6月7日消息，7 日，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室（上海 AI 實(shí)驗(yàn)室）、商湯科技聯(lián)合香港中文大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)及上海交通大學(xué)發(fā)布千億級(jí)參數(shù)大語(yǔ)言模型“書生?浦語(yǔ)”（InternLM）?！皶?浦語(yǔ)”具有 1040 億參數(shù)，是在包含 1.6 萬(wàn)億 token 的多語(yǔ)種高質(zhì)量數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練而成。
全面評(píng)測(cè)結(jié)果顯示，“書生?浦語(yǔ)”不僅在知識(shí)掌握、閱讀理解、數(shù)學(xué)推理、多語(yǔ)翻譯等多個(gè)測(cè)試任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)秀，而且具備很強(qiáng)的綜合能力，因而在綜合性考試中表現(xiàn)突出，在多項(xiàng)中文考試中取得超越 ChatGPT 的成績(jī)，其中就包括中國(guó)高考各科目的數(shù)據(jù)集（GaoKao）。
據(jù)介紹，“書生?浦語(yǔ)”聯(lián)合團(tuán)隊(duì)選取了 20 余項(xiàng)評(píng)測(cè)對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)，其中包含全球最具影響力的四個(gè)綜合性考試評(píng)測(cè)集：由伯克利加州大學(xué)等高校構(gòu)建的多任務(wù)考試評(píng)測(cè)集 MMLU；由微軟研究院推出的學(xué)科考試評(píng)測(cè)集 AGIEval（含中國(guó)高考、司法考試及美國(guó) SAT、LSAT、GRE 和 GMAT 等）；由上海交通大學(xué)、清華大學(xué)和愛(ài)丁堡大學(xué)合作構(gòu)建的面向中文語(yǔ)言模型的綜合性考試評(píng)測(cè)集 C-Eval；由復(fù)旦大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建的高考題目評(píng)測(cè)集 Gaokao。
實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合團(tuán)隊(duì)對(duì)“書生?浦語(yǔ)”、GLM-130B、LLaMA-65B、ChatGPT 和 GPT-4 進(jìn)行了全面測(cè)試，針對(duì)上述四個(gè)評(píng)測(cè)集的成績(jī)對(duì)比如下（滿分 100 分）。
可以看到，“書生?浦語(yǔ)”不僅顯著超越了 GLM-130B 和 LLaMA-65B 等學(xué)術(shù)開(kāi)源模型，還在 AGIEval、C-Eval 以及 Gaokao 等多個(gè)綜合性考試中領(lǐng)先于 ChatGPT；在以美國(guó)考試為主的 MMLU 上實(shí)現(xiàn)和 ChatGPT 持平。這些綜合性考試的成績(jī)反映出“書生?浦語(yǔ)”扎實(shí)的知識(shí)掌握程度和優(yōu)秀的綜合能力。
雖然 “書生?浦語(yǔ)”在考試評(píng)測(cè)上取得優(yōu)秀成績(jī)，但在測(cè)評(píng)中也可以看到，大語(yǔ)言模型仍然存在不少能力局限性?！皶?浦語(yǔ)” 受限于 2K 的語(yǔ)境窗口長(zhǎng)度（GPT-4 的語(yǔ)境窗口長(zhǎng)度為 32K），在長(zhǎng)文理解、復(fù)雜推理、撰寫代碼以及數(shù)理邏輯演繹等方面還存在明顯局限。
另外，在實(shí)際對(duì)話中，大語(yǔ)言模型還普遍存在幻覺(jué)、概念混淆等問(wèn)題；這些局限使得大語(yǔ)言模型在開(kāi)放場(chǎng)景中的使用還有很長(zhǎng)的路要走。
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