书生·浦语20B开源大模型发布，有哪些突出功能？

9月21日消息，今年6月，上海人工智能实验室发布了名为书生·浦语（InternLM）的大规模语言模型，该模型参数量达到104B，并随后推出了7B和13B两种规格的版本。近日，上海人工智能实验室联合商汤科技、香港中文大学与复旦大学共同推出书生·浦语20B版本。这款中等规模模型号称基于2.3万亿（2.3T）Token的预训练数据从头训练而成，在理解能力、推理能力、数学能力和编程能力等方面相较于InternLM-7B有显著提升。 据介绍，与国内此前陆续开源的7B和13B规格模型相比，20B量级的模型具备更强的综合性能，尤其是在复杂推理和反思能力方面表现突出，能够为实际应用场景提供更强大的支持。此外，20B量级模型可以在单张显卡上完成推理任务，经过低比特量化后，甚至可以运行在消费级GPU上，这使得其在实际应用中的部署更加便捷高效。 InternLM-20B相比之前的开源模型有诸多亮点，具体如下：首先，其在多个评测指标上表现出色，特别是在复杂任务处理方面；其次，它在资源消耗和性能之间实现了更好的平衡，适合广泛的应用场景。 与此同时，书生·浦语的开源工具链也进行了全面升级，形成了更加完善的体系。新工具链包括预训练框架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，为开发者提供了更全面的支持。这些工具的优化将进一步促进大模型技术的普及与应用落地。