来源：新智元

就在刚刚，国内开源模型参数量纪录，又被刷新了！

9月20日，上海人工智能实验室（上海AI实验室）与商汤科技联合香港中文大学和复旦大学，正式开源了200亿参数的InternLM-20B模型。

项目地址：https://github.com/InternLM/InternLM

魔搭社区：https://modelscope.cn/organization/Shanghai_AI_Laboratory

这次的200亿参数版书生·浦语大模型，可以说是「加量不加价」，参数量还不到三分之一，性能却可以剑挑当今开源模型的标杆——Llama2-70B。而当前主流的开源13B模型们，则在所有维度上都被InternLM-20B甩在身后。

不仅如此，面向大模型研发与应用的全链条工具体系也同时升级。

从开源模型本身，再到全链条的开源工具，这一次，上海AI实验室把自身研发大模型所沉淀的压箱底的宝藏，全都拿了出来，希望帮助广大研究者、机构、社会从业者，都能以极低成本和门槛，参与大模型带来的这场技术革命。

性能「同级领先」，门槛「开箱即用」，InternLM-20B，就是大模型走向千行百业的催化剂和新支点！

这股大模型的浪潮，将惠及每个人。

众所周知，在大模型的整个研发体系中，有串在一起的多个环节，这是十分复杂的一套闭环。

如何用更规范的代码方式去组织？拿到基座模型该怎么用？落地到应用的一步步过程中，有哪些注意事项？到处都是问题。

在经过日常工作中真正的实践后，上海AI实验室的团队沉淀出来一套宝贵经验。

现在，他们为了繁荣开源生态，干脆把模型从数据准备，到预训练、部署，再到评测应用，这整套流程中会涉及到的工具，全部开源了。

解密「独家配方」

数据，之于大模型重要性，就好比生产的原材料，没有动力来源，无法驱动智能AI系统运转。尤其，高质量的数据更是大模型产业化的关键要素之一。

在收集上，不仅需要有效地过滤和清洗从网页、书籍、专业报告论文等各种渠道中爬取的原始素材，还需要充分利用模型内测用户提供的反馈。

不过，要想让LLM能够获取关键能力，比如理解、编程、逻辑推理，成为真正的「六边形战士」，更重要的是自己去构建数据。

在这一方面，学术界的研究也是非常活跃，比如微软「Textbooks Are All You Need」，通过构建数据训练后的模型phi-1，能够在基准上取得相对领先优势。

就上海AI实验室团队来说，他们没有选择从单点方向去构建数据，而是从「全维度」，对整个知识体系梳理后构建语料。

因此，这些语料在知识和逻辑的密度上，是非常高的。

在大量的常规内容中加入少量的「催化剂」，不仅可以更好地激发出LLM的关键能力，而且模型对于相关信息的吸收和理解也会更强。

用上海AI实验室领军科学家林达华的话来说，「从某种意义上来说，这里的1个token，可以等同于10个，甚至100个传统token的效力」。

就算力方面，除了互联网大厂坐拥着丰富的资源外，开源社区大部分的开发者很难获取更多的算力。

「希望能够有轻量级的工具，能够把模型用起来」。这是上海AI实验室收到最多的社区反馈。

通过开源XTuner轻量级微调工具，用户可以在8GB消费级GPU上，用自己的数据就能微调上海AI实验室开源的模型。

此外，在模型应用方向上，「聊天对话」依旧是模型非常重要的能力的一部分。

上海AI实验室还想突出一点是，大模型作为中央Hub，使用工具解决问题，类似于Code Interpreter的方式去调用工具。

同时，在这个过程中，大模型还能进行自我反思，这便是LLM加持下智能体展现的巨大潜力。

林达华认为，Agent会是一个长期发展非常有价值的需要去探索的方向。

最终智能体的世界，整个组织分工也会在不断的升级和演进，未来肯定是非常多的智能体的共同存在，有各自擅长的领域，相互之间会有很多技术能够促进它们之间的交流。

那么，此次工具链具体升级的地方在何处？

- 数据：OpenDataLab开源「书生·万卷」预训练语料

数据上，书生·万卷1.0多模态训练语料8月14日正式开源，数据总量超总量超过2TB，包含了文本数据集、图文数据集、视频数据集三部分。

通过对高质量语料的「消化」，书生系列模型在语义理解、知识问答、视觉理解、视觉问答等各类生成式任务表现出的优异性能。

截止目前，已经有近10万的下载量。

- 预训练：InternLM高效预训练框架

预训练阶段，InternLM仓库也开源了预训练框架InternLM-Train。

一方面，深度整合了Transformer模型算子，使得训练效率得到提升，另一方面则提出了独特的Hybrid Zero技术，实现了计算和通信的高效重叠，训练过程中的跨节点通信流量大大降低。

