网站建设基础资料,适合农村的代加工厂,获客引流100种方法,上海专业网站建设渠道最近在学习书生.浦江大模型实战训练营#xff0c;所有课程都免费#xff0c;以关卡的形式学习#xff0c;也比较有意思#xff0c;提供免费的算力实战#xff0c;真的很不错#xff08;无广#xff09;#xff01;欢迎大家一起学习#xff0c;打开LLM探索大门#xf… 最近在学习书生.浦江大模型实战训练营所有课程都免费以关卡的形式学习也比较有意思提供免费的算力实战真的很不错无广欢迎大家一起学习打开LLM探索大门邀请连接PS邀请有算力哈哈。 任务 观看本关卡的视频与官网后写下关于书生大模型全链路开源开放体系的笔记。 书生·浦语大模型全链路开源开放体系 一、体系概述二、发展历程三、最新版本特性书生·浦语大模型2.5 视频时长约30分钟内容涵盖了书生·浦语大模型的全链路开发体系及其关键技术学到的东西很多。接下来我会继续研究知识图谱、检索增强生成以及基于图神经网络的长文本处理期待大家一起交流以下是对此视频内容的详细总结。
一、体系概述
书生·浦语大模型全链路开源开放体系旨在构建一个包括数据收集、模型训练、微调、评测以及AI应用部署的完整生态。通过开源代码和项目推动了人工智能的普及与实际应用使得研究者和开发者能更高效地利用和开发基于大模型的应用。 二、发展历程 开源开放体系的建立书生·浦语大模型自始便重视开源通过发布开源项目吸引了众多开发者和研究者的参与。这种开放的形式加快了模型的迭代与优化。 数据收集与整理该模型在数据驱动的过程中采用多种数据生成方式包括基于规则、模型以及反馈的数据生成。这提高了数据的多样性增强了模型的推理能力及短期记忆。 反馈机制的引入引入相似度对齐与基于反馈的强化训练后模型在理解用户需求方面的表现有所提升进而提高了准确性和用户满意度。 三、最新版本特性书生·浦语大模型2.5 性能提升在最新版本的书生·浦语大模型2.5中推理能力和短期记忆等方面得到了显著提升从而在处理复杂问题时更快速且准确。 Label LLM项目开源为了简化数据标注过程书生团队开源了Label LLM项目提供了高效的数据标注解决方案进而促进后续模型的训练和优化。 性能评测体系视频中的性能天梯展示了通过各种评测工具对模型进行实时性能监测和比较的方法为模型的持续优化提供了依据。 以下是一段简单的internLM推理代码示例
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMmodel_name_or_path /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8btokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_codeTrue, device_mapcuda:0)
model AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_codeTrue, torch_dtypetorch.bfloat16, device_mapcuda:0)
model model.eval()system_prompt You are an AI assistant whose name is InternLM (书生·浦语).
- InternLM (书生·浦语) is a conversational language model that is developed by Shanghai AI Laboratory (上海人工智能实验室). It is designed to be helpful, honest, and harmless.
- InternLM (书生·浦语) can understand and communicate fluently in the language chosen by the user such as English and 中文.
messages [(system_prompt, )]print(Welcome to InternLM chatbot, type exit to exit.)while True:input_text input(\nUser )input_text input_text.replace( , )if input_text exit:breaklength 0for response, _ in model.stream_chat(tokenizer, input_text, messages):if response is not None:print(response[length:], flushTrue, end)length len(response)希望这些内容能对大家理解书生·浦语大模型有所帮助
