书生·浦语大模型开源开放体系

书生·浦语开源一周年历史

• 2023.7.6：InternLM-7B开源率先免费商用发布全链条开源工具体系
• 2023.9.20：InternLM-20B开源，开源工具链全线升级
• 2024.1.17：InternLM2开源，性能超最新同量级开源模型
• 2024.7.4：InternLM2.5开源

模型能力比较

书生·浦语2.5概览

推理能力领先： 综合推理能力领先社区开源模型相对InternLM2性能提升20%。
支持100万字上下文： 百万字长文的理解和精确处理性能处于开源模型前列。
自主规划和搜索完成复杂任务： 通过信息搜索和整合，针对复杂问题撰写专业回答，效率提升60倍。

核心技术思路

模型能力飞轮

高质量合成数据

领先的推理能力

100万Token上下文

基于规划和搜索解决复杂问题

书生·浦语开源模型谱系

全链条开源，与社区生态无缝连接

书生·万卷： 首个精细处理的开源多模态语料库
InternEvo： 性能超过国际主流训练框架DeepSpeed
XTuner： 多种微调和偏好对齐算法，支持千亿参数+百万上下文
LMDeploy： 性能超过国际主流推理框架vllm
OpenCompass： 社区最全面的开源评测体系
MindSearch： 思索式开源搜索应用
Lagent： 首个支持代码解释器的智能体框架
MinerU： 高效文档解析工具
HuixiangDou： 基于专业知识库的群聊助手

全链条开源开放体系 | 数据

全链条开源开放体系 | 开源数据处理工具箱

全链条开源开放体系 | 预训练 InternEvo

全链条开源开放体系 | 微调XTuner

适配多种生态

• 多种微调算法
  多种微调 & 偏好对齐算法，覆盖各类应用场景
• 适配多种开源生态
  支持加载HuggingFace、ModelScope 模型或数据集
• 自动优化加速
  开发者无需关注复杂的显存优化与计算加速细节
  支持千亿参数 + 百万上下文训练

适配多种硬件

• 训练方案覆盖 NVIDIA 20 系以上所有显卡
• 最低只需 8GB 显存即可微调7B模型

XTuner效果对比图

零显存浪费的偏好对齐训练方案

全链条开源开放体系 | OpenCompass 评测体系

构建科学、领先、公平的大模型评测体系，携手行业助力通用人工智能发展

全链条开源开发体系 | 部署 LMDeploy

全链条开源开放体系 | 智能体

大语言模型的局限性

• 最新信息和知识的获取
• 回复的可靠性
• 数学计算
• 工具使用和交互
  
  

全链条开源开放体系 | 智能体 MindSearch

HuixiangDou 特性