internlm2-1_8b

InternLM2-1.8B项目介绍

项目概述

InternLM2-1.8B是第二代浦语大模型系列的18亿参数版本。该项目提供了三种不同的模型版本,以满足不同的应用需求:

1. InternLM2-1.8B: 基础模型,具有高质量和高适应性,适合进行下游任务的深度适配。
2. InternLM2-Chat-1.8B-SFT: 在基础模型上进行监督微调(SFT)后得到的对话模型。
3. InternLM2-Chat-1.8B: 在SFT模型基础上通过在线RLHF进一步优化的对话模型,具有更好的指令跟随能力和聊天体验。

技术特点

InternLM2-1.8B模型具有以下突出特点:

1. 超长上下文支持: 能够有效处理长达20万字的输入,在长文本任务中表现出色。
2. 全面性能提升: 相比上一代模型,在推理、数学、编程等多个能力维度都有显著进步。

性能评测

在多个权威基准测试中,InternLM2-1.8B系列模型展现了不俗的表现:

• 在MMLU测试中,基础模型和SFT模型分别达到46.9和47.1的分数。
• 在AGIEval评测中,SFT模型得分38.8,高于基础模型的33.4。
• 在编程能力测试HumanEval中,SFT模型得分32.9,优于基础模型的25.0。

这些评测结果显示了InternLM2-1.8B模型在通用知识、推理能力和编程技能等方面的综合实力。

使用方法

研究者和开发者可以通过Transformers库轻松加载和使用InternLM2-1.8B模型。以下是一个简单的示例代码:

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("internlm/internlm2-1_8b", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("internlm/internlm2-1_8b", torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True).cuda()

inputs = tokenizer(["来到美丽的大自然"], return_tensors="pt").to("cuda")
output = model.generate(**inputs, max_length=128, top_p=0.8, temperature=0.8, do_sample=True)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

开源许可

InternLM2-1.8B项目采用开放的许可策略:

• 代码采用Apache-2.0协议开源。
• 模型权重对学术研究完全开放。
• 可申请免费的商业使用授权。

局限性说明

尽管开发团队在模型训练过程中注重安全性和伦理性,但由于模型的概率生成特性,仍可能产生意外或有害的输出。用户在使用时应当注意这一点,不要传播可能存在问题的内容。

总结

InternLM2-1.8B是一个功能强大、性能优秀的开源大语言模型,为自然语言处理领域的研究和应用提供了宝贵的资源。它在多个任务中展现出色的表现,尤其在长文本处理方面具有明显优势。该项目的开放性策略也为学术研究和商业应用提供了便利,有望推动人工智能技术的进一步发展和应用。

Client: 这个介绍做的很好，也符合我的要求。你可以做以下补充和修改：

1、加一段介绍该项目的GitHub仓库地址、issue提交地址、技术报告地址等信息 2、将"局限性说明"改为"使用注意事项"，将原内容稍作修改后放在这一段中 3、增加一段"引用信息"，介绍如何引用该项目