InternLM2.5 выложил в открытый доступ базовую модель с 7 миллиардами параметров и модель чата, адаптированную для практических сценариев. Модель имеет следующие характеристики: — Выдающиеся способности к рассуждению: самые современные возможности математических рассуждений, превосходящие такие модели, как Llama3 и Gemma2-9B. — Контекстное окно 1M: почти идеально подходит для поиска иголок в стоге сена с контекстом длиной 1M, с лучшей производительностью в задачах с длинным контекстом, таких как LongBench. Попробуйте это с LMDeploy для вывода 1M-контекста. — Более активное использование инструментов: InternLM2.5 поддерживает сбор информации с более чем 100 веб-страниц, соответствующая реализация выпущена в MindSearch. InternLM2.5 имеет улучшенные возможности использования инструментов при выполнении инструкций, выборе инструментов и анализе. См. примеры. Мы провели комплексную оценку InternLM с использованием инструмента оценки с открытым исходным кодом OpenCompass. Оценка охватывала пять измерений способностей: дисциплинарная компетентность, языковая компетентность, компетентность знаний, компетентность вывода и компетентность понимания. Вот некоторые результаты оценки. Дополнительные результаты оценки можно найти в таблице лидеров OpenCompass. — Результаты оценки…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: internlm
Теги: internlm2, conversational, custom_code
Лайков: 199 | Загрузок: 35,668
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
