书生大模型实训营第4期基础岛第一关：书生大模型全链路开源体系介绍1.书生·浦语的开源之路1.1模型发展历程1.2核心技术思路1.2.1模型训练迭代技术1.2.2基于规划和搜索解决复杂问题1.3书生·浦语开源模型谱系2.书生·浦语全链路开源体系结构2.1数据开源：书生·万

dc-aichat一款支持ChatGPT+智谱AI+讯飞星火+书生浦语大模型+Kimi.ai+MoonshotAI+豆包AI等大模型的AIGC源码。全网最易部署，响应速度最快的AIGC环境。PHP版调用各种模型接口进行问答和对话，采用Stream流模式通信，一边生成一边输出。前端采用EventSource，支持Markdown格式解析，支持公式

MindSearch开源AI搜索引擎MindSearch：InternLM组织今年开源的AI搜索引擎(框架)，基于多智能体技术将你提出的问题进行分析、拆解、网页搜索，最终给出有参考依据的高可信度回答。问题提问：目前生成式AI在学术和工业界有什么最新进展？2.2024年诺贝尔物理学奖为何会颁发

官方文档地址：https://github.com/InternLM/Tutorial/tree/camp4/docs/L1/LlamaIndex前置知识检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration，RAG）技术用于更新模型的权重，另一个就是外部的方式，给模型注入格外的上下文或者说外部信息，不改变它的的权重，相较于训练模型更易于实现。通

书生浦语实战训练营第四期任务一：完成SSH连接与端口映射并运行hello_world.py文章目录书生浦语实战训练营第四期任务一：完成SSH连接与端口映射并运行hello_world.py前言一、创建开发机二、SSH及端口映射1.什么是SSH？2.如何使用SSH远程连接开发机？2.1使用密码进行SSH远程连

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模型性能天梯图推理能力：综合推理能力领先社区开源模型支持100万字上下文（短期记忆）：相较于gpt4o是100倍的量级自主规划和搜索完成复杂任务：通过信息搜索和整合，针对复杂问题撰写专业回答，效率提升60倍核心技术思想在于：数据迭代反馈，仍然是数据质量驱动的模型性能，对于数据质量提

书生浦语大模型是一个全链条的开源体系，支持长达20万汉字的输入，是全球大模型产品中支持的最长上下文输入长度。模型具备超长上下文、推理数学代码、对话和创作体验、工具调用等能力。书生浦语大模型致力于大模型研究与开发工具链的开源组织。为所有AI开发者提供高效、易用的开源

一、总结要点-

书生·浦语大模型全链路开源开放体系涵盖数据收集、标注、训练、微调、评测、部署等全链路，学习了解其技术发展、性能提升、模型架构、开源生态等。书生·浦语大模型（英文名INTurnLLM）多次开源，性能不断提升，达到国际先进水平，在推理能力、上下文记忆、自主规划等方面表现优异，可应用

Task：利用LangGPT优化对比浮点数大小提示词，使LLM输出正确结果1实现过程1.1配置环境!condainstallpytorch==2.1.2torchvision==0.16.2torchaudio==2.1.2pytorch-cuda=12.1-cpytorch-cnvidia-y!pipinstalltransformers==4.43.3!pipinstallmodelscope!pipinstall

文章目录任务目标学习内容1.创建开发机&环境配置[CondaError:Runcondainit'before'condaactivate']报错解决[ERROR:Couldnotopenrequirementsfile:[Errno13]Permissiondenied:'/root/mindsearch/Mindsearch/requirements.txt]报错解决2.获取硅基流动APIK

任务等级任务内容必做任务破冰，提交一份自我介绍必做任务创建并提交一个项目1.破冰，提交一份自我介绍因此使用gitconfig--global命令来设置用户名和用户邮件执行：gitconfig--globaluser.name"YourName"#真实信息脱敏处理gitconfig--globaluser.email"your

任务类型任务内容闯关任务python实现wordcount闯关任务Vscode连接InternStudiodebug笔记1.python实现wordcount请实现一个wordcount函数，统计英文字符串中每个单词出现的次数。返回一个字典，key为单词，value为对应单词出现的次数text="""Gotthispandaplushtoyformyd

任务等级任务内容闯关任务完成SSH连接与端口映射并运行hello_world.py可选任务1将Linux基础命令在开发机上完成一遍可选任务2使用VSCODE远程连接开发机并创建一个conda环境可选任务3创建并运行test.sh文件1.完成SSH连接与端口映射并运行hello_world.py新建hello_world.p

1.配置环境时遇到的问题注意要使用terminal，而不是jupyter。否则退出TMUX会话时，会出问题。退出TMUX会话命令如下：ctrl+BD#先按CTRL+B随后按D另外一个是，端口转发命令[email protected]{本地机器_PORT}:127.0.0.1:{开发机_PORT}-oS

视频内容总结：视频是由汪周谦主讲，主题是介绍书生谱语大模型开源开放体系。内容主要包括以下几个方面： 1.**书生谱语大模型的发展历程**：-从2023年7月6日起，书生谱语大模型（Interlm）开始免费开源并商用，提供了全链条的开源工具体系。-2023年9月底，发布了适合中小企业和科研

读前感：第四节课也进行了简单的微调，但最终微调出来个傻子，这次再试试，看看如何进行改善。实际的应用场景中使用微调的应该不会特别多，毕竟开源大模型并不是小公司可以玩得起的。对于小公司，真正的微调有哪些场景呢？欢迎大家讨论。读后感：本节课是整个训练营的最后一份笔记。希望

茴香豆是一个基于LLM的领域知识助手，可以用于解答群聊中的问题。接下来是创建过程。1.打开茴香豆Web版，创建自己的领域库。地址：茴香豆Web版这里类似于注册账号，你输入知识库的名称以及密码，然后它就会创建一个知识库，之后你就可以用名称和密码来管理你的知识库了。2.添加领

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0.RAG概述定义：RAG（RetrievalAugmentedGeneration）技术，通过检索与用户输入相关的信息片段，并结合外部知识库来生成更准确、更丰富的回答。解决LLMs在处理知识密集型任务时可能遇到的挑战,如幻觉、知识过时和缺乏透明、可追溯的推理过程等。提供更准确的回答、降低推理成

大模型成为发展通用人工智能的重要途径专用模型专用模型:针对特定任务，一个模型解决一个问题。通用大模型:一个模型应对多种任务、多种模态。书生·浦语大模型开源历程书生·浦语2.0(InternLM2)的体系面向不同的使用需求，每个规格包含三个模型版本。7B：为轻量级的研

书生浦语大模型实战营第二期参营总结动机在历史洪流面前，人轻浮得像一粒沙：今年的Java后端又要炸了。作为一条研究方向为图像处理、导师不放暑期实习的硕士牛马，自觉疲惫。既然对就业的准备暂时略感疲惫，科研又有导师天天push自然不会太主动，那就换换心情学点LLM相关的内容满足自己的

大语言模型学习-10.模型评测书生浦语大模型实战营学习笔记7视频教程特别像广告，所以这篇博客参考了很多其他内容给大家参考，主要是下面几个页面：https://zhuanlan.zhihu.com/p/641416694https://www.cnblogs.com/justLittleStar/p/17845341.htmlhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/68

大语言模型-5.模型微调书生浦语大模型实战营学习笔记-4.模型微调本节对应的视频教程为B站链接。笔记对视频的理论部分进行了整理。大模型的训练过程模型视角这里原视频用的“分类”这个名字，我看到的时候还有点懵