日前，商汤科技与上海AI实验室联合香港中文大学、复旦大学，发布了新一代大语言模型书生·浦语2.0（InternLM2）。

据了解，InternLM2是在2.6万亿token的高质量语料上训练而来，沿袭了初代InternLM的设定，包含7B及20B两种参数规格及基座、对话等版本，可满足不同复杂应用场景需求，并继续开源、提供免费商用授权。而且通过拓展训练窗口大小和位置编码改进，InternLM2支持20万tokens的上下文，能够一次性接受并处理约30万汉字（约五六百页的文档）的输入内容，并准确提取关键信息，实现长文本中“大海捞针”。

相较于初代InternLM，InternLM2的各项能力获得全面进步，其中在推理、数学、代码等方面的能力提升尤为显着，综合能力领先于同量级开源模型。据商汤方面公布的测评结果显示，在一系列典型评测集上，InternLM2只用20B参数的中等规模即在整体表现上达到了与ChatGPT比肩的水平。而在AGIEval、 BigBench-Hard（BBH）、GSM8K、MATH等对推理能力有较高要求的评测上，InternLM2的表现甚至要优于ChatGPT。

商汤方面还指出，得益于综合性能的增强，InternLM2下游任务能力全方位提升，可提供优秀的对话及创作体验、支持多轮任务规划及工具调用，以及提供实用的数据分析能力等。

其中在对话及创作体验方面，InternLM2-Chat可以精准地理解和遵循用户意图，具备较强的共情能力和丰富的结构化创作能力。在商汤方面展示的相关案例中，InternLM2-Chat不仅可以在严格格式要求下编制课程大纲、以富有人文关怀的回答开解用户，还能够编写《流浪地球3》的剧本。

在多轮任务规划及工具调用方面，基于更强大、更具泛化性的指令理解、工具筛选与结果反思等能力，InternLM2可支持复杂智能体的搭建，支持对工具进行多轮有效调用及多步骤规划，完成复杂任务。而且联合团队针对多种任务构建了细粒度工具调用评测集T-Eval，InternLM2-Chat-7B在该评测集上表现超越了Claude-2.1和目前的开源模型，性能接近GPT-3.5。

此外商汤方面强调，InternLM2 的核心理念在于回归语言建模的本质，致力于通过提高语料质量及信息密度，实现模型基座语言建模能力质的提升，为此联合团队提出了新一代的数据清洗过滤技术。据悉，目前InternLM2背后的数据清洗过滤技术已经历三轮迭代升级，仅使用约60%的训练数据即可达到使用第二代数据训练1T tokens的性能表现。

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