书生大模型实战营 - L1G1000 书生大模型全链路开源体系

任务：观看「本关卡视频」和「官网」、「[GitHub(https://github.com/internLM/)」 写一篇关于书生大模型全链路开源开放体系的笔记发布到知乎、CSDN等任一社交媒体

书生大模型（Intern）是由上海人工智能实验室与商汤科技联合发布的大型预训练模型，其全链路开源开放体系涵盖了数据、预训练、微调、部署、评测和应用等多个环节。这一体系不仅提供了高质量的模型和工具，还为开发者和研究者提供了丰富的资源和平台，推动了大模型技术的发展和应用。

1. 全链路开源开放体系
   书生大模型的开源策略主要体现在其全链路开源开放体系上，涵盖了数据、预训练、微调、部署、评测和应用等多个环节。这一体系通过不断完善和优化各个环节，使得书生大模型能够更好地服务于各种应用场景。
2. 数据开源
   书生大模型的数据集名为“书生·万卷”，发布于2023年8月14日。这是一个包含1.6万亿token的多语种高质量数据集，涵盖文本、图像和视频等多种模态和任务。数据集为模型的训练提供了丰富的语言信息和知识基础。
3. 预训练开源
   书生大模型使用了InternLM-Train进行预训练。InternLM-Train是一个基于Transformer架构的预训练模型，具有1040亿参数，通过在书生·万卷数据集上进行训练，使模型具备了强大的语言理解和生成能力。它支持从8卡到千卡训练，千卡训练效率达92%，并无缝接入HuggingFace等技术生态。
4. 微调开源
   为了进一步提升模型的性能和适应特定任务，上海人工智能实验室开发了XTuner微调框架。XTuner可以根据不同的任务需求，对大模型进行微调，使其在特定领域或任务上表现更加优秀。它支持多种任务类型、多种大语言模型的微调，并适配多种开源生态。
5. 部署开源
   在模型应用方面，开发了LMDeploy部署框架。LMDeploy提供大模型在GPU上部署的全流程解决方案，包括模型轻量化、推理和服务。它可以将大模型快速部署到各种计算平台上，实现模型的实时推理和应用。
6. 评测开源
   在评测方面，开发了OpenCompass评测框架，包含80套评测集，40万道题目。OpenCompass可以对模型在多个任务和数据集上的表现进行全面评估，从而了解模型的优势和局限性。
7. 应用开源
   在应用方面，开发了Lagent多模态智能体工具箱和AgentLego多模态智能体工具箱。这些工具箱可以帮助开发者构建和训练多模态智能体，实现图文混合创作、多模态对话等应用场景。
8. 持续更新和升级
   书生大模型自发布以来，经历了快速迭代，包括升级千亿参数大模型、支持8K上下文等。2024年1月17日，书生大模型正式开源了InternLM2，相对于第一代，InternLM2有了很大的提升，能够解决更多真实任务和更复杂的应用场景的问题。

开放资源
书生大模型提供了丰富的开放资源，涵盖数据集、模型、工具链和应用等多个方面。

数据集：

书生·万卷1.0：包含文本、图文和视频数据集，数据总量超过5亿个文档，覆盖科技、文学、媒体、教育、法律等多个领域。
书生·万卷CC：与书生·万卷1.0一起支撑着书生大模型的训练，包含丰富的多模态数据，包括文本、图像、音频等。
模型：

书生·浦语大模型（InternLM）：支持长达20万汉字的输入，具备超长上下文、推理数学代码、对话和创作体验、工具调用等能力。
书生·浦语灵笔（InternLM-XComposer）：基于书生浦语大语言模型的视觉语言大模型，用于高级文本图像理解和合成。
工具链：

InternEvo：用于大规模模型预训练和微调的轻量级框架。
XTuner：用于高效微调LLM的工具包，支持各种模型和微调算法。
LMDeploy：用于压缩、部署和服务LLM的工具包。
Lagent：一个轻量级框架，允许用户高效构建基于LLM的代理。
AgentLego：一个多功能工具API库，用于扩展和增强基于LLM的代理，与Lagent、Langchain等兼容。
OpenCompass：一个大型模型评估平台，提供公平、开放和可重复的基准。
OpenAOE：一个优雅且开箱即用的聊天UI，用于比较多个模型。
应用：

HuixiangDou：一个基于LLM的领域特定助手，可以处理群聊中的复杂技术问题。
MindSearch：一个基于LLM的Web搜索引擎多代理框架。
部署和评测：

LMdeploy：一套完整的大模型部署解决方案，支持模型压缩和优化、GPU部署和自动化部署流程。
OpenCompass：用于模型评测的平台，涵盖自然语言理解、文本生成、对话系统等多个领域的全面评测。
技术架构
书生大模型的技术架构是一个全链路开源开放体系，涵盖了从数据收集、模型训练、微调、评测到部署和应用的所有环节。

