InternLM2.5-Chat-7B
7B
Modellparametermenge
Shanghai AI Laboratory
Angehörige Organisation
Open Source
Lizenztyp
5. Juli 2024
Freigabezeit
Modelleinführung
Die 2,5. Generation des InternLM-Modells, InternLM2.5, enthält Modelle in drei Skalen: 1,8B, 7B und 20B.
Umfassende Punktzahl
Sprachdialog
Wissensreserve
Argumentationsvereinigung
Mathematische Berechnung
Code schreiben
Befehlsschließend
Nach links und rechts swipen, um mehr anzuzeigen
Sprachverständnisfähigkeit
Fehleinschätzt häufig semantische Fehleinschätzungen, was zu offensichtlichen logischen Trennungen in Antworten führt.
4.4
Wissensabdeckung
Hat bedeutende kenntnisgebende Flecken, die häufig sachliche Fehler zeigt und veraltete Informationen wiederholt.
6.4
Argumentationsfähigkeit
Es ist nicht möglich, kohärente Argumentationsketten aufrechtzuerhalten und häufig invertierte Kausalität oder Fehlkalkulationen zu verursachen.
3.9
Modellvergleich
InternLM2.5-Chat-7B vs Qwen2.5-7B-Instruct
Genau wie Qwen2 unterstützen die Qwen2.5-Sprachmodelle bis zu 128K Tokens und können bis zu 8K Tokens generieren. Sie unterstützen auch die Mehrsprachigkeit für über 29 Sprachen, darunter Chinesisch, Englisch, Französisch, Spanisch, Portugiesisch, Deutsch, Italienisch, Russisch, Japanisch, Koreanisch, Vietnamesisch, Thailändisch, Arabisch und mehr.
InternLM2.5-Chat-7B vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini ist ein API-Modell, das von OpenAI erstellt wurde, mit der spezifischen Versionsnummer gpt-4o-mini-2024-07-18.
InternLM2.5-Chat-7B vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini ist ein API-Modell, das von OpenAI erstellt wurde, wobei die spezifische Versionsnummer gpt-4o-mini-2024-07-18 beträgt.
InternLM2.5-Chat-7B vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro ist ein Modell, das von der Google DeepMind-Künstliche-Intelligenz-Forschungsabteilung veröffentlicht wurde und die Versionsnummer Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 verwendet.
InternLM2.5-Chat-7B vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 ist ein starkes Mixture-of-Experts (MoE)-Sprachmodell, das durch kostengünstiges Training und effizientes Inferenz gekennzeichnet ist. Es besteht aus insgesamt 236 Billionen Parametern, wovon für jeden Token 21 Milliarden aktiviert sind. Im Vergleich zum DeepSeek 67B erreicht DeepSeek-V2 stärkere Leistungsmerkmale, spart dabei 42,5 % der Trainingskosten, reduziert das KV-Cache um 93,3 % und steigert die maximale Generierungsdurchsatz bis zu 5,76-mal.
Verwandter Modell
InternLM2-Chat-20B
Die zweite Generation des InternLM-Modells, InternLM2, umfasst Modelle in zwei Skalen: 7B und 20B.
InternLM3-8B-Instruct
InternLM3-8B-Instruct ist ein hochleistungsfähiges, kostengünstiges Modell mit 8 Milliarden Parametern, das für komplexe Schlussfolgerungen und glatte Interaktionen entwickelt wurde. Es unterstützt anspruchsvolle Schlussfolgerungsaufgaben und wissensintensive Anwendungen durch tiefsinnige und normale Antwortmodi.
InternLM2-Chat-20B
Die zweite Generation des InternLM-Modells, InternLM2, umfasst Modelle in zwei Skalen: 7B und 20B.
InternLM2.5-Chat-7B
Die zweite halbe Generation des InternLM-Modells, InternLM2.5, umfasst Modelle in drei Skalen: 1,8B, 7B und 20B.
InternLM2.5-Chat-7B
Die zweite Halbgeneration des InternLM-Modells, InternLM2.5, umfasst Modelle in drei Skalen: 1,8B, 7B und 20B.
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