Intern(서생): SenseTime의 범용 대규모 모델 136

书生通用大模型은 상하이인공지능 연구소에서 발표한 대규모 사전 학습 모델입니다.

书生通用大模型 제품:

书生·다모달-대모델

书生 2.5는 다모달 다任务 범용 대형 모델의 한 버전으로, 상탕 테크놀로지(商汤科技)와 상하이 인공지능 연구소가 공동으로 발표했습니다. 80억 개의 다모달 샘플로 학습되었으며, 매개변수 수는 200억 개입니다. 커서 지시 상호작용, 언어를 이용한 임의의 작업 정의, 경량 적응형 융합 등 여러 핵심 기술을 돌파하여 개방형 세계 이해, 다모달 상호작용, 모달 간 생성이라는 세 가지 핵심 역량을 구현했으며, 350만 가지의 의미 태그를 지원합니다.

능력이 뛰어나며, 개방형 이해, 다모달 상호작용, 모달 간 생성을 지원

독창적인 기술로, 언어를 이용한 임의의 작업 정의, 커서 지시 상호작용, 경량 적응형 융합 구현

书生·浦语 InternLM

천억 개의 매개변수를 가진 기반 모델로, 다단계 점진적 학습을 통해 높은 지식 수준과 강력한 추론 능력을 갖추고 있으며, 종합 시험 및 전방위 능력 평가에서 뛰어난 성능을 보입니다.

InternLM은 1조 개 이상의 토큰 데이터로 학습된 다국어 천억 매개변수 기반 모델입니다. 다단계 점진적 학습을 통해 InternLM 기반 모델은 높은 지식 수준을 가지며, 중英文 독해, 추론 작업 등 강한 사고 능력이 필요한 시나리오에서 우수한 성능을 보이고, 인간이 설계한 다양한 종합 시험에서도 뛰어난 성과를 보입니다. 이를 바탕으로 고품질 인간标注 대화 데이터와 RLHF 등의 기술을 결합하여 InternLM은 인간과의 대화에서 복잡한 지시에 응답할 수 있으며, 인간의 도덕과 가치관에 부합하는 답변을 생성할 수 있습니다.

书生·天际 - 실景 3차원 대형 모델

국제적 수준의 NeRF 기반 도시급 실景 3차원 대형 모델로, 매우 높은 학습 및 렌더링 효율을 자랑합니다.

광범위하고 고정밀한 모델링:100제곱킬로미터 및 4K 이미지 정밀도의 도시급 NeRF 고효율 학습을 최초로 구현하였으며, 모델링 범위는 이론적으로 무한 확장이 가능합니다.

실시간 고정밀 렌더링:100제곱킬로미터 전 범위에 대한 도시급 NeRF의 1k 해상도, 30 프레임 실시간 렌더링 및 4k 해상도 오프라인 렌더링을 최초로 구현하여 몰입감 있는穿梭 체험을 제공합니다.

풍부한 확장 기능:재건을 뛰어넘는 다양한 기능을 제공하며, 도시 건축물의 제거, 생성, 회전 등 도시 편집 기능과 조명, 계절 등 도시 스타일 변경 기능을 포함합니다.

학습·렌더링·상호작용 통합 시스템:알고리즘, 연산자, 컴퓨팅 시스템, 사용자 상호작용을 아우르는 도시급 NeRF 시스템을 최초로 구현하여 학습, 렌더링, 상호작용 및 응용에 견고한 기반을 제공합니다.