Intern (Shusheng): SenseTimes allgemeines Großmodell 130

Shusheng Universal Large Model ist ein großes vortrainiertes Modell, das vom Shanghai Künstliche Intelligenz Labor veröffentlicht wurde.

Shusheng Universal Large Model Produkte:

Shusheng·Multimodal-Large Model

Shusheng 2.5 ist eine Version des multimodalen Multitask-Universal-Large-Models, das gemeinsam von SenseTime und dem Shanghai Künstliche Intelligenz Labor veröffentlicht wurde. Trainiert mit 8 Milliarden multimodalen Stichproben, mit einer Parameteranzahl von 20 Milliarden. Es durchbricht zahlreiche Schlüsseltechnologien wie Cursor-Anweisungsinteraktion, aufgabendefinition durch Sprache sowie leichte adaptive Fusion und realisiert drei zentrale Fähigkeiten: Verständnis der offenen Welt, multimodale Interaktion und cross-modale Generierung, mit Unterstützung von 3,5 Millionen semantischen Tags.

Hervorragende Fähigkeiten: offenes Verständnis, multimodale Interaktion, cross-modale Generierung

Originaltechnologien: aufgabendefinition durch Sprache, Cursor-Anweisungsinteraktion, leichte adaptive Fusion

Shusheng·Puyu InternLM

Ein Basemodell mit Hunderten Milliarden Parametern, das durch mehrstufiges progressives Training über ein hohes Wissensniveau und starke Schlussfolgerungsfähigkeiten verfügt und in umfassenden Prüfungen sowie Gesamtbewertungen hervorragend abschneidet.

InternLM ist ein mehrsprachiges Basemodell mit Hunderten Milliarden Parametern, das auf über einer Billion Token Daten trainiert wurde. Durch mehrstufiges progressives Training verfügt das InternLM-Basemodell über ein hohes Wissensniveau und zeigt hervorragende Leistung in Szenarien, die starke Denkfähigkeiten erfordern, wie z. B. Leseverstehen in Chinesisch und Englisch sowie Schlussfolgerungsaufgaben. Es schneidet in verschiedenen umfassenden, für Menschen konzipierten Prüfungen herausragend ab. Darauf aufbauend ermöglicht es InternLM durch hochwertige, von Menschen annotierte Dialogdaten in Kombination mit Techniken wie RLHF, bei Gesprächen mit Menschen auf komplexe Anweisungen zu reagieren und Antworten zu geben, die mit menschlicher Moral und Werten übereinstimmen.

Shusheng·Tianji – Echtzeit-3D-Großmodell

Ein international führendes, auf NeRF basierendes, stadtweites Echtzeit-3D-Großmodell mit extrem hoher Trainings- und Rendering-Effizienz.

Großflächige, hochpräzise Modellierung:Erstmals wird ein effizientes Training eines stadtweiten NeRF mit 100 Quadratkilometern und 4K-Bildgenauigkeit realisiert, wobei der Modellierungsbereich theoretisch unbegrenzt skalierbar ist.

Echtzeit-, hochpräzises Rendering:Erstmals wird ein stadtweites NeRF-Rendering über die gesamte Fläche von 100 Quadratkilometern mit 1k-Auflösung und 30 Bildern pro Sekunde in Echtzeit sowie 4k-Auflösung im Offline-Rendering realisiert, was ein immersives Reiseerlebnis schafft.

Umfangreiche Erweiterungsfunktionen:Bietet umfangreiche Fähigkeiten, die über die reine Rekonstruktion hinausgehen, einschließlich Stadtbearbeitungsfunktionen wie Entfernen, Erstellen und Rotieren von Stadtgebäuden sowie Anpassung von Stadtstilen wie Beleuchtung und Jahreszeiten.

Integriertes System für Training, Rendering und Interaktion:Erstmals wird ein stadtweites NeRF-System realisiert, das Algorithmen, Operatoren, Rechensysteme und Benutzerinteraktion abdeckt und eine solide Grundlage für Training, Rendering, Interaktion und Anwendung bietet.