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本视频介绍了书生葡语大模型的开源开放体系,包括技术发展、性能提升、模型架构、开源生态等。
要点:
- 🌟 开源开放体系涵盖数据收集、标注、训练、微调、评测、部署等全链路。
- 🚀 书生葡语大模型(英文名IN Turn LLM)多次开源,性能不断提升,达到国际先进水平。
- 🔧 模型具备强大的推理能力,上下文记忆达到百万级别,支持自主规划和搜索。
- 📈 数据驱动,通过数据过滤、智能评估、指令生成等策略提升模型性能。
- 🛠️ 开源生态提供预训练框架、微调框架、部署工具、评测体系等,方便用户使用。
- 🏆 模型在推理能力、上下文记忆、自主规划等方面表现优异,可应用于多种场景。
- 📊 开源生态包含多种模态数据集,支持多种语言和任务类型。
- 🏢 实战营活动助力用户上手大模型开发,已有学员开发成功项目
一、热烈庆祝书生·浦语一周年
二、书生·浦语2.5概览
三、核心技术路线
3.1、模型能力提升
3.2、高质量数据合成
四、领先的推理能力
五、上下文支持百万token,并在大海捞针上取得不错的成绩
六、基于规则和搜索解决复杂问题
七、书生·浦语开源模型谱系
八、全链条开源,与社区生态无缝连接
8.1、全链条开源开放体系之数据
8.2、全链条开源开放体系之开源数据处理工具箱
①miner U高质量数据提取工具
②LabelLLM对话标注工具
③Label U图像领域标注工具
8.3、全链条开源开放体系之预训练 InternEvo
8.4、全链条开源开放体系之微调XTuner工具
①XTuner工具介绍
②XTune显存优化
③XTune零显存浪费的偏好对齐训练方案
8.5、全链条开源开放体系之OpenCompass评测体系
①OpenCompass介绍
8.6、全链条开源开放体系之部署LMDeploy
①LMDeploy整体架构
②LMDeploy与vllm加速对比
8.7、全链条开源开放体系之智能体
①为什么会有智能体
②轻量级智能体框架Lagent介绍
②智能体 MindSearch介绍
九、实际应用案例
①HuixiangDou 企业级知识库构建工具
十、回到主题,书生·浦语大模型全链路开源体系
十一、如有兴趣,请积极参加书生大模型实战营项目
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