总览 数学能力是大语言模型推理水平的重要体现。上海人工智能实验室在推出领先的开源数学模型InternLM2-Math的三个月之后对其进行了升级，发布了全新的 InternLM2-Math-Plus。升级后的 InternLM2-Math-Plus 在预训练和微调数据方面进行了全面的优化，显著提高了其在自然语言推理、代码解题以及形式化数学语言上的性能。模型包括了 1.8B、7B、20B、8x22B

摘要 像ChatGPT和GPT-4这样的大型语言模型（llm）的进化引发了人们对人工通用智能（AGI）出现的讨论。然而，在开源模型中复制这种进步一直是一个挑战。本文介绍了InternLM2，这是一个开源的大语言模型，通过创新的预训练和优化技术，在6个维度和30个基准的综合评估、长上下文建模和开放式主观评估方面优于之前的研究。InternLM2 的预训练过程非常详细，重点介绍了包括文本、代码和长上

视频地址： https://b23.tv/QUhT6ni课程文档：https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp2/xtuner/readme.md作业文档：https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp2/xtuner/homework.md 1. XTuner多模态训练与测试 在本节课中，我们将

课程视频：https://www.bilibili.com/video/BV1tr421x75B/课程文档：https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp2/lmdeploy/README.md课程作业：https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp2/lmdeploy/homework.md平台：In

书生·浦语是上海人工智能实验室和商汤科技联合研发的一款大模型,很高兴能参与本次第二期训练营，我也将会通过笔记博客的方式记录学习的过程与遇到的问题，并为代码添加注释，希望可以帮助到你们。 记得点赞哟(๑ゝω╹๑) 书生浦语大模型开源体系详细介绍 视频链接： 书生·浦语大模型全链路开源体系_哔哩哔哩_bilibili 大模型成为发展人工智能的重要途径 专用模型：针对特定任务

在interStudio进行InternLM2-Chat-1.8B模型访问，进入开发机后 配置基础环境 新建conda环境并且进入 conda create -n demo python3.10 -y conda activate demo 下载pytorch等相关包 conda install pytorch2.0.1 torchvision0.15.2 torchaudio2.0.2 pyt

课程介绍 了解完书生·浦语InternLM2大模型实战–基本认知 后，就可以做 Homework-demo 啦 Day01的作业基本是按照GitHub链接完成 GitHub – 轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo 作业截图如下 基本作业是实战第一部分 进阶作业的后两个是实战的的第三、四部分 我把进阶作业的"熟悉hugging下载功能"也放在实战第二部分吧 下面就按 趣味 Demo 的

GPT3（September 22, 2020）是大语言应用的一个milestone级别的作品，Llama2（February 2023）则是目前开源大模型中最有影响力的作品，InternLM2（2023.09.20）则是中文比较有影响力的作品。 今天结合三篇技术汇报，尝试对比一下这三个方案的效果。 参考GPT3，关于模型（Model and Architectures）的介绍分为了几个部

本文首发于公众号：机器感知 DreamPolisher、InternLM2 、AniArtAvatar、PlainMamba、AniPortrait DreamPolisher: Towards High-Quality Text-to-3D Generation via Geometric  Diffusion We present DreamPolisher, a novel G

环境版本 模型版本： InternLM2-chat-1.8b 准备环境 还是使用InternStudio进行操作 拉取环境 /root/share/install_conda_env_internlm_base.sh internlm 开始实践 创建工作目录 cd ~mkdir tempcd temp 下载模型 import torchfrom modelscope im