internlm2-1_8b

18亿参数开源语言模型支持20万字超长上下文输入

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InternLM2-1.8B是一个18亿参数的开源语言模型，包含基础模型、对话模型和RLHF对齐版本。它支持20万字的上下文输入，在长文本理解、推理、数学和编程方面表现优异。该模型开放学术研究使用，并提供免费商业授权申请渠道。

InternVL2-1B - 多模态大语言模型实现多图像和视频智能理解

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InternVL2-1B是一款新型多模态大语言模型，结合了InternViT-300M-448px视觉模型和Qwen2-0.5B-Instruct语言模型。该模型在文档理解、图表分析和场景文字识别等任务中表现优异，能有效处理长文本、多图像和视频输入。InternVL2-1B在开源多模态模型中表现突出，部分能力可与商业模型比肩。通过采用8k上下文窗口训练，该模型大幅提升了处理长输入序列的能力。

internlm-chat-7b - 中文对话模型，实现增强推理能力与长文本处理

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InternLM-Chat-7B是一款开源的AI模型，具备70亿参数，专为实际应用场景优化。模型通过高质量数据训练，以支持8k字符的长上下文和增强推理能力。用户可以利用灵活的工具集自定义其应用流程。使用OpenCompass评估显示出其在多项能力上的优势。需注意的是，生成文本时可能存在偏见和不当内容，需要谨慎使用。

InternVL2-8B - 多模态大语言模型在图像理解、视频分析和目标定位方面的全面能力

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InternVL2-8B是一个基于InternViT-300M-448px和internlm2_5-7b-chat的多模态大语言模型。该模型在文档理解、图表分析和场景文本识别等图像任务中表现优异，同时在视频理解和目标定位方面也展现出强大能力。支持8k上下文窗口，能够处理长文本、多图像和视频输入，在开源多模态模型中具有竞争力。

internlm-xcomposer2d5-7b - 7B参数规模实现视觉语言理解和创作的开源多模态模型

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InternLM-XComposer2.5采用7B参数规模构建，通过24K交错图文上下文训练,支持扩展至96K长文本理解。这个开源多模态模型在视频理解、多图对话、高清图像分析、网页生成和文章创作等场景中展现出强大的理解与创作能力。其优秀的长文本处理特性使其能够处理需要大量上下文的复杂任务。

InternVL2-40B - 强化跨模态大语言模型的能力

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InternVL 2.0 通过融合多模态大语言模型，在文件和图表理解、信息图问答、场景文本理解和OCR任务等方面表现出色。它能够利用长文本、多图片和视频进行训练，提升对多种输入的处理效率，并提供1亿到108亿参数的多种模型可选择，与商业模型相当。在多项基准测试中，InternVL 2.0 展示了其卓越的综合理解能力。

internlm2-chat-7b-sft - 提供超长上下文支持和多功能工具的对话模型

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InternLM2-Chat-7B-SFT是一款对话模型，具备提升的推理、数学和代码能力，支持长达200K的上下文处理，能够进行代码解释和数据分析，经RLHF训练后可处理复杂任务，展现出可靠的工具使用能力。

Llama-2-13b-hf - Meta开源的130亿参数语言模型适用于多种NLP任务

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Llama-2-13b-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型在2万亿tokens的公开数据上预训练,采用优化的Transformer架构。它支持对话、问答、文本生成等多种NLP任务。与Llama 1相比,Llama 2在代码、常识推理、世界知识等基准测试中表现更佳。此模型开源可用于商业和研究,为AI应用开发奠定了基础。

internlm-xcomposer2d5-7b-4bit - 简化大型语言模型的文本与图像处理新纪元

4位量化模型GithubHuggingfaceInternLM-XComposer开源项目文本图像理解模型视频理解长上下文能力

InternLM-XComposer2.5在文本与图像理解领域展现非凡性能，其应用灵活性媲美GPT-4V，仅靠7B参数即可完成复杂任务。模型通过24K图文上下文训练与96K扩展能力，适用于大量输入输出任务。此外，项目提供了4-bit量化模型来有效降低内存消耗，并支持使用Transformers快速集成，涵盖从视频理解到多图对话的多种应用场景。

stablelm-3b-4e1t - StableLM开源语言模型在1万亿token数据上训练达到30亿参数规模

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StableLM-3B-4E1T是一个开源语言模型，通过在Falcon RefinedWeb和RedPajama-Data等数据集上训练4轮获得，总计处理1万亿tokens数据。模型采用LayerNorm归一化和Rotary位置编码技术，支持Flash Attention 2优化。在HellaSwag和Winogrande任务评测中分别达到75.94%和71.19%的准确率，展现出良好的语言理解能力。

Llama-2-13b-hf - Meta开源130亿参数大语言模型超强功能与安全性并存

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这是Meta开发的开源预训练语言模型，采用优化的Transformer架构，具有130亿参数。该模型支持4k上下文长度，经2万亿token训练，在多项基准测试中表现优异。模型可用于对话及各类自然语言生成任务，适合商业和研究用途。训练数据来自公开数据集，并通过人类反馈强化学习提升了模型性能和安全性。

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