Name: InternLM2.5-Chat-7B
Rating: 1 (13 reviews)
Author: Shanghai AI Laboratory

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InternLM2.5-Chat-7B

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Shanghai AI Laboratory

Organização afiliada

Código aberto

Tipo de licença

5 de Julho de 2024

Tempo de liberação

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Documentação do modelo

Relatório Técnico

Introdução ao modelo

A 2.5ª geração do modelo InternLM, InternLM2.5, inclui modelos em três escalas: 1,8B, 7B e 20B.

Pontuação abrangente Diálogo de idiomas Reserva de conhecimento Associação de Raciocínio Cálculo matemático Escrita de código Comando seguindo

Deslize para a esquerda e para a direita para ver mais

Capacidade de compreensão de idiomas

Muitas vezes, faz mal julgamentos semânticos, levando a óbvias desconexões lógicas nas respostas.

4.4

Escopo de cobertura do conhecimento

Possui pontos cegos significativos, geralmente mostrando erros factuais e repetindo informações desatualizadas.

6.4

Capacidade de raciocínio

Incapaz de manter cadeias de raciocínio coerentes, geralmente causando causalidade invertida ou erros de cálculo.

3.9

Comparação de modelos

InternLM2.5-Chat-7B vs Qwen2.5-7B-Instruct Assim como o Qwen2, os modelos de linguagem Qwen2.5 suportam até 128K tokens e podem gerar até 8K tokens. Eles também mantêm suporte multilíngue para mais de 29 idiomas, incluindo chinês, inglês, francês, espanhol, português, alemão, italiano, russo, japonês, coreano, vietnamita, tailandês, árabe e muito mais.

InternLM2.5-Chat-7B vs GPT-4o-mini-20240718 GPT-4o-mini é um modelo de API produzido pela OpenAI, com o número de versão específico sendo gpt-4o-mini-2024-07-18.

InternLM2.5-Chat-7B vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 Gemini 2.5 Pro é um modelo lançado pela equipe de pesquisa em inteligência artificial Google DeepMind, utilizando o número de versão Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.

InternLM2.5-Chat-7B vs DeepSeek-V2-Chat-0628 DeepSeek-V2 é um forte modelo de linguagem Mixture-of-Experts (MoE), caracterizado por treinamento econômico e inferência eficiente. Ele consiste em 236 bilhões de parâmetros no total, dos quais 21 bilhões são ativados para cada token. Em comparação com o DeepSeek 67B, o DeepSeek-V2 apresenta um desempenho superior, economizando 42,5% nos custos de treinamento, reduzindo o cache KV em 93,3% e aumentando a capacidade máxima de geração em 5,76 vezes.

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InternLM2-Chat-20B A segunda geração do modelo InternLM, chamada InternLM2, inclui modelos em duas escalas: 7B e 20B.

InternLM3-8B-Instruct InternLM3-8B-Instruct é um modelo de instrução de alto desempenho e baixo custo com 8 bilhões de parâmetros, projetado para raciocínio complexo e interação suave, suportando tarefas avançadas de raciocínio e aplicativos intensivos em conhecimento por meio de modos de pensamento profundo e resposta normal.

InternLM2-Chat-20B A segunda geração do modelo InternLM, chamada InternLM2, inclui modelos em duas escalas: 7B e 20B.

InternLM2.5-Chat-7B A segunda geração e meia do modelo InternLM, InternLM2.5, inclui modelos em três escalas: 1,8B, 7B e 20B.

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