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今天给大家带来 AI 大模型领域的国产之光 - InternLM2，在10B量级开源大模型领域取得了全球 Top 3 的成绩，仅次于 Meta 发布的 Llama-3，在国内则是第一名的存在！
简介
InternLM2是由上海人工智能实验室和商汤科技联合研发的一款大型语言模型（LLM），它在多个基准测试中展现出卓越的性能，尤其在长文本处理和开放式主观评估方面。以下是InternLM2的几个关键特点：
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长文本处理能力：InternLM2特别设计了长上下文处理能力，能够处理长达200k个令牌的文本，这使得它在处理长篇幅内容时表现出色。
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开源和免费商用：InternLM2模型及其全链条开源工具体系面向公众全面开源，并且可以免费商用，这促进了其在学术和工业界的广泛应用。
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多阶段训练：模型的训练包括预训练、监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）。这些阶段确保了模型在遵循指令和符合人类价值观方面的性能。
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技术创新：InternLM2采用了分组查询注意力（GQA）技术来减少长序列推断时的内存占用，并通过位置编码外推技术进一步提升了模型的上下文长度处理能力。
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性能提升：通过条件在线RLHF（COOL RLHF）技术，InternLM2能够协调多样但可能冲突的偏好，并通过多轮Proximal Policy Optimization（PPO）来减少奖励作弊问题。
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社区贡献：InternLM2的贡献不仅在于其高性能，还在于提供了全面的数据准备指南和创新的RLHF训练技术，为社区提供了深入理解和进一步研究的基础。
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模型规模：InternLM2发布了不同规模的模型，包括18亿、70亿和200亿参数的版本，以适应不同的研究和应用需求。
分类
按照模型大小分类
7B：为轻量级的研究和应用提供了一个轻便但性能不俗的模型
20B：模型的综合性能更为强劲，可有效支持更加复杂的使用场景
按照模型命名分类
InternLM2-Base：高质量和具有很强可塑性的模型基座，是模型进行深度领域适配的高质量起点
InternLM2：在Base基础上，在多个能力方向进行了强化，在评测中成绩优异，同时保持了很好的通用语言能力，是我们推荐的在大部分应用中考虑选用的优秀基座
InternLM2-Chat：在Base基础上，经过SFT和RLHF，面向对话交互进行了优化，具有很好的指令遵循，共情聊天和调用工具等能力
技术生态
训练&评测数据
模型微调
模型评测
模型部署
AI 智能体
接下来的文章将详细讲解如何用 internLM2 训练我们自己的 chatGPT，感兴趣的可以点赞收藏关注！