Intern-S1 - Macromodelos científicos multimodales de código abierto del Shanghai AI Lab

¿Qué es Intern-S1?

Intern-S1 es un gran modelo científico multimodal lanzado por el Laboratorio de Inteligencia Artificial de Shanghai. El modelo integra en profundidad capacidades lingüísticas y multimodales, y está equipado con potentes funciones como análisis científico multimodal, fusión lingüística y visual, procesamiento de datos científicos, respuesta a preguntas científicas, diseño y optimización de experimentos, etc. Intern-S1 es el primer "motor de análisis científico multimodal" capaz de interpretar con precisión datos modales científicos complejos, como fórmulas químicas moleculares, secuencias de proteínas, señales sísmicas, etc., y supera a los mejores modelos de código cerrado en tareas profesionales multidisciplinares. Intern-S1 se basa en el Tokenizador Dinámico y el Codificador de Señales de Series Temporales para lograr una fusión profunda de múltiples modalidades científicas, con una potente capacidad de razonamiento general y una capacidad profesional superior mediante el uso de un método de síntesis de fusión de datos científicos de propósito general y especializado, que se utiliza ampliamente en la integración de herramientas de investigación científica, la fusión de imágenes y textos, y el procesamiento de datos modales científicos complejos y otros escenarios.

Principales funciones de Intern-S1

• Análisis científico intermodalLos siguientes son algunos ejemplos de cómo podemos interpretar con precisión datos modales científicos complejos, como la predicción de vías de síntesis de compuestos y la determinación de la viabilidad de reacciones químicas en química; la asistencia en el análisis de secuencias de proteínas y el descubrimiento de dianas farmacológicas en biomedicina; y la identificación de señales sísmicas y el análisis de fenómenos sísmicos en el campo de las ciencias de la tierra.
• Integración verbal y visualCombinación de información verbal y visual para tareas multimodales complejas.
• Tratamiento de datos científicos: Soporta una variedad de entradas de datos modales científicos complejos, como curvas de variación de luz en ciencia de materiales y señales de ondas gravitacionales en astronomía, etc., para lograr una fusión profunda y un procesamiento eficiente de los datos.
• Respuestas a preguntas científicas: Proporciona a los usuarios respuestas precisas a preguntas científicas a partir de una potente base de conocimientos y capacidades de razonamiento.
• Diseño experimental y optimizaciónFunciones: Ayudar a los investigadores a diseñar protocolos experimentales, optimizar los procesos experimentales y mejorar la eficacia de la investigación.
• trabajo en equipo multiinteligencia: Soporta sistemas corporales multiinteligentes que trabajan en concierto con otras inteligencias para llevar a cabo tareas científicas complejas.
• Aprendizaje autónomo y evoluciónLa inteligencia artificial: tiene la capacidad de aprender por sí misma y optimizar su rendimiento en función de su interacción con el entorno.
• Tratamiento y análisis de datos: Proporciona herramientas de procesamiento y análisis de datos para ayudar a los investigadores a procesar y analizar rápidamente los datos científicos.
• Despliegue y aplicación de modelos: Admite la implantación local y los servicios en la nube para facilitar su uso en diferentes escenarios.

Dirección del sitio web oficial de Intern-S1

• Página web del proyecto:: https://intern-ai.org.cn/
• Repositorio Github:: https://github.com/InternLM/Intern-S1
• Biblioteca de modelos HuggingFace:: https://huggingface.co/internlm/Intern-S1-FP8