得益于极致的性能优化，这套开源体系实现了千卡并行计算的高效率，训练性能达到了行业领先水平。

- 微调：InternLM全参数微调、XTuner轻量级微调

低成本大模型微调工具箱XTuner也在近期开源，支持了Llama等多种开源大模型，以及LoRA、QLoRA等微调算法。

硬件要求上，XTuner最低只需8GB显存，就可以对7B模型进行低成本微调，20B模型的微调也能在24G显存的消费级显卡上完成。

XTuner为各类开源模型提供了多样的微调框架

- 部署：LMDeploy支持十亿到千亿参数语言模型的高效推理

部署方面，LMDeploy涵盖了大模型的全套轻量化、推理部署和服务解决方案。

它支持了从十亿到千亿参数的高效模型推理，在吞吐量等性能上超过了社区主流开源项目FasterTransformer，vLLM，Deepspeed等。

- 评测：OpenCompass一站式、全方位大模型评测平台

评测部分，开源的大模型评测平台OpenCompass提供了学科、语言、知识、理解、推理五大维度的评测体系。

同时，它还支持50+评测数据集、30万道评测题目，支持零样本、小样本及思维链评测，是目前最全面的开源评测平台。

- 应用：Lagent轻量灵活的智能体框架

在最后的应用环节，上海AI实验室团队将重点放在了智能体上，开发并开源了Lagent轻量灵活的智能体框架。

它能够支持用户快速地将一个大语言模型转变为多种类型的智能体，并提供典型工具为大语言模型赋能。

这套开源框架集合了多种类型的智能体能力，包括经典的ReAct、AutoGPT和ReWoo等。

这个框架的代码结构不仅清晰，而且简单。只用不到20行代码，开发者就能创建一个属于自己的智能体。

另外，Lagent支持包括InternLM，Llama，ChatGPT在内的多个大模型。

在Lagent加持下，这些智能体能够调用大语言模型进行规划推理和工具调用，并在执行过程中及时进行反思和自我修正。

除了全套的大模型工具链外，上海AI实验室还全新开源了高达200亿参数的InternLM-20B。

评测结果显示，在同量级开源模型中，InternLM-20B是当之无愧的综合性能最优。

- 超长上下文支持

首先，在语境长度上，InternLM-20B可以支持高达16K的上下文窗口。

如下图所示，InternLM-20B阅读了某知名咖啡品牌的长新闻后，能够对三个提问做出准确回答。

对于超级长篇的论文和报告，InternLM-20B也能准确地提取摘要。

比如，输入经典的ResNet论文后，它立马写出了摘要，准确概括了ResNet的核心思想和实验效果。

- 调用工具，自学成才

其次，在长语境的支持下，模型的能力被大大拓展，无论是工具调用、代码解释，还是反思修正，都有了更大的空间。而这也成了在InternLM-20B之上打造智能体的关键技术。

现在，InternLM-20B不仅可以支持日期、天气、旅行、体育等数十个方向的内容输出，以及上万个不同的API，而且还能过类似Code Interpreter的方式去进行工具的调用。

