InternLM（全称：Intern Language Model）是由上海人工智能实验室（Shanghai AI Laboratory）联合多家机构（如商汤科技、复旦大学、上海交通大学等）研发的一系列开源大语言模型（LLM）。该系列模型旨在推动大模型技术的研究与应用，具有较强的中文理解和生成能力，同时也支持多语言。

主要特点：

1. 开源开放：

   • InternLM 系列模型已在 Hugging Face、GitHub 和 ModelScope（魔搭）等平台开源，包括模型权重、训练代码、推理工具等。
   • 遵循较为宽松的开源协议（如 InternLM-20B 使用的是 OpenRAIL 协议），允许学术研究和商业用途（需遵守协议条款）。

2. 多版本演进：

   • InternLM-7B / 20B：早期版本，参数量分别为 70 亿和 200 亿。
   • InternLM2：性能显著提升，包括 7B、20B 等版本，在推理、数学、代码、多轮对话等方面表现优异。
   • InternLM2.5：进一步优化了长上下文处理（支持高达 32K tokens）、工具调用（function calling）、智能体（Agent）能力等。
   • InternLM-XComposer 系列：多模态版本，支持图文理解与生成。

3. 强大的中文能力：

   • 在中文语境下的问答、写作、逻辑推理等任务中表现突出。
   • 经过大量中文语料训练，对中文文化、表达习惯有较好理解。

4. 支持长上下文：

   • InternLM2.5 支持高达 32K tokens 的上下文长度，适合处理长文档、复杂对话等场景。

5. 工具调用与智能体能力：

   • 支持函数调用（Function Calling），可集成外部工具（如计算器、搜索引擎、API 等），构建 AI 智能体（Agent）。

6. 生态完善：

   • 提供配套工具链，如 LMDeploy（高效推理部署）、XTuner（微调框架）、Lagent（智能体开发框架）等。

应用场景：

• 智能客服
• 内容创作（写文章、写代码、写剧本等）
• 教育辅助（解题、讲解）
• 科研助手
• 构建 AI Agent（如自动办公助手、编程助手）

官方资源：

• GitHub: https://github.com/InternLM
• Hugging Face: https://huggingface.co/internlm
• 魔搭（ModelScope）: https://modelscope.cn/models?search=internlm

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