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1. 引言：InternLM2——更强的模型
InternLM2系列的发布，其核心亮点不能z有四点：
- 卓越的开源性能：发布了1.8B, 7B, 20B的全系列模型，在各类客观与主观评测中均表现出色。
- 200K超长上下文窗口：通过创新的预训练和微调策略，实现了在200K“大海捞针”测试中近乎完美的表现。
- 全面的数据准备指导：详细阐述了预训练、SFT、RLHF各阶段的数据处理细节，为社区提供了宝贵的实践经验。
- 创新的RLHF训练技术：提出了COOL RLHF，有效解决了多偏好冲突和奖励滥用（reward hacking）问题。
2. 模型Infrastructure: InternEvo训练框架
强大的模型离不开强大的训练框架。InternLM2的训练依托于团队自研的InternEvo框架，这是一个专为大规模LLM训练设计的、高效且轻量级的解决方案。
- 核心特性:
- 混合并行策略: 深度融合了数据并行、张量并行、序列并行和流水线并行，能够将模型训练扩展至数千块GPU。
- 极致的内存优化: 集成了多种ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）策略，显著降低了训练所需的显存。
- 高硬件利用率 (MFU): 通过FlashAttention、混合精度训练（BF16）等技术，实现了极高的模型浮点运算利用率（MFU）。论文中提到，在1024块GPU上训练7B模型时，MFU高达53%，远超DeepSpeed等框架。
- 强大的长序列扩展能力: 能够支持高达256K token的序列长度进行训练，MFU仍能达到近88%。
- 高容错性: 针对GPU数据中心常见的硬件故障问题，设计了高效的故障诊断和自动恢复机制。
InternEvo为InternLM2的成功奠定了坚实的工程基础。
3. Model Structure: LLaMA based
为了保证与现有开源生态的无缝衔接，InternLM2在模型结构上选择遵循LLaMA的设计原则。
- 基础架构: 采用标准的Transformer架构。
- 关键组件:
- 归一化层: 使用RMSNorm替代LayerNorm。
- 激活函数: 使用SwiGLU