书生·浦语
开源大模型研究与开发工具链
工具介绍
书生·浦语是一个开源组织，专注于大模型研究与开发工具链。其核心模型 InternLM2.5 采用高效模型结构，支持超长文本处理、工具调用和数据分析等高复杂度任务，并提供 1.8B、7B、20B 参数规模的开源版本。此外，书生·浦语还提供数学专项模型 InternLM2-Math 和视觉语言模型 InternLM-XComposer2.5，以及覆盖预训练、微调、部署、评测和智能体开发的完整开源工具链，包括 Xtuner、LMDeploy、OpenCompass、Lagent 等。用户可通过官网网页入口体验，或通过 API 接入服务。
核心功能
- 超长文本处理：InternLM2.5 模型能够处理超长文本，适用于长文档分析等任务。
- 工具调用：InternLM2.5 支持工具调用，可集成外部工具以扩展模型能力。
- 数据分析：InternLM2.5 具备数据分析能力，可辅助处理数据相关任务。
- 数学专项求解：InternLM2-Math 是针对数学领域专项训练的大语言模型，提供数学问题求解能力。
- 视觉语言理解：InternLM-XComposer2.5 是基于 InternLM2.5-7B 的视觉语言大模型，支持图文理解。
- 开源工具链：提供覆盖预训练、微调、部署、评测和智能体的开源工具链，如 Xtuner、LMDeploy、OpenCompass、Lagent 等。
使用方法
- 1访问书生·浦语官网，进入首页。
- 2在首页主视觉区域点击“体验书生”进入网页版对话界面。
- 3输入需要处理的任务或问题，例如要求进行超长文本分析或数据分析。
- 4模型将根据输入生成回答，可查看结果并继续追问或调整任务。
常见问题
书生·浦语是什么？
书生·浦语是一个开源组织，专注于大模型研究与开发工具链，提供多种开源模型和工具，支持大模型的研究、开发与应用。
书生·浦语提供哪些模型？
书生·浦语提供 InternLM2.5 系列模型（1.8B、7B、20B 参数规模），数学专项模型 InternLM2-Math，以及视觉语言模型 InternLM-XComposer2.5。
书生·浦语支持哪些能力？
InternLM2.5 支持超长文本处理、工具调用和数据分析；InternLM2-Math 擅长数学问题求解；InternLM-XComposer2.5 支持视觉语言理解。
如何开始使用书生·浦语？
可以通过官网首页的“体验书生”入口进入网页版对话界面，直接输入任务开始使用；开发者也可通过官网的 API 入口接入服务。
书生·浦语是否支持中文？
书生·浦语支持中文，其官网和模型均面向中文用户，提供中文交互体验。
