InternLM2-Chat-7B
7B
Параметр модели
Shanghai AI Laboratory
Аффилированная организация
Открытый исходный код
Тип лицензии
11 января 2024 г.
Время выпуска
Введение модели
Второе поколение модели InternLM, InternLM2, включает модели двух масштабов: 7B и 20B.
Комплексная оценка
Языковый диалог
Запас знаний
Ассоциация рассуждений
Математический расчет
Написание кода
Команда следующей
Смахните влево и вправо, чтобы посмотреть больше
Способность к пониманию языка
Часто делает семантические ошибки, что приводит к очевидным логическим отключениям в ответах.
5.1
Объем знаний
Имеет значительные знания слепых пятен, часто показывающих фактические ошибки и повторяющуюся устаревшую информацию.
4.8
Способность рассуждать
Невозможно поддерживать последовательные сети рассуждений, часто вызывая инвертированную причинность или просчеты.
3.4
Сравнение модели
InternLM2-Chat-7B vs Qwen2.5-7B-Instruct
Как и Qwen2, модели языка Qwen2.5 поддерживают до 128K токенов и могут генерировать до 8K токенов. Они также сохраняют мультиязычную поддержку более чем для 29 языков, включая китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский, арабский и другие.
InternLM2-Chat-7B vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini — это API-модель, созданная OpenAI, с конкретным номером версии gpt-4o-mini-2024-07-18.
InternLM2-Chat-7B vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini — это API-модель, созданная OpenAI, с конкретным номером версии gpt-4o-mini-2024-07-18.
InternLM2-Chat-7B vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro - это модель, выпущенная командой исследований в области искусственного интеллекта Google DeepMind, использующая номер версии Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.
InternLM2-Chat-7B vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 — это мощная модель языка типа Mixture-of-Experts (MoE), характеризующаяся экономичностью обучения и эффективностью вывода. Она содержит 236 миллиардов общих параметров, из которых 21 миллиард активируется для каждого токена. В сравнении с DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 демонстрирует более высокую производительность, при этом экономя 42,5% затрат на обучение, снижая объем KV-кэша на 93,3% и увеличивая максимальную пропускную способность генерации до 5,76 раз.
Связанная модель
InternLM2-Chat-20B
Второе поколение модели InternLM, InternLM2, включает модели двух масштабов: 7B и 20B.
InternLM2.5-Chat-7B
Вторая пятая версия модели InternLM, InternLM2.5, включает модели трех масштабов: 1,8 млрд, 7 млрд и 20 млрд параметров.
InternLM3-8B-Instruct
InternLM3-8B-Instruct — это высокопроизводительная модель с низкой стоимостью, содержащая 8 миллиардов параметров, разработанная для сложногоreasoning и гладкого взаимодействия, поддерживающая продвинутые задачиreasoning и знаниевые приложения через глубокое мышление и нормальный режим ответа.
InternLM2-Chat-20B
Вторая версия модели InternLM, InternLM2, включает модели двух масштабов: 7B и 20B.
InternLM2.5-Chat-7B
Вторая пятая версия модели InternLM, InternLM2.5, включает модели трех масштабов: 1,8 млрд, 7 млрд и 20 млрд.
Соответствующие документы
Обретение силы через веру: Исследование ее мирной силы
Среди хаоса и давления современной жизни очень важно обрести внутреннее спокойствие и стойкость. Вера служит опорой для многих людей, предлагая руководство в условиях неопределенности, утешение в беде
Усильте построение списков AI с помощью PLR-контента: Полное руководство
Создание высококачественного списка адресов электронной почты является основой любой успешной стратегии цифрового маркетинга. Современные инструменты искусственного интеллекта в сочетании с контентом
Революция масштабирования рекламы с помощью искусственного интеллекта: Повышение креативности в 10 раз в 2025 году
Цифровой рекламный ландшафт продолжает стремительно развиваться, делая инновации обязательным условием конкурентного успеха. По мере приближения к 2025 году слияние искусственного интеллекта и креатив
Системы искусственного интеллекта для подбора персонала выявляют скрытые предубеждения, влияющие на принятие решений о найме
Скрытые предубеждения при найме на работу с помощью ИИ: Решение проблемы системной дискриминации в алгоритмах наймаВведениеИнструменты для найма, работающие на основе искусственного интеллекта, обещаю
По данным Ramp, корпоративное внедрение ИИ находится на плаву
Корпоративное внедрение искусственного интеллекта достигло платоЕсли вначале компании спешили внедрить решения на основе искусственного интеллекта, то теперь энтузиазм, похоже, стабилизируется, поскол
