·上海人工智能实验室首发诗人通用大模型体系，包含多模态、浦语、天涯3个基座模型，同时推出了首个面向大模型研发与运用的全链条开源体系。

7月6日，在2023天下人工智能大会（WAIC）科学前沿全体会议上，深度学习与打算机专家、上海人工智能实验室教授、喷鼻香港中文大学教授林达华，发布了诗人·天涯LandMark三维实景大模型，并对其技能事理和功能运用进行了先容。

林达华表示，诗人·天涯LandMark是环球首个千亿参数的NeRF三维实景大模型，由上海人工智能实验室、喷鼻香港中文大学和上海市测绘院共同研发，能够将NeRF（Neural Radiance Fields，神经辐射场）光场建模的能力从物体级别拓展到城市级别。
林达华表示，诗人·天涯LandMark的发布是对大模型的创新运用，“为未来我们实现城市级的AIGC（人工智能天生内容）供应了技能上的可能性。
”

会上还首次发布了“诗人通用大模型体系”（以下简称“诗人大模型”），包括诗人·多模态、诗人·浦语和诗人·天涯等三大根本模型，以及首个面向大模型研发与运用的全链条开源体系。

诗人通用大模型体系在2023天下人工智能大会上发布。

从一颗苹果到整座城市

“大模型除了天生笔墨，还能给我们一个更加充满想象的天下。
”林达华表示，诗人·天涯LandMark利用NeRF技能，为大模型技能的运用供应了更多的可能性。

NeRF是一项新型三维光场建模技能，在2020年3月由谷歌研究团队首次提出，最初被运用于三维建模，且仅限于小型物体（一颗苹果大小）级别。
“但我们认为NeRF技能不止于此。
”林达华说 ，“我们的团队在2021年12月10日首次提出把NeRF光场建模的能力从一个小苹果的物体级别拓展到城市级别。
这是环球首次将NeRF技能的能力从物体拓展到城市。
他表示，在他们的研究团队提出城市级NeRF一段韶光后，美国卡耐基梅隆大学（Carnegie Mellon University）和谷歌才陆续发布各自的城市级NeRF技能。

林达华团队在2021年12月10日首次提出把NeRF光场建模的能力从一个小苹果的物体级别拓展到城市级别。

“基于城市级NeRF这个核心技能，我们不断地去提升其扩展性和能力。
”林达华先容，诗人·天涯LandMark三维实景大模型基于研究团队的第二代的CT NeRF技能和算法，支持对全范围的高精度实时渲染，包含2000亿参数，覆盖100平方公里，实景中的每一个细节都支持4K高清分辨率。

实景三维是对一定范围内人类生产、生活和生态空间进行真实、立体、时序化反响和表达的数字空间。
据先容，诗人·天涯LandMark集算法、算子、打算系统为一体，在模型层面提出一种新的实景三维模型表征和演习范式，在高效演习的同时，可以准确表征大规模三维城市场景，并且达到高质量的神经渲染效果。
其在高精度建模、高精度渲染、功能可扩展性、演习交互一体化四个方面取得领先。

诗人·天涯LandMark还可支持城市级编辑、风格化转换等功能。
在演示中，武康大楼能够通过NeRF技能根据不同时段变换风格与光影效果；中华文化宫能够进行整体的旋转或不同分层的旋转。
“这就为未来我们城市级的AIGC供应了一个技能上的可能性。
”林达华说。

中华文化宫的各个部分可实现“旋转”。

林达华表示，“希望通过新的三维实景天生技能，为我们未来的城市空间注入全新的想象力和创新空间。
未来，上海AI实验室将对诗人·天涯的建模范围和功能进行扩展，并对诗人·天涯的算法、算子和系统全部进行开源。
”

首发诗人通用大模型体系

会上，林达华还先容了诗人通用大模型体系，包含多模态、浦语、天涯3个基座模型，同时推出了首个面向大模型研发与运用的全链条开源体系。
个中多模态大模型有200亿参数，支持350万种语义的标签，在80+项任务天下领先；浦语大模型则是海内首个正式发布的千亿参数支持多语种的大模型。

“诗人·浦语在全部维度上都超越了LLaMA-7B（Meta AI的FAIR团队开拓的人工智能措辞模型）。
”林达华称，诗人·浦语作为具有千亿参数的大模型，在各个维度上都超越了海内现有最好的开源模型。

今年6月7日，上海AI实验室与商汤科技联合喷鼻香港中文大学、复旦大学和上海交通大学发布了“诗人·浦语”大型措辞模型。
该模型参数量达到1040亿，是当前千亿级参数的大措辞模型之一，基于一个包含1.6万亿Token的多语种高质量数据集进行演习。

据先容，自6月正式亮相后，诗人·浦语在一个月内进行全面升级，详细包括五个方面。
第一，语境窗口的长度从2K提升到8K，这使其具备了理解长输入、展开繁芜推理、以及进行永劫光多轮对话的能力；第二，多语种和构造化表达能力进一步加强，新版模型支持20多种措辞，还可通过表格和图表等办法汇总与呈现繁芜信息；第三，多维度能力全面提升，在42个主流评测集上性能明显提升，在个中35个评测集上性能超越了ChatGPT；第四，数理逻辑能力明显进步，大幅提高了数值打算、函数运算、方程求解等数理能力，在数学评测集GSM8K上性能从62.9提高到73.2，在2023年高考数学选择题上，精确率提升超过70%；第五，安全与对齐能力显著增强，通过更有效的指令微调，包括基于人类反馈的强化学习（RLHF），新版模型可以更可靠地遵照人类指令，安全性也得到明显改进。

“所有大模型终极的代价依归，依旧是为生活和生产创造代价。
上海人工智能实验室不仅通过创新实现技能打破，还致力于推动这些技能在详细行业落地。
”林达华在会上说。

林达华表示，除了大模型本身，团队还同时开源了全链条的工具体系，涵盖了大模型开拓过程中的数据、预演习、微调、支配和评测五大紧张环节，“通过开源工具体系，可以让模型代价得到充分发挥。
我相信开源能够真正地帮助到开拓者们在大模型的根本上进行研发、创新。
”

据先容，正式开源的版本为一个70亿参数的轻量级InternLM-7B，在包含40个评测集的全维度评测中展现出卓越且平衡的性能，全面领先现有开源模型。