自律版光追
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【书生·浦语大模型实战营】学习笔记1

大模型成为发展通用人工智能的重要途经
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·浦语大模型系列
上海人工智能实验室
轻量级、中量级、重量级
7B 和 123B的轻量级和中量级大模型都是开源可用的

从模型到应用

应用类型：智能客服？个人助手？行业应用？
流程
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这个过程中需要考虑的问题包括
· 模型选型——需要模型在哪些能力上比较强
· 业务场景——我们是否能够直接将模型应用到问题场景中
· 算力——采用不同的微调方式
· 交互问题——是否构建agent智能体来解决问题
· 模型评测——测试（微调后的）模型是否能解决问题
书生·浦语全链条开源开发体系
提供了包括数据、预训练、微调、评测和应用全方位的应用工具
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数据
书生·万卷开源语料库：多模态融合、精细化处理、价值观对齐
openDataLab开放数据平台
预训练
高可扩展，多卡加速
极致性能优化，Hybrid Zero独特技术进行加速
兼容主流
主流的HuggingFace等技术生态
开箱即用
多种规格的预训练模型
微调
包括增量续训和有监督微调
增量续训：训练基座模型，学习到某个垂直领域的知识 数据为文章、书籍、代码等
有监督微调：让大模型理解各种指令，注入少量领域知识 数据为高质量对话、问答数据等
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评测
国内外评测体系的整体态势
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OpenCompass 评测平台
架构
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部署
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LMDeploy
提供大模型部署在GPU上的全流程解决方案，包括模型轻量化、推理和服务
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智能体应用
大语言模型的局限性
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使用大语言模型来驱动智能体
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轻量级智能体框架Lagent
支持多种类型的智能体能力、多种大语言模型、扩展工具
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实现让llm调用工具给用户提供更加复杂的服务

多模态智能体工具箱AgentLego
· 工具集合，包括视觉、多模态相关领域的前沿算法
· 多个主流智能体系统，如Lagent、LangChain、Transformers Agent等
· 多模态工具调用接口，支持各类input output工具函数
· 一键远程工具部署
【书生·浦语大模型实战营】学习笔记1_第11张图片

参考资料

  1. 书生·浦语大模型全链路开源体系

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