背景介绍
在国内众多开源大模型中，上海人工智能实验室开源的书生浦语系列绝对占有一席之地。可能有很多同学还记得年初央视播出的首部人工智能生成动画片《千秋诗颂》，就是上海人工智能实验室的“书生筑梦”大模型制作的。具体可以查看以下新闻报道
国产文生视频大模型“筑梦”亮相 助央视制作AI动画片《千秋诗颂》
筑梦大模型是文生图大模型，我们今天介绍的重点是大语言模型，所以重点在书生浦语上。
正好我最近报名的书生·浦语大模型实战营需要写学习笔记。这篇文章既可以当做学习笔记，也可以给大家详细的介绍一下书生浦语系列产品。
书生浦语简介
书生浦语大模型最早发布于2023年6月7日，英文名称为internLM,在2024年1月7日升级为internLM2，模型更强大，而且全面开源，免费商用。
跟智谱AI的ChatGLM和阿里的通义千问不一样的是，书生浦语没有面向大众提供体验网站和APP,但是却给想学习大模型的开发者提供了实战营和算力支持。实战营是滚动开营，我报名的是第二期，有算力支持可以动手实操，真的很棒。
列一下internLM2的学习资源，大家根据需要学习，当然更建议报名实战营，既可以找小伙伴共学，也能动手实操。
- 书生浦语官网（官网只是简单介绍，没有太多内容）
- 书生浦语GitHub仓库
- 书生·浦语大模型实战营(第二期)学习资料 (这个超级有用)
- 谱源内容平台（这个也超级有用，类似于huggingface和modelscope,有很多模型、数据集和应用）
报名实战营可以跳到本文末尾，扫海报上的二维码报名
internLM2的体系介绍
在参数规模上，internLM2分2个版本：
- 7B，70亿参数量，属于轻量型模型，适合算力不高的设备，但性能是不错的
- 20B，200亿参数量，参数量更高，综合性能更强。
在训练程度上，internLM2提供了3个版本：
- internLM2，标准版本，综合性能优秀，开发者在大部分应用开发中都可以选择这个标准版本；
- internLM2 Base,更底层的模型基座，标准版本就是基于Base继续训练出来的。相对于标准版本，Base版本可塑性更强，适合从底层开发的情形；
- internLM2-Chat,对话聊天版，相当于chatGPT,针对对话情形进行了专门训练和优化，适合开发聊天应用，更专业的说法叫做有很好的指令遵循能力。
internLM2的特点
关于internLM2的性能评比数据我就不说了，说一些大家可以理解的亮点和优势。
- 具有20万Token的超长上下文，相当于1/4本红楼梦喂给大模型学习，然后想问啥就问啥。
- 推理和数学能力超强，用internLM2构建智能客服、个人助理，都会有很好的体验；
- 代码能力提升，不懂的代码发给internLM2，他能进行逐行解释，特别适合我们程序员群体；
- 工具调用能力升级，可构建复杂智能体；智能体最近超级火，基本各个大厂都推出了智能体构建平台，用internLM2构建好的智能体会有很大的商业价值。
全链条体系介绍
上图显示了书生浦语数据、预训练、微调、部署、评测、应用6个阶段。在每个阶段，internLM2系列都提供了好用的工具或产品，由此构成了完整的开源开放体系。我觉得这是书生浦语系列最出色的部分。
数据准备阶段
书生浦语提供了中文和英文2个版本的高质量语料数据库，中文语料数据库叫做书生万卷1.0，总数据量2TB,相当之大,英文语料数据库叫做书生万卷CC，总数据量400GB.两个数据库都是开源的，获取地址如下：
书生万卷数据获取连接
预训练阶段
书生浦语开源了预训练框架internEvo，这个预训练框架支持从8卡到千卡训练，据官方数据，千卡加速效率达到92%。这是个很厉害的数据，同时也是个巨烧钱的过程。
我没做过这种预训练，所以也没过多的关注interEvo,有钱的大佬可以多关注一下。
模型微调阶段
不同于预训练，微调是很多普通开发者都会涉及到的过程。微调包含增量续训和有监督微调两种方式；增量续训适合让模型学习专业领域新知识，有监督微调适合开发对话式应用。
书生浦语开源了xTuner微调框架。xTuner很火，百度搜一下，有很多教程，主要是因为xTuner作为微调工具真的好用，深受开发者喜欢。
xTuner具有以下特色：
- 适用性广，不仅能微调书生浦语大模型，还能微调Llama,Qwen,BaiChuan,ChatGLM等众多流行的开源大模型；支持加载HugggingFace、ModelScope模型和数据集；
- 多种微调算法，能覆盖各类SFT场景，只需要配置一下就可以了；
- 自动优化加速，能很大程度节省算力，让开发者省时省力还省钱；
- 支持硬件多，比如RTX 4060就可以跑起来，如果有土豪大佬可以用4090,。据说，最低能支持到RTX2080.
关于xTuner的使用教程，如果后期有时间，我也会写一篇文章介绍，如果等不及的小伙伴，自己百度搜索或者报名实训营吧。
模型部署阶段
模型部署主要是为了生产阶段的使用，多数开发者关注的是模型的轻量化，以便能节省资源消耗，还有部署的便捷性。书生浦语提供了LMDeploy部署框架，可以很好的解决这两个问题。
在轻量化上，LMDeploy支持4bit权重优化和8bit的k/v;在服务方式上，LMDeploy支持通过openai-server和gradio等方式提供RESTful服务。
模型评测阶段
书生浦语提供了模型评测体系司南，英文名称OpenCompass。司南主要包括3个部分：
- CompassRank:一个中立的性能评价榜单
- CompassKit:一个完整的大模型评测工具链，可用于数据污染检查、长文本能力评测、中英双语主观能力评测
- CompassHub:共建共享的大模型评测社区
我作为一个大模型应用开发者，平时更多的是关注第三方发布的榜单和评测结果，真正自己动手评测很少，相信很多开发者跟我一样。如果有更深入的大模型开发需求，就会用到评测工具了。需要的同学可以自己学习
应用开发阶段
大模型的应用开发是个很值得关注的领域。上文提到过，智能体最近非常非常火，智能体就是大模型开发的主要方式。
做大模型应用开发，很多开发者会使用LangChain。其实书生浦语也提供了很好用的智能体开发框架LAgent.
LAgent提供了便捷的开发方式，而且支持多种大语言模型，像上面提到的开源Llama,或者不开源的GPT4等等都可以用LAgent开发。并且LAgeng还支持丰富的工具，比如文生图，文生语音等等。
除了LAgent,书生浦语还提供了一个更牛掰的智能体开发工具箱AgentLego.AgentLego支持多模特，集成大量智能体开发工具。这个学的好，赚钱少不了啊！
总结
从上面介绍可以看到，书生浦语的全链条开放体系很全，且都是开源产品，可以免费商用。如果能把这整个体系和工具都学透，基本就了解了大模型开发的全貌。现在AI技术已在全社会掀起热潮，大家都应该或多或少的学习AI、了解AI.书生浦语的全链条开放体系，正好给了我们一个学习AI的好机会。
实战营报名
下面海报上列出了实战营的课程安排，是录播课程，随时随地可学，不用担心时间不匹配。如果想报名扫码填表即可，全程免费，机会不可错过。