数据集：

书生大模型依赖于两个核心数据集：书生·万卷1.0和书生·万卷CC。这些数据集包含了丰富的多模态数据，包括文本、图像、音频等，总容量达到2TB。
预训练：

在预训练阶段，书生大模型使用了InternLM-train框架。该框架支持多卡并行训练，从8卡到千卡的配置，能够充分利用集群计算资源。通过大规模无监督学习，模型能够学习到广泛的语言特征和知识，这对于下游任务的表现至关重要。
微调：

预训练后的模型通过微调来适应特定任务。书生大模型体系中的微调分为增量续训和有监督微调两部分。增量续训是在原有预训练模型基础上的进一步训练，使用最新的数据进行更新，保持模型的时效性。有监督微调则是通过标注数据进行有监督学习，提高模型在特定任务上的精度和性能。书生大模型使用了XTuner框架，这是一种高效的微调框架，能够在短时间内调整模型参数。
评测：

模型的评测是确保其质量和性能的关键步骤。书生大模型使用了OpenCompass作为评测框架，其特点包括全面性、多维度指标和对比分析。OpenCompass涵盖自然语言理解、文本生成、对话系统等多个领域的评测，提供全面的模型能力测试。
部署：

书生大模型的部署采用了LMdeploy工具，这是一套完整的大模型部署解决方案。LMdeploy支持模型压缩和优化，通过剪枝、量化等技术减少模型的大小，提高运行效率，同时保持模型的准确性。它还支持GPU环境，提供优化的并行计算方案，提高推理速度。LMdeploy还提供了自动化部署流程，从模型优化到上线部署的全流程自动化管理，减少了部署的复杂性和人工操作的错误风险。
应用：

在应用层面，书生大模型的能力被集成到了LAgent和和AgentLEGO框架中。LAgent是一个智能代理系统，利用书生大模型的自然语言处理能力，能够执行复杂的对话和任务自动化。AgentLEGO是一个模块化的框架，允许开发者根据需求自由组合和配置模型的不同能力模块，特别适合用于多功能系统的开发，如智能客服、虚拟助手等。
工具链：

书生大模型还提供了多个工具链，包括InternEvo（用于大规模模型预训练和微调的轻量级框架）、XTuner（用于高效微调LLM的工具包）、LMDeploy（用于压缩、部署和服务LLM的工具包）、Lagent（一个轻量级框架，允许用户高效构建基于LLM的代理）和AgentLego（一个多功能工具API库，用于扩展和增强基于LLM的代理）。
应用场景
书生大模型在多个领域具有广泛的应用场景，展示了其在多模态感知和理解方面的强大能力。

智能客服和个人助手： 书生大模型可以用于构建智能客服系统，提供高效、准确的客户服务。通过自然语言处理和理解，书生大模型能够处理复杂的客户查询，提供个性化的解决方案。此外，书生大模型还可以作为个人助手，帮助用户管理日程、回答问题、提供推荐等。

自动驾驶： 书生大模型在自动驾驶领域有广泛应用。通过多模态感知和理解能力，书生大模型可以辅助车辆在复杂环境中进行决策。例如，书生大模型可以识别交通信号灯、道路标志牌等信息，为车辆的决策规划提供有效信息输入。此外，书生大模型还可以用于自动驾驶系统的训练和优化，提升自动驾驶的安全性和效率。

智慧医疗： 书生大模型在智慧医疗领域也有重要应用。通过多模态感知和理解能力，书生大模型可以辅助医生进行疾病诊断、治疗建议和患者管理。例如，书生大模型可以分析医学影像、电子病历等数据，提供精准的诊断和治疗方案。此外，书生大模型还可以用于药物研发，加速新药的发现和开发。

地球科学： 书生大模型在地球科学领域也有广泛应用。例如，书生大模型可以用于气象预报，提供高精度的天气预测。书生大模型还可以用于地质勘探、环境监测等领域，提供数据分析和决策支持。

城市实景建模： 书生大模型可以用于创建高精度的城市实景建模。通过多模态感知和理解能力，书生大模型可以处理复杂的视觉数据，生成高质量的城市三维模型。这些模型可以用于城市规划、交通管理、环境保护等领域。

多语言支持： 书生大模型支持20多种语言，可以在全球范围内应用。特别是在需要跨语言交流的国际合作中，书生大模型可以提供高效的语言翻译和理解服务。

教育： 书生大模型可以用于智能辅导和自动批改。通过自然语言处理和理解，书生大模型可以提供个性化的学习建议和作业批改服务，提升教育质量和效率。