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本文目录一览：

1、支持200K超长上下文,一次可读30万汉字,“书生·浦语”2.0正式开源_百度...
2、AI大模型知识点大梳理
3、书生浦语怎么用
4、聊天机器人会取代程序员吗

支持200K超长上下文,一次可读30万汉字,“书生·浦语”2.0正式开源_百度...

1、InternLM2支持20万tokens的上下文，能一次性接受并处理约30万汉字（约五六百页的文档）的输入内容，准确提取关键信息。在“大海捞针”试验中，将关键信息随机插入长文本的不同位置并设置问题，测试模型能否从中提取关键信息。试验结果显示，InternLM2在上下文长度延展到200K时依旧保持了近乎完美的召回成功率。

2、自2023年7月6日InternLM开源以来，其影响力逐渐扩大。半年间，大模型技术持续进化，新技术如100K级长文本处理、代码解析等层出不穷。上海人工智能实验室与商汤科技等联手打造的最新力作——书生·浦语0（InternLM2）正式发布，旨在强化语言建模核心，提升模型的综合性能。

3、在12项图文能力评测中，浦语灵笔0表现卓越，远超同级开源模型，并在部分领域与国际先进水平相媲美。书生·浦语灵笔0不仅开源图文创作大模型（InternLM-XComposer2-7B），还开放了其背后支持的图文理解与问答模型（InternLM-XComposer2-VL-7B），提供免费商用，以助力更多创作者与开发者。

AI大模型知识点大梳理

1、AI大模型，即拥有庞大参数量的深度学习模型，其参数规模可达数十亿甚至万亿，通过海量数据的学习提升预测能力，在多个领域如NLP、CV和自动驾驶中取得显著突破。大模型的分类包括小型、中型、大型和极大型，后两者因其巨大规模而被统称为AI大模型，需要强大的计算资源和优化方法。

2、我们认为 AI 应当以人为本，Human + AI 将合作创造巨大的经济价值及社会价值。点击跳转零一万物华为盘古盘古大模型0是面向行业的大模型，包含L0中5类基础大模型、L1行业大模型及L2场景模型三层架构让AI与行业深度融合。

3、随着科技的发展，AI大模型成为了日常生活的一部分。理解这些模型的原理，对每个人来说都变得至关重要。LLM（Large Language Model，大语言模型）作为AI领域的代表，其生成文本的能力令人惊叹。它如何成为通用的认知引擎，以及它还能帮助我们创造什么，是每一个AI探索者需要了解的。

4、设计目标：为了使Transformer具备顺序感知能力，位置编码通过正弦和余弦函数生成的向量，每个维度都包含位置信息，确保模型能处理基于顺序的语义。细节解释：使用公式PE(pos，2i) 和 PE(pos，2i+1) 生成位置编码，通过不同频率的正弦和余弦函数，确保每个位置都有唯一的编码。

5、AI大模型并非完美，存在计算资源与时间需求，复杂结构也可能导致不可预测行为和错误。但随着技术发展，升级方向包括更高效训练与推理方法、更强大模型结构与算法、更广泛应用场景。总之，AI大模型是深度学习盛宴，拥有丰富知识与强大能力，为智能应用与体验带来革命。

6、行业内领先的AI私有大模型，能为企业定制化地训练出完美契合企业的AI；是企业数字化转型过程中的必要选择。

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书生浦语怎么用

直接运用。“书生·浦语”不仅在知识掌握、阅读理解、数学推理、多语翻译等多个测试任务上表现优秀，而且具备很强的综合能力，因而在综合性考试中表现突出，在多项中文考试中取得超越ChatGPT的成绩，其中就包括中国高考各个科目的数据集。

环境安装：将XTuner源码安装到本地方便后续使用。准备数据集：在数据集中混入与微调身份相关的大量数据。创建存放训练所需文件的文件夹，并生成数据集，调整n的值以增强对身份识别。模型准备：使用InternLM的小型模型InterLM2-Chat-8B进行微调。直接复制模型、数据集至本地。

在RAG技术的流程中，主要包含以下步骤：首先通过检索模块获取与用户输入相关的信息片段，其次利用外部知识库对这些片段进行整合与生成，最后结合生成的片段输出答案。相较于细调（Finetune）方法，RAG技术在处理知识密集型任务时更能提供详尽且准确的

浦语背后的数据清洗过滤技术已迭代升级至第三代，通过更高质量的语料及更高的信息密度，显著提高模型训练效率。与第一代InternLM相比，InternLM2在大规模高质量验证语料上的Loss分布整体左移，表明其语言建模能力实质性增强。

书生·浦语灵笔0不仅开源图文创作大模型（InternLM-XComposer2-7B），还开放了其背后支持的图文理解与问答模型（InternLM-XComposer2-VL-7B），提供免费商用，以助力更多创作者与开发者。

秉持开源精神，书生·浦语0支持免费商用，模型权重在HuggingFace和阿里云的ModelScope可公开访问。用户可通过GitHub或指定链接申请商用许可。回归语言建模本质，InternLM2的研发聚焦数据清洗技术的迭代，显著提升模型性能。通过新的数据处理，20B模型在超长文本任务中表现出色，远超前代模型。