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一款由多家机构联合研发的具备多模态多任务处理能力的通用大模型,支持自然语言理解、多模态交互和跨模态生成,广泛应用于自动驾驶、机器人等领域。

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书生开源大模型是由商汤科技、上海人工智能实验室、清华大学、香港中文大学、上海交通大学等联合研发的一款多模态多任务通用大模型。

1. 技术背景与特点

  • 多模态样本训练:书生大模型采用了80亿多模态样本进行训练,参数量达到200亿。
  • 关键技术突破:突破了光标指令交互、利用语言定义任意任务和轻量级自适应融合等多项关键技术。
  • 三大能力:实现了开放世界理解、多模态交互和跨模态生成三大能力,支持350万种语义标签。

2. 版本与进展

  • 书生·多模态-大模型:展示了书生大模型在多模态交互和跨模态生成方面的能力。
  • 书生2.5:作为书生系列的更新版本,拥有30亿参数,并在多模态多任务处理能力方面实现了全新突破。该模型在ImageNet准确度上达到最高,并在COCO数据集中表现出色,是唯一超过65.0 mAP的模型。

3. 应用领域

  • 自动驾驶与机器人:书生大模型可为自动驾驶、机器人等通用场景任务提供高效精准的感知和理解能力支持。
  • 内容创作:书生2.5还具备AIGC(人工智能生成内容)“以文生图”的能力,可根据用户需求生成高质量、自然的写实图像。

4. 数据集与资源

  • 书生·万卷:作为书生大模型系列的一部分,书生·万卷1.0是一个多模态预训练语料,包含文本、图文、视频三部分数据集,总量超过5亿个文档和1000个视频文件,数据大小超过1TB和900GB。

5. 开源与社区支持

  • 开源平台:书生2.5多模态通用大模型已在通用视觉开源平台OpenGVLab开源,为学术界和产业界的多模态通用模型研发提供有力支撑。
  • 社区合作:书生大模型的开发得到了多方合作,包括商汤科技、上海人工智能实验室等,共同推动模型的不断进步和应用。

书生开源大模型凭借其卓越的多模态处理能力和广泛的应用场景,在自然语言处理领域占据了重要地位。通过不断的研发和优化,书生大模型将继续为学术界和产业界带来创新的应用和解决方案。

数据统计

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