InternLM2-Chat-20B
20B
Quantité de paramètre de modèle
Shanghai AI Laboratory
Organisation affiliée
Source ouverte
Type de licence
11 janvier 2024
Temps de libération
Introduction du modèle
La deuxième génération du modèle InternLM, InternLM2, comprend des modèles de deux tailles : 7B et 20B.
Score complet
Dialogue du langage
Réserve de connaissances
Association de raisonnement
Calcul mathématique
Écriture de code
Commande suivante
Faites glisser vers la gauche et la droite pour voir plus
Capacité de compréhension du langage
Fait souvent des erreurs de jugement sémantique, conduisant à des déconnexions logiques évidentes dans les réponses.
3.6
Portée de la couverture des connaissances
A une base de connaissances encyclopédique de base, mais manque de profondeur et souffre d'informations obsolètes.
6.0
Capacité de raisonnement
Incapable de maintenir des chaînes de raisonnement cohérentes, provoquant souvent une causalité inversée ou des erreurs de calcul.
1.8
Comparaison du modèle
InternLM2-Chat-20B vs Qwen2.5-7B-Instruct
Comme Qwen2, les modèles de langue Qwen2.5 prennent en charge jusqu'à 128K tokens et peuvent générer jusqu'à 8K tokens. Ils maintiennent également une prise en charge multilingue pour plus de 29 langues, y compris le chinois, l'anglais, le français, l'espagnol, le portugais, l'allemand, l'italien, le russe, le japonais, le coréen, le vietnamien, le thaï, l'arabe et bien d'autres.
InternLM2-Chat-20B vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini est un modèle API créé par OpenAI, avec le numéro de version spécifique étant gpt-4o-mini-2024-07-18.
InternLM2-Chat-20B vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini est un modèle API produit par OpenAI, avec le numéro de version spécifique étant gpt-4o-mini-2024-07-18.
InternLM2-Chat-20B vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro est un modèle publié par l'équipe de recherche en intelligence artificielle de Google DeepMind, utilisant le numéro de version Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.
InternLM2-Chat-20B vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 est un modèle de langue robuste de type Mixture-of-Experts (MoE), caractérisé par un coût d'entraînement économique et une inférence efficace. Il comprend un total de 236 milliards de paramètres, dont 21 milliards sont activés pour chaque jeton. Comparé à DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 offre des performances supérieures tout en économisant 42,5 % des coûts d'entraînement, réduisant la mémoire de cache KV de 93,3 % et augmentant la capacité maximale de génération jusqu'à 5,76 fois.
Modèle connexe
InternLM2.5-Chat-7B
La version 2.5 du modèle InternLM, InternLM2.5, comprend des modèles à trois échelles : 1,8 milliard, 7 milliards et 20 milliards de paramètres.
InternLM3-8B-Instruct
InternLM3-8B-Instruct est un modèle instructif à 8 milliards de paramètres de haute performance et faible coût, conçu pour le raisonnement complexe et une interaction fluide, soutenant des tâches de raisonnement avancé et des applications exigeant des connaissances grâce à un mode de réflexion approfondie et une réponse normale.
InternLM2-Chat-20B
La deuxième génération du modèle InternLM, appelée InternLM2, comprend des modèles à deux échelles : 7B et 20B.
InternLM2.5-Chat-7B
La version 2.5 du modèle InternLM, appelée InternLM2.5, comprend des modèles à trois échelles : 1,8 milliard, 7 milliards et 20 milliards.
InternLM2.5-Chat-7B
La version 2.5 du modèle InternLM, InternLM2.5, comprend des modèles à trois échelles : 1,8 milliard, 7 milliards et 20 milliards.
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