Intern-S1 - Macromodèles scientifiques multimodaux open source du Shanghai AI Lab

Qu'est-ce que Intern-S1 ?

Intern-S1 est un grand modèle scientifique multimodal lancé par le laboratoire d'intelligence artificielle de Shanghai. Le modèle intègre profondément les capacités linguistiques et multimodales et est équipé de fonctions puissantes telles que l'analyse scientifique multimodale, la fusion linguistique et visuelle, le traitement des données scientifiques, la réponse aux questions scientifiques, la conception et l'optimisation d'expériences, etc. Intern-S1 est le premier "moteur d'analyse scientifique multimodale", capable d'interpréter avec précision des données scientifiques modales complexes telles que des formules moléculaires chimiques, des séquences de protéines, des signaux sismiques, etc. et de surpasser les meilleurs modèles fermés dans des tâches professionnelles multidisciplinaires. Intern-S1 est basé sur un tokeniseur dynamique et un encodeur de signaux de séries temporelles pour réaliser une fusion profonde de multiples modalités scientifiques, avec une puissante capacité de raisonnement général et une capacité professionnelle de haut niveau en utilisant une fusion générale et spécialisée de la synthèse de données scientifiques, qui est largement utilisée dans l'intégration d'outils de recherche scientifique, la fusion d'images et de textes, et le traitement de données modales scientifiques complexes et d'autres scénarios.

Principales fonctions du stagiaire S1

• Analyse scientifique multimodaleVoici quelques exemples de la manière dont nous pouvons interpréter avec précision des données modales scientifiques complexes, telles que la prédiction des voies de synthèse des composés et la détermination de la faisabilité des réactions chimiques en chimie ; l'aide à l'analyse des séquences de protéines et la découverte de cibles médicamenteuses en biomédecine ; et l'identification des signaux sismiques et l'analyse des événements sismiques dans le domaine des sciences de la terre.
• Intégration verbale et visuelle: Combinaison d'informations verbales et visuelles pour des tâches multimodales complexes.
• Traitement des données scientifiquesLe système de gestion de l'information de l'Agence européenne pour la sécurité et la santé au travail (ESA) est un système de gestion de l'information de l'Agence européenne pour la sécurité et la santé au travail (ESA).
• Réponses aux questions scientifiquesLes services d'information sur les sciences de l'environnement : fournir aux utilisateurs des réponses précises aux questions scientifiques en s'appuyant sur une base de connaissances et des capacités de raisonnement puissantes.
• Conception expérimentale et optimisationLes chercheurs sont aidés dans la conception de protocoles expérimentaux, l'optimisation des processus expérimentaux et l'amélioration de l'efficacité de la recherche.
• travail en équipe multi-intelligenceLes systèmes corporels multi-intelligents qui travaillent de concert avec d'autres intelligences pour accomplir des tâches scientifiques complexes.
• Apprentissage autonome et évolutionIl a la capacité d'apprendre par lui-même et d'optimiser ses performances en fonction de son interaction avec l'environnement.
• Traitement et analyse des donnéesLes outils de traitement et d'analyse des données : Fournir des outils de traitement et d'analyse des données pour aider les chercheurs à traiter et à analyser rapidement les données scientifiques.
• Déploiement et application du modèleLe système de gestion de l'information de la Commission européenne est le suivant : il prend en charge le déploiement local et les services en nuage afin de faciliter l'utilisation dans différents scénarios.

Adresse du site officiel de Intern-S1

• Site web du projet: : https://intern-ai.org.cn/
• Dépôt Github: : https://github.com/InternLM/Intern-S1
• Bibliothèque de modèles HuggingFace: : https://huggingface.co/internlm/Intern-S1-FP8

Comment utiliser Intern-S1

• Plate-forme d'expérience en ligne
  • Plateformes d'accèsPour découvrir le modèle Intern-S1, ouvrez votre navigateur et visitez le site officiel du projet.
  • Entamer un dialogueLe stagiaire 1 peut répondre à une question ou à une demande en entrant une question ou une demande dans le champ de saisie et en la soumettant pour obtenir une réponse de la part du stagiaire 1.
  • Utilisation des caractéristiques spécialesLes instructions sur la plateforme sont à suivre en fonction de la fonction d'intérêt, par exemple la chimie organique.
• Dépôt GitHub
  • entrepôt de clonesCloner le référentiel : Cloner le référentiel en entrant la commande suivante dans la ligne de commande :

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

• • Installation des dépendancesPour cela, il faut se rendre dans le répertoire du référentiel et installer les dépendances de Python :

cd Intern-S1
pip install -r requirements.txt

• • modèle opérationnelExécuter le modèle en se basant sur le fichier README du référentiel ou sur l'exemple de code. Typiquement, vous pouvez utiliser des scripts Python :

python script_name.py

• Bibliothèque de modèles de visages étreints
  • Modèles de chargementLe code suivant est utilisé dans l'environnement Python pour charger le modèle et le désambiguïsateur :

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

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

• • Générer du texteLes modèles : Utiliser le modèle pour générer du texte ou effectuer d'autres tâches :

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))

• • Utilisation de l'API de modèleSi Hugging Face fournit un service API, appelez le modèle directement via l'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"])

Principaux avantages de l'internat-S1

• capacité multimodaleIl est capable de traiter et de comprendre des textes, des images et de nombreux autres types de données en combinant de puissantes capacités de compréhension du langage et de traitement visuel.
• Optimisation des missions scientifiques: Les modèles excellent dans les tâches scientifiques, telles que le décryptage des structures chimiques, la compréhension des séquences de protéines et la planification des voies de synthèse des composés.
• Pré-entraînement à grande échelleLe projet est basé sur un modèle linguistique MoE (Mixture of Experts) de 235 milliards de paramètres et un codeur visuel de 6 milliards de paramètres, pré-entraînés sur 5 billions de tokens de données multimodales, dont plus de 2,5 billions de tokens provenant du domaine scientifique.
• Tokeniseur dynamiqueLe modèle est basé sur un tokenizer dynamique qui prend en charge la compréhension native de données spécialisées telles que les formules moléculaires, les séquences de protéines et les signaux sismiques.
• Moteur d'analyse scientifique multimodaleLe moteur d'analyse scientifique multimodale pionnier de l'Intern-S1 est capable d'interpréter avec précision un large éventail de données scientifiques modales complexes, faisant preuve d'un excellent raisonnement et d'une bonne compréhension scientifiques.
• Raisonnement général et compétences professionnellesLe stagiaire S1 est doté d'une puissante capacité de raisonnement général et possède un certain nombre de compétences professionnelles de haut niveau.
• Apprentissage autonome et évolutionLe modèle a la capacité d'apprendre par lui-même et d'optimiser ses performances en interagissant avec l'environnement.
• travail en équipe multi-intelligenceLes systèmes corporels multi-intelligents qui peuvent travailler de concert avec d'autres intelligences pour accomplir des tâches scientifiques complexes.
• Traitement et analyse des donnéesLes outils de traitement et d'analyse des données : Fournir des outils de traitement et d'analyse des données pour aider les chercheurs à traiter et à analyser rapidement les données scientifiques.

Personnes