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InternLM2,全称「书生·浦语2.0」,是一个专为中文和英文设计的大型多语言预训练语言模型。InternLM2利用先进的Transformer架构和海量数据预训练,具备语言理解、自然语言生成、多模式推理和代码理解等强大能力。要获取更多详细信息并开始使用InternLM2,请访问InternLM2网站更多介绍。
「InternLM2」书生·浦语2.0是一款面向中文和英文的大型多语言预训练语言模型,标志着自然语言处理技术的新时代。它不仅在语言理解和生成方面有着出色的表现能够进行多模式推理和代码理解。了解更多详情并体验这一自然语言处理的革命,请访问「InternLM2官方网站」。
StabilityAI公司发布了其首个新型人工智能模型,商业许可的StableCode3B。字节复旦团队提出metaprompts扩散模型图像理解力刷新SOTA过去一年,扩散模型逐渐在文生图领域扩展,能否处理视觉感知任务呢?字节跳动和复旦大学技术团队提出了简单有效方案,旨在提高模型在视觉识别任务中的性能。
新一代200亿「书生·浦语2.0」是一款开源的大语言模型。它支持200K超长上下文,且20B版本在数学推理方面的性能超越了ChatGPT。整体表现上,InternLM2达到了与ChatGPT比肩的水平。
商汤科技与上海人工智能实验室联合推出了书生・浦语大模型的200亿参数版本InternLM-20B,并在阿里云魔搭社区上进行了开源发布。InternLM-20B模型性能超过了开源模型标杆Llama2-70B,具备更强的综合能力和应用便捷性。全链条工具链包括数据、预训练、微调、部署和评测等环节。
上海AI实验室联合语料数据联盟成员共同开源发布了高质量多模态预训练语料“书生・万卷”1.0。这个语料库包含了文本数据集、图文数据集和视频数据集,总量超过2TB。该语料数据联盟旨在通过联合多方机构打造高质量的语料数据,探索形成可持续运行的激励机制,打造国际化、开放型的大模型语料数据生态圈。
上海人工智能实验室与商汤科技、香港中文大学、复旦大学、上海交通大学及清华大学在2023世界人工智能大会上发布了全新升级的“书生通用大模型体系”。这一模型体系包括书生多模态、书生浦语和书生天际等三大基础模型,以及首个面向大模型研发与应用的全链条开源体系。上海AI实验室将继续探索大模型的创新和应用,为科研创新和产业发展提供支持。
在昨日的第六届世界人工智能大会上,商汤科技与上海人工智能实验室联合香港中文大学、复旦大学、上海交通大学及清华大学发布全新升级的“书生通用大模型体系”,包括:“书生·多模态”、“书生·浦语”和“书生·天际”三大基础模型,以及首个面向大模型研发与应用的全链条开源体系。“书生·多模态”大模型无缝整合了语言、图像、视频等多种模态,包含200亿参数,使用80亿多模态样本训练。书生·浦语还开源了贯穿数据、预训练、微调、部署和评测五大环节的全链条工具体系。
商汤科技、上海AI实验室联合香港中文大学、复旦大学及上海交通大学发布千亿级参数大语言模型“书生·浦语”。“书生·浦语”具有1040亿参数,是在包含1.6万亿token的多语种高质量数据集上训练成。“书生·浦语”不仅显著超越了GLM-130B和LLaMA-65B等学术开源模型在AGIEval、C-Eval,以及Gaokao等多个综合性考试中领先于ChatGPT;在以美国考试为主的MMLU上实现和ChatGPT持平。
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