书生浦语官网https://internlm.intern-ai.org.cn/
github主页：https://github.com/internLM/
书生浦语（interLM）的发展。
- 推理能力更强
- 支持100万字上下文
- 自助规划和搜索
InterLM2.5-7B对比同类型模型。
大海捞针实验，在长上下文情况下，模型能否找到对应位置的知识：
结果表示，在长上下文情况下，大模型能根据用户问题，正确的拿到对应的内容。
传统方法：RAG
InterLM的方法：没说，原生？
InternLM开源的全链条组件：
- 数据库: 书生 万卷
- 预训练框架：InternEvo
- 微调：Xtuner
- 部署：LMDDeploy
- 评测：OpenCompass
支持QLoRA，LoRA和全量微调。
模型训练完需要评测，我们需要获取评测数据集，主流大模型的得分，自己模型的排名。
基本覆盖了大模型从零到有的每一个步骤，获取数据集，模型预训练，模型微调，模型部署，模型评测。
