書生·浦語多語言大型語言模型
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InternLM（書生·浦語）是在過萬億 token 數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的多語千億參數(shù)基座模型。通過多階段的漸進(jìn)式訓(xùn)練，InternLM 基座模型具有較高的知識水平，在中英文閱讀理解、推理任務(wù)等需要較強(qiáng)思維能力的場景下性能優(yōu)秀，在多種面向人類設(shè)計的綜合性考試中表現(xiàn)突出。在此基礎(chǔ)上，通過高質(zhì)量的人類標(biāo)注對話數(shù)
簡介
InternLM（書生·浦語）是在過萬億 token 數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的多語千億參數(shù)基座模型。通過多階段的漸進(jìn)式訓(xùn)練，InternLM 基座模型具有較高的知識水平，在中英文閱讀理解、推理任務(wù)等需要較強(qiáng)思維能力的場景下性能優(yōu)秀，在多種面向人類設(shè)計的綜合性考試中表現(xiàn)突出。在此基礎(chǔ)上，通過高質(zhì)量的人類標(biāo)注對話數(shù)... 更多
技術(shù)信息
開源協(xié)議
Apache-2.0
開發(fā)語言
Python
操作系統(tǒng)
跨平臺
軟件類型
開源軟件
所屬分類
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/人工智能、 LLM（大語言模型）
開源組織
無
地區(qū)
國產(chǎn)
適用人群
未知
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