9月20日，上海人工智能实验室等机构发布书生·浦语大模型（InternLM）200亿参数版本InternLM-20B，并在阿里云魔搭社区（ModelScope）开源首发、免费商用。
开源地址：https://modelscope.cn/models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm-20b
书生·浦语（InternLM）大语言模型由上海人工智能实验室联合多家机构共同推出。今年6月，InternLM千亿参数（104B）语言大模型首次发布，现已经历多轮升级；7月，上海人工智能实验室开源书生·浦语70亿参数的轻量级版本InternLM-7B，且在业内率先开源贯穿数据、预训练、微调、部署和评测的全链条工具体系。InternLM-7B也已上线魔搭社区。
本次发布的InternLM-20B是一款中量级大模型，性能先进且应用便捷，模型基于2.3T Tokens预训练语料从头训练，相较于InternLM-7B，其理解能力、推理能力、数学能力、编程能力等都有显著提升。
相比于此前国内陆续开源的7B和13B规格模型，20B量级模型具备更强大的综合能力，复杂推理和反思能力尤为突出，能为实际应用场景提供更有力的性能支持；同时，20B量级模型可在单卡上进行推理，经过低比特量化后，可运行在单块消费级GPU上，因而在实际应用中更为便捷。
InternLM-20B拥有几大优势：
- 优异的综合性能：不仅全面领先相近量级的开源模型，且以不足1/3的参数量，测评成绩达到了Llama2-70B的水平。
- 强大的工具调用能力：支持数十类插件，上万个API功能，还具备代码解释和反思修正能力，为智能体（Agent）的构建提供了良好的技术基础。
- 更长的语境：实现了对长文理解、长文生成和超长对话的有效支持，同时支持16K语境长度。
- 更安全的价值对齐：在研发训练的过程中，研究团队进行了基于SFT和RLHF两阶段价值对齐，并通过专家红队的对抗训练大幅提高其安全性。
书生·浦语开源工具链也已全新升级，形成更完善的体系，包括预训练框架InternLM-Train、低成本微调框架XTuner、部署推理框架LMDeploy、评测框架OpenCompass以及面向场景应用的智能体框架Lagent。书生·浦语工具链将和开源数据平台OpenDataLab构成强大的开源工具及数据体系，为业界提供全链条研发与应用支持。
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