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2024.1 书生·浦语大模型实战营 第 1 节 课堂笔记

项目地址：GitHub - InternLM/tutoriald

第一节课视频地址：书生·浦语大模型全链路开源体系_哔哩哔哩_bilibili

书生·浦语大模型介绍

书生·浦语大模型涵盖多个参数量级的模型，适用多样场景：

2024.1 书生·浦语大模型实战营 第 1 节 课堂笔记_第1张图片

书生·浦语大模型的应用

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1. 模型选型：根据开源模型在各项任务中的表现，结合自身业务场景进行模型选型。

2. 判断业务场景的复杂度。如果业务场景简单，可以采用prompt engineering的方式；如果业务场景复杂，则需要对模型本身进行调整。

3. 在对模型进行微调前，需考虑算力，进而决定是采用全参数微调还是部分参数微调（如lora）。

4. 模型微调完成后，需考虑是直接使用模型，还是构建智能体解决更加复杂的问题。

5. 模型的评测，上线。

6. 模型部署，需考虑资源利用效率以及吞吐量。

书生·浦语全链条开源开放体系

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数据 —— 书生·万卷

书生·万卷提供超过2TB的总数据量，数据经过多模态融合、精细化处理以及价值观对齐。

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数据——OpenDataLab数据开放平台

提供了开放数据以及智能标注工具

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预训练

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微调

支持增量续训和有监督微调

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高效微调框架XTuner

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评测——OpenCompass

首先，介绍了国内外大模型的主流评测体系

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OpenCompass集百家所长，将大模型分的评测为六个大维度，并对每个维度分别进行细致、全面的评价。

2024.1 书生·浦语大模型实战营 第 1 节 课堂笔记_第10张图片

2024.1 书生·浦语大模型实战营 第 1 节 课堂笔记_第11张图片

部署——LMDeploy

针对大语言模型的特点和技术挑战进行部署方案的优化。

2024.1 书生·浦语大模型实战营 第 1 节 课堂笔记_第12张图片

2024.1 书生·浦语大模型实战营 第 1 节 课堂笔记_第13张图片

智能体——Lagent & AgentLego

智能体可以解决大语言模型的诸多局限性

2024.1 书生·浦语大模型实战营 第 1 节 课堂笔记_第14张图片2024.1 书生·浦语大模型实战营 第 1 节 课堂笔记_第15张图片2024.1 书生·浦语大模型实战营 第 1 节 课堂笔记_第16张图片

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他