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InternLM

LLM#42AIモデルとLLMオープンソース · Web

Intern Large Models(InternLM)は、Shanghai AI Laboratoryが開発したオープンソースのLLMおよびMLLMを提供します。そのスイートには、InternVLやInternLM-XComposerなどのモデルに加え、ファインチューニング用のXTunerやデプロイ用のLMDeployを含む開発およびアプリケーション用のツールチェーンが含まれています。

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InternLM のスクリーンショット
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Intern Large Models(InternLM)は、Shanghai AI Laboratoryによる、高品質な大規模言語モデル(LLM)およびマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)の開発とオープンソース化に特化したイニシアチブです。このプロジェクトは、高度なモデルとフルスタックのツールチェーンの両方を網羅する、AI開発およびアプリケーションのための包括的なエコシステムを提供することを目的としています。

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InternLMの傘下で開発された主要なモデルには、優れた全体的なパフォーマンスで知られる高度なマルチモーダル大規模言語モデルシリーズであるInternVLが含まれます。Intern-S1は、強力な汎用性と様々な科学的タスクにおける最先端のパフォーマンスを提供する科学的マルチモーダル大規模モデルです。InternLMシリーズ自体は、多言語の基盤モデルとチャットモデルで構成されています。専門的なタスク向けに、InternLM-Mathは最先端のバイリンガル数学推論LLMを提供し、InternLM-XComposerは高度なテキスト画像理解と構成のために設計されたビジョン言語大規模モデルです。

これらのモデルを補完するために、InternLMは堅牢なツールチェーンを提供します。XTunerは効率的なLLMファインチューニングのためのツールキットであり、多様なモデルとアルゴリズムをサポートします。LMDeployは、LLMの圧縮、デプロイ、およびサービングのためのツールを提供します。Lagentは、LLMベースのエージェントを構築するための軽量フレームワークであり、OpenCompassは、公正でオープンかつ再現可能なベンチマークを備えた大規模モデル評価のためのプラットフォームとして機能します。

このプロジェクトはAIコミュニティと積極的に関わり、定期的に研究を発表し、モデルとツールへのアクセスを提供しています。オープンソース化へのこの取り組みは、コラボレーションを促進し、大規模言語モデルの分野でのイノベーションを加速します。InternLMの背後にあるチームは研究に積極的に取り組んでおり、最近の論文はマルチモーダルLLM評価やキャプション生成のための強化学習などの分野に焦点を当てています。

InternLMの提供は、最先端のLLMおよびMLLM技術を活用したい研究者、開発者、組織に対応しています。オープンソースモデルの利用可能性は、実用的な開発およびデプロイツールと相まって、科学研究からクリエイティブコンテンツ生成、インテリジェントエージェント開発まで、幅広いAIアプリケーションにとって貴重なリソースとなっています。

  • カテゴリーAIモデルとLLM
  • 料金モデルオープンソース
  • デプロイクラウド
  • プラットフォームWeb

  • オープンソースLLMおよびMLLM

  • InternVLマルチモーダル大規模言語モデルシリーズ

  • Intern-S1科学的マルチモーダル大規模モデル

  • InternLM多言語基盤モデルおよびチャットモデル

  • InternLM-Mathバイリンガル数学推論LLM

  • InternLM-XComposerビジョン言語大規模モデル

  • 効率的なLLMファインチューニングのためのXTuner

  • LLMの圧縮、デプロイ、サービングのためのLMDeploy

  • LLMベースのエージェント構築のためのLagentフレームワーク

  • 大規模モデル評価のためのOpenCompass

  • Shanghai AI Laboratoryによって開発

  • 開発およびアプリケーションのためのフルスタックツールチェーン

  1. モデルにアクセスする: Hugging Faceで利用可能なInternLMモデルを探索します。

  2. API経由で統合する: モデルAPIを利用してアプリケーションにシームレスに統合します。

  3. モデルをファインチューニングする: XTunerを使用してカスタムデータセットで効率的にファインチューニングします。

  4. モデルをデプロイする: LMDeployを使用してモデルを圧縮、デプロイ、サービングします。

  5. エージェントを構築する: Lagentを活用してLLMベースのエージェントを構築します。

  6. パフォーマンスを評価する: OpenCompassを使用してベンチマークとパフォーマンス評価を行います。

  • マルチモーダル理解
  • 科学研究
  • 数学推論
  • コンテンツ生成
  • AIエージェント開発
  • モデルデプロイ
  • モデル評価

InternLM のレビュー

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