课程来源：书生·浦语大模型全链路开源体系

 1.大模型成为发展通用人工智能的重要途径

专用模型:针对特定任务,一个模型解决一个问题

通用大模型:一个模型应对多种任务、多种模态

2.书生·浦语大模型开源历程

书生·浦语2.0面向不同的使用需求,每个规格包含三个模型版本:InternLM2-Base、InternLM2和InternLM2-Chat

 3.回归语言建模的本质

多维度数据价值评估:基于文本质量、信息质量、信息密度等维度对数据价值进行综合评估与提升

高质量语料驱动的数据富集:利用高质量语料的特征从物理世界、互联网以及语料库进一步富集更多类似语料

有针对性的数据补齐:针对性补充语料,重点加强世界知识，数量、代码等核心能力

4.书生·浦语2.0 的主要亮点

超长上下文

综合性能全面提升

优秀的对话和创作体验

工具调用能力整体升级

突出的数理能力和实用的数据分析功能

 5.从模型到应用

智能客服

个人助手

行业应用 

 6.从模型到应用典型流程

 7.书生·浦语全链条开源开放体系

数据:书生·万卷    2TB数据

预训练:InternLM-Train  并行训练

微调:XTuner  全参数微调  低成本微调

部署:LMDeploy  全链路部署

评测:OpenCompass  全方位评测

应用:Lagent AgentLego  支持多种智能体 代码解释器

 7.1 数据

书生·万卷1.0:总数据量2TB；多模态融合；精细化处理；价值观对齐

书生·万卷CC:总数据量：400GB；时间跨度长；来源丰富多样；安全密度高

 7.2 预训练

高可扩展；极致性能优化；兼容主流；开箱即用

 7.3 微调

增量续训：让基座模型学习到一些新知识

有监督微调：让模型学会理解各种指令进行对话或注入少量领域知识训练数据

 7.4 部署

LMDeploy提供大模型在GPU上部署的全流程解决方案，包括模型轻量化、推理和服务。

高效推理引擎

完备易用的工具链

支持交互式推理不为历史对话买单

 7.5 评测

1月30日 OpenCompass 2.0司南大模型评测体系 正式发布

 7.6 智能体

轻量级智能体框架Lagent：灵活支持多种大语言模型  简单易扩展，支持丰富的工具

多模态智能体工具箱 AgentLego