InternLM2-Chat-7B
7B
Modelo Parâmetro Quantidade
Shanghai AI Laboratory
Organização afiliada
Código aberto
Tipo de licença
11 de Janeiro de 2024
Tempo de liberação
Introdução ao modelo
A segunda geração do modelo InternLM, chamada InternLM2, inclui modelos em duas escalas: 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.
5.1
Escopo de cobertura do conhecimento
Possui pontos cegos significativos, geralmente mostrando erros factuais e repetindo informações desatualizadas.
4.8
Capacidade de raciocínio
Incapaz de manter cadeias de raciocínio coerentes, geralmente causando causalidade invertida ou erros de cálculo.
3.4
Comparação de modelos
InternLM2-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-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-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-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-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.
Modelo relacionado
InternLM2-Chat-20B
A segunda geração do modelo InternLM, chamada InternLM2, inclui modelos em duas escalas: 7B e 20B.
InternLM2.5-Chat-7B
A 2.5ª geração do modelo InternLM, InternLM2.5, inclui modelos em três escalas: 1,8B, 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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