書(shū)生通用大模型是由上海人工智能實(shí)驗(yàn)室發(fā)布的大型預(yù)訓(xùn)練模型。

書(shū)生通用大模型產(chǎn)品：

書(shū)生·多模態(tài)-大模型

書(shū)生2.5是多模態(tài)多任務(wù)通用大模型的一個(gè)版本，由商湯科技與上海人工智能實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合發(fā)布。80 億多模態(tài)樣本訓(xùn)練，參數(shù)量 200 億。突破了光標(biāo)指令交互、利用語(yǔ)言定義任意任務(wù)和輕量級(jí)自適應(yīng)融合等多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了開(kāi)放世界理解、多模態(tài)交互和跨模態(tài)生成三大能力，支持 350 萬(wàn)種語(yǔ)義標(biāo)簽。

能力突出，開(kāi)放理解、多模態(tài)交互、跨模態(tài)生成

原創(chuàng)技術(shù)，利用語(yǔ)言定義任意任務(wù)、光標(biāo)指令交互、輕量級(jí)自適應(yīng)融合

書(shū)生·浦語(yǔ) InternLM

千億參數(shù)基座模型，通過(guò)多階段的漸進(jìn)式訓(xùn)練，具有較高的知識(shí)水平和較強(qiáng)的推理能力，在綜合性考試和全方面能力評(píng)測(cè)中表現(xiàn)突出。

InternLM 是在過(guò)萬(wàn)億 token 數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的多語(yǔ)千億參數(shù)基座模型。通過(guò)多階段的漸進(jìn)式訓(xùn)練，InternLM 基座模型具有較高的知識(shí)水平，在中英文閱讀理解、推理任務(wù)等需要較強(qiáng)思維能力的場(chǎng)景下性能優(yōu)秀，在多種面向人類設(shè)計(jì)的綜合性考試中表現(xiàn)突出。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)高質(zhì)量的人類標(biāo)注對(duì)話數(shù)據(jù)結(jié)合 RLHF 等技術(shù)，使得 InternLM 可以在與人類對(duì)話時(shí)響應(yīng)復(fù)雜指令，并且表現(xiàn)出符合人類道德與價(jià)值觀的回復(fù)

書(shū)生·天際 - 實(shí)景三維大模型

國(guó)際領(lǐng)先的基于 NeRF 的城市級(jí)實(shí)景三維大模型，極高的訓(xùn)練和渲染效率。

大范圍、高精度建模：首次實(shí)現(xiàn) 100 平方公里、4K 圖像精度的城市級(jí) NeRF 高效訓(xùn)練，建模范圍理論上具有無(wú)限可擴(kuò)展性。

實(shí)時(shí)、高精度渲染：首次實(shí)現(xiàn)城市級(jí) NeRF 的 100 平方公里全范圍 1k 分辨率、30 幀 實(shí)時(shí)渲染 和 4k 分辨率離線渲染，打造沉浸式穿梭體驗(yàn)。

豐富的擴(kuò)展功能：提供豐富的超越重建能力，包括移除、新建、旋轉(zhuǎn)城市建筑等城市編輯能力，調(diào)節(jié)光照、季節(jié)等城市風(fēng)格變化能力。

訓(xùn)練、渲染、交互一體化系統(tǒng)：首次實(shí)現(xiàn)覆蓋算法、算子、計(jì)算系統(tǒng)、用戶交互的城市級(jí) NeRF 系統(tǒng)，為訓(xùn)練、渲染、交互和應(yīng)用提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。