书生浦语大模型全链路开源体系-课程笔记

书生浦语大模型全链路开源体系

以高质量开源赋能创新

大模型成为发展通用人工智能的重要途径。

• 2021年之前是针对特定任务，一个模型解决一个问题（ImageNet竞赛2012、人脸识别2014、围棋比赛2016、AlphaFold2021）
• 最近两年在向通用大模型发展，一个模型应对多种任务、多种模态。

InternLM2 概述

书生浦语的开源历程

• 2023年6月7日InternLM开源
• 2024年1月17日InternLM2开源

书生浦语2.0（InternLM2）的体系

InternLM2：回归语言建模的本质

新一点数据清洗过滤技术

• 多维度数据价值评估
• 高质量预料驱动的数据富集
• 有针对性的数据补齐

InternLM2的主要亮点

• 超强的上下文
• 综合性能全面提升。代码、数学、推理、知识、语言、考试，20B的模型比肩GPT3.5。
• 优秀的对话和创作体验。想象力ok。
• 工具调用能力整体升级。日程安排。
• 突出的数理能力和实用的数据分析功能。高准确率，复杂运算和求解，加入代码解释器后，在GSM8K和MATH上超过GPT4。上传表格，分析表格文件，概述，绘制趋势图（调用maiplot），要求模型使用机器学习算法做预测（sklearn）。

从模型到应用

• 应用：智能客服、个人助手、行业应用
• 从模型到应用是有GAP的，需要一个复杂的流程

书生浦语全链条开源开放体系

开发了全链条的工具

数据

• OpenDataLab：书生万卷1.0（2TB），书生万卷CC（400GB）

预训练

微调

• XTuner开源框架
  • 增量续训：新知识、垂直领域知识
  • 有监督微调：可以降低微调成本

评测

• 2024年1月30日，OpenCompass2.0 司南大模型评测体系
  • CompassRank：中立全面的性能榜单
  • CompassKit：大模型评测全站工具链。
    • 数据污染检查
    • 更丰富的模型推理接入
    • 长文本能力评测
    • 中英文双语主观评测
  • CompassHub：高质量评测基准社区
    • 希望构建大模型评测基准社区
• OpenCompass助力大模型产业发展和学术研究，广泛应用于头部大模型企业和科研机构，获得Meta官方推荐
• 根据评测结果洞见未来，形成年度榜单综合性客观评价，语言、知识、推理、数学、代码、智能体。国内部分大模型已经接近GPT4水平，国内模型在中文场景有优势，开源社区未来可期。
  • 整体能力仍有较大提升空间
  • 复杂推理仍是短板
  • “理科”能力和模型尺寸关联性高
  • 模型主客观性能需综合参考

部署

• LMDeploy
• 部署通常是模型上线环节的最后一个环节
• LMDeploy在A100上的部署效率高于vLLM

智能体

• 轻量级智能体框架Lagent
• 有很多内置工具，可以直接使用，比如代码解数学题、零样本泛化

• 多模态智能体工具箱AgentLego，是一个工具集合。可以将语言模型拓展为多模态智能体。
• 封装了OpenMMLab，SD，SAM等等模型。