- 视频链接：B站-书生·浦语大模型全链路开源体系
- 数据：汇聚 5400+ 数据集，涵盖多种模态与任务，更多数据集
- 预训练：并行训练，极致优化，速度达到 3600 tokens/sec/gpu
- 微调：全面的微调能力，支持SFT，RLHF和通用工具调用
- 部署：全链路部署，性能领先，每秒生成 2000+ tokens
- 评测：全方位评测，性能可复现，50 套评测集，30 万道题目
2.1 数据
OpenDataLab的知乎文章：多模态语料库 “书生·万卷” 1.0 详细解读 | 附下载地址
也是来自论文的
https://opendatalab.com/home
2.2 预训练
预训练与微调使用教程
2.3 微调
SFT(ScalableFine-Tuning) 是一种用于自然语言处理的技术,它通过对预训练的语言模型进行微调,使其适应特定任务
https://github.com/InternLM/xtuner
预训练与微调使用教程
2.4 评测
- https://crfm.stanford.edu/helm/lite/latest/#/leaderboard
- https://github.com/stanford-crfm/helm
- https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard
- https://llm-leaderboard.streamlit.app/
- https://github.com/terryyz/llm-benchmark
https://opencompass.org.cn/
2.5 部署
https://github.com/InternLM/lmdeploy
2.6 智能体(应用)
https://github.com/InternLM/lagent
https://github.com/InternLM/agentlego