Cómo utilizar Intern-S1

• Plataforma de experiencia en línea
  • Plataformas de acceso: Abra su navegador y visite el sitio web oficial del proyecto para experimentar el modelo Intern-S1.
  • Iniciar el diálogoIntroduzca una pregunta o solicitud en el cuadro de entrada y envíelo para obtener una respuesta de Intern-S1.
  • Uso de funciones especiales: Siga las instrucciones de la plataforma según la función que le interese, por ejemplo, química orgánica.
• Repositorio GitHub
  • almacén de clonesClone el repositorio introduciendo el siguiente comando en la línea de comandos:

git clone https://github.com/InternLM/Intern-S1.git

• • Instalación de dependenciasVaya al directorio del repositorio e instale las dependencias de Python:

cd Intern-S1
pip install -r requirements.txt

• • modelo operativoEjecute el modelo basándose en el archivo README del repositorio o en el código de ejemplo. Normalmente, puede utilizar scripts de Python:

python script_name.py

• Biblioteca de modelos de caras abrazadas
  • Modelos de carga: Utiliza el siguiente código en el entorno Python para cargar el modelo y el desambiguador:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "internlm/Intern-S1-FP8"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

• • Generar texto: Utiliza el modelo para generar texto o realizar otras tareas:

inputs = tokenizer("Tell me about an interesting physical phenomenon.", return_tensors="pt")
output = model.generate(**inputs, max_length=100)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

• • Uso de la API de modelosSi Hugging Face proporciona un servicio API, llame al modelo directamente a través de la API:

import requests

url = "https://api-inference.huggingface.co/models/internlm/Intern-S1-FP8"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_HUGGINGFACE_API_TOKEN"}
data = {"inputs": "Tell me about an interesting physical phenomenon."}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json()["generated_text"])

Principales ventajas de Intern-S1

• capacidad multimodalEl sistema de procesamiento de datos de la Comisión Europea (CEI): Combina potentes capacidades de comprensión lingüística y procesamiento visual, y es capaz de procesar y comprender texto, imágenes y muchos otros tipos de datos.
• Optimización de misiones científicasLos modelos destacan en tareas científicas como descifrar estructuras químicas, comprender secuencias de proteínas y planificar rutas de síntesis de compuestos.
• Formación previa a gran escalaConstruido sobre un modelo lingüístico MoE (Mixture of Experts) de 235.000 millones de parámetros y un codificador visual de 6.000 millones de parámetros, preentrenados en 5 billones de tokens de datos multimodales, de los cuales más de 2,5 billones proceden del ámbito científico.
• Tokenizador dinámicoEl modelo se basa en un tokenizador dinámico que permite la comprensión nativa de datos especializados como fórmulas moleculares, secuencias de proteínas y señales sísmicas.
• Motor de análisis científico multimodalEl motor pionero de análisis sintáctico científico intermodal del Intern-S1 es capaz de interpretar con precisión una amplia gama de datos modales científicos complejos, demostrando un razonamiento y una comprensión científicos excelentes.
• Razonamiento general y competencia profesionalEl Interno-S1, basado en el método de síntesis de datos científicos de fusión de propósito general, está dotado de una potente capacidad de razonamiento general y posee una serie de capacidades profesionales de primer orden.
• Aprendizaje autónomo y evoluciónEl modelo tiene la capacidad de aprender por sí mismo y optimizar su rendimiento interactuando con el entorno.
• trabajo en equipo multiinteligencia: Apoya sistemas corporales multiinteligentes que pueden trabajar en concierto con otras inteligencias para llevar a cabo tareas científicas complejas.
• Tratamiento y análisis de datos: Proporciona herramientas de procesamiento y análisis de datos para ayudar a los investigadores a procesar y analizar rápidamente los datos científicos.

Personas a las que va dirigido Intern-S1

• investigador (científico)Investigadores que realizan complejos análisis de datos y diseños experimentales en los campos de la química, la biología, la física y las ciencias de la tierra.
• Analista de datos: Profesionales que extraen información valiosa de grandes cantidades de datos científicos para apoyar la toma de decisiones.
• desarrollador de software: Ingenieros de software que integran funciones avanzadas de análisis multimodal en sus aplicaciones.
• Educadores y estudiantes: Profesores y estudiantes que utilizan modelos para apoyar la enseñanza o realizar investigaciones científicas en un entorno académico.
• Responsables de las empresasLíderes empresariales que toman decisiones críticas basadas en el análisis de datos.