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技术报告学习
论文介绍了InternLM2的开发背景和目标然后详细阐述了其预训练过程包括数据准备、模型结构和优化技术。接着文章讨论了如何通过使用不同的过滤器来减少大规模语言模型的训练数据量并优化其性能。文章介绍了一种采用改进的Proximal Policy Optimization 算法进行训练的语言模型并对其进行了详细的分析和优化。
文章主要内容包括
InternLM2是一个开源的大型语言模型旨在通过创新的预训练和优化技术实现长序列建模和主观开放性评估。 数据准备包括文本、代码和长序列数据在内的多样化数据类型的准备。模型结构通过整合Wk、Wq和Wv矩阵以及为每个头的Wk、Wq和Wv采用一种交错的方法以支持各种张量并行性tp变换。使用Supervised Fine-TuningSFT和一种新的条件在线强化学习从人类反馈策略来对齐模型。通过使用不同的过滤器来减少大规模语言模型的训练数据量并优化其性能。过滤器的选择针对不同领域设置特定阈值而不是寻求通用解决方案。 参数设置包括层数、维度、键值对数量、头的数量等。利用扩展的上下文窗口显著提高了大型语言模型在各种应用中的表现如检索增强生成和智能代理。通过采用改进的Proximal Policy Optimization算法进行训练能够在各种任务中表现出色特别是在长期上下文理解方面。
InternLM2大型语言模型的构建、优化及应用 InternLM2是一个开源的大型语言模型其在六个维度和30个基准测试中超越了其前身。 实现了长序列建模和主观开放性评估通过对多样化数据类型的准备以及有效扩展LLM的上下文长度。 InternLM2在多种任务上表现出色包括数学能力、编程能力、长文本理解与推理、工具利用等。 InternLM2是一款新型的开源大型语言模型通过创新的预训练和优化技术实现了长序列建模和主观开放性评估。 模型的预训练过程强调了使用包括文本、代码和长序列数据在内的多样化数据类型。 模型在多个基准测试中超越了其前身展现出强大的性能。 模型的应用范围广泛适用于多种场景如自然语言理解和生成任务。
