При сохранении архитектуры InternLM2 были проведены различные новые технические исследования, в результате которых появилась модель следующего поколения InternLM2.5. InternLM2.5 использует большой объем синтетических данных и постоянно использует InternLM для итеративного процесса модели благодаря маховику возможностей модели. Базовая модель InternLM2.5 имеет следующие технические характеристики: — Выдающиеся возможности рассуждения: по сравнению с InternLM2 производительность рассуждения InternLM2.5 улучшена на 20%; — Контекстное окно 1M: достижение почти полной точности при «поиске иголки в стоге сена» в контексте 1M и достижение лидирующих уровней среди моделей одного и того же масштаба на LongBench и L-Eval. Мы оценили InternLM2.5 по нескольким важным критериям, используя инструмент оценки с открытым исходным кодом OpenCompass. Некоторые результаты оценки показаны в таблице ниже. Приглашаем вас посетить таблицу лидеров OpenCompass для получения дополнительных результатов оценки. — Результаты оценки были получены из OpenCompass, а конфигурацию оценки можно найти в файлах конфигурации, предоставленных OpenCompass. — Данные оценки могут иметь численные различия в зависимости от версии…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: internlm
Теги: internlm2, conversational, custom_code
Лайков: 18 | Загрузок: 2,844
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
