InternLM2-Chat-7B
7B
Cantidad de parámetros del modelo
Shanghai AI Laboratory
Organización afiliada
Código abierto
Tipo de licencia
11 de enero de 2024
Tiempo de lanzamiento
Introducción al modelo
La segunda generación del modelo InternLM, llamada InternLM2, incluye modelos en dos escalas: 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.
5.1
Alcance de cobertura de conocimiento
Tiene puntos ciegos de conocimiento significativo, a menudo que muestran errores objetivos y repitiendo información obsoleta.
4.8
Capacidad de razonamiento
Incapaz de mantener cadenas de razonamiento coherentes, a menudo causando causalidad invertida o errores de cálculo.
3.4
Comparación de modelos
InternLM2-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-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-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-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-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.
InternLM2.5-Chat-7B
La 2.5ª generación del modelo InternLM, InternLM2.5, incluye modelos en tres escalas: 1,8B, 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.
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