与此同时，在这个过程中，它还能进行反思修正，跟现实场景产生联系。

在清华等机构联合发布的大模型工具调用评测集ToolBench中，InternLM-20B和ChatGPT相比，达到了63.5%的胜率，在该榜单上取得了最优结果。

而且，InternLM-20B模型还展现出一定的零样本泛化能力。即使模型在训练过程中并没有学过一些工具，它竟然也能根据工具描述和用户提问来调用工具。

如下图所示，给它提供一些AI工具，它就可以自己进行规划和推理，完成用户问题。

- 同量级全面领先

在多达50款各个维度的主流评测集上，InternLM-20B也一举实现了同量级开源模型的综合性能最优。

与此同时，在平均成绩上也明显超越了规模更大的Llama-33B，甚至在部分评测中还能小胜Llama2-70B。

具体来说，InternLM-20B在MMLU、C-Eval、AGIEval综合性学科评测中成绩优异，在同量级开源模型中处于领先位置。

尤其是在包含中文学科考试的C-Eval和AGIEval上，表现明显超过了Llama2-70B。

在考验事实性知识的评测上，InternLM-20B全面超越了13B模型，并且能与Llama-33B一较高下。

但相比于Llama-65B或者Llama2-70B仍有一定差距。

在理解能力维度，InternLM-20B的表现更是突出，全面超越了包括Llama2-70B在内的各量级开源模型。

推理，是考倒了不少模型的「拦路虎」，考验的是大模型真金白银的本事，也很大程度上决定了模型是否能支撑实际应用。

在下述四个推理测评集上，InternLM-20B的成绩均超越了主流的13B开源模型，甚至已经接近了Llama-65B的推理能力。

编程能力上，InternLM-20B也有了显著提升。在HumanEval和MBPP两个典型评测集上，接近了Llama2-70B。

注：上述截图中的粗体为13B-33B量级范围内，各项最佳成绩。

在HuggingFace最新公布的Open LLM Leaderboard评测榜单上，InternLM-20B在参数量60B以下基模型中平均成绩领先，也超过了Llama-65B。

- 更安全的开源模型

最后，在价值对齐上，InternLM-20B也更加完善、更为安全。

如果你向它提出带有偏见的问题，它就会立马识别出其中的不安全因素，给出正确的价值引导。

大模型浪潮掀起后，我们需要关注的，不仅仅是在测评榜单上拔得头筹，还有如何让大模型从「AI皇冠上的明珠」，成为千行百业都可用的「全新生产力」。

纵观历史，真正引领时代的技术，不只是颠覆性的创新，更重要的，是做到低成本、低门槛、人人可用。但OpenAI、谷歌这样的大厂是绝对不会把其中具体的细节公之于众。

而这，正是上海AI实验室的初心之所在。

自6月首发以来，书生·浦语已经完成了多轮升级，在开源社区和产业界产生了广泛影响。

而且，除了把代码在GitHub上开放、把模型放在HuggingFace和魔搭社区，上海AI实验室甚至每天都会派专人去看社区里的反馈，对用户提问悉心解答。

此前，Meta的LLaMA模型开源，引爆了ChatGPT平替狂潮，让文本大模型迎来了Stable Diffustion时刻。

就如同今天羊驼家族的繁荣生态，上海AI实验室的开源努力，必将给社区带来不可估量的价值。

对于全球范围内活跃的开发者和研究者，书生·浦语会提供一个体量适中、但能力非常强的基座。

大部分企业，尤其是中小企业，虽然看到了大模型的趋势，但是不太可能像大厂一样花很大代价去购买算力，并且吸引最顶尖的人才。

实际上，从7月6号的人工智能大会开始，上海AI实验室就已经在做全链条地做开源。比如XTuner能以非常轻量级的方式，让用户只用自己的一些数据，就能训出自己的模型。

不仅如此，一个团队把开源社区的问题、语料、文档和XTuner模型结合，训练出了一个开源社区客服。这就是对开源社区实打实的贡献。

甚至，上海AI实验室把自己的整个技术体系，都分享给了社区（也就是上文提到的全链条工具体系）。

全社会如此多的行业，如此多的企业，如此多的机构和研发者，如果能实实在在把大模型的价值落地，将是非常重要的力量。

他们拥有无穷的创造力，唯一缺的就是资源。

而上海AI实验室的「雪中送炭」，必然会让大模型在落地领域发挥出巨大的价值。

正如林达华所言——

作为实验室，我们能提供基础模型以及将各行业的know-how融汇成数据、模型能力的一系列工具，并且将它们做得非常易用、教会更多人用，让它们能在各个行业里开花结果。

「书生·万卷」预训练语料：

https://github.com/opendatalab/WanJuan1.0

InternLM预训练框架：

https://github.com/InternLM/InternLM

XTuner微调工具箱：

https://github.com/InternLM/xtuner

LMDeploy推理工具链：

https://github.com/InternLM/lmdeploy

OpenCompas大模型评测平台：

https://github.com/open-compass/opencompass

Lagent智能体框架：

https://github.com/InternLM/lagent