InternLM2.5-Chat-7B
7B
Cantidad de parámetros del modelo
Shanghai AI Laboratory
Organización afiliada
Código abierto
Tipo de licencia
5 de julio de 2024
Tiempo de lanzamiento
Introducción al modelo
La 2.5ª generación del modelo InternLM, InternLM2.5, incluye modelos en tres escalas: 1,8B, 7B y 20B.
Puntaje integral
Diálogo del idioma
Reserva de conocimiento
Asociación de razonamiento
Cálculo matemático
Redacción de código
Comando siguiente
Desliza hacia la izquierda y la derecha para ver más
Capacidad de comprensión del lenguaje
A menudo hace juicios mal semánticos, lo que lleva a obvias desconexiones lógicas en las respuestas.
4.4
Alcance de cobertura de conocimiento
Tiene puntos ciegos de conocimiento significativo, a menudo que muestran errores objetivos y repitiendo información obsoleta.
6.4
Capacidad de razonamiento
Incapaz de mantener cadenas de razonamiento coherentes, a menudo causando causalidad invertida o errores de cálculo.
3.9
Comparación de modelos
InternLM2.5-Chat-7B vs Qwen2.5-7B-Instruct
Así como Qwen2, los modelos de lenguaje Qwen2.5 admiten hasta 128K tokens y pueden generar hasta 8K tokens. También mantienen el soporte multilingüe para más de 29 idiomas, incluidos chino, inglés, francés, español, portugués, alemán, italiano, ruso, japonés, coreano, vietnamita, tailandés, árabe y más.
InternLM2.5-Chat-7B vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini es un modelo de API producido por OpenAI, con el número de versión específico siendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
InternLM2.5-Chat-7B vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini es un modelo de API producido por OpenAI, con el número de versión específico siendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
InternLM2.5-Chat-7B vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro es un modelo lanzado por el equipo de investigación en inteligencia artificial Google DeepMind, utilizando el número de versión Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.
InternLM2.5-Chat-7B vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 es un modelo de lenguaje de Mixture-of-Experts (MoE) potente, caracterizado por un entrenamiento económico y una inferencia eficiente. Cuenta con 236 mil millones de parámetros en total, de los cuales 21 mil millones están activos para cada token. En comparación con DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 ofrece un mejor rendimiento, reduce en un 42,5% los costos de entrenamiento, disminuye el almacenamiento en caché KV en un 93,3% y mejora la capacidad máxima de generación hasta 5,76 veces.
Modelo relacionado
InternLM2-Chat-20B
La segunda generación del modelo InternLM, llamada InternLM2, incluye modelos en dos escalas: 7B y 20B.
InternLM3-8B-Instruct
InternLM3-8B-Instruct es un modelo de instrucción de alto rendimiento y bajo costo con 8 mil millones de parámetros, diseñado para razonamiento complejo e interacción fluida, que soporta tareas avanzadas de razonamiento y aplicaciones intensivas en conocimiento mediante modos de pensamiento profundo y respuesta normal.
InternLM2-Chat-20B
La segunda generación del modelo InternLM, llamada InternLM2, incluye modelos en dos escalas: 7B y 20B.
InternLM2.5-Chat-7B
La segunda generación y media del modelo InternLM, InternLM2.5, incluye modelos en tres escalas: 1,8B, 7B y 20B.
InternLM2.5-Chat-7B
La segunda generación y media del modelo InternLM, InternLM2.5, incluye modelos en tres escalas: 1,8B, 7B y 20B.
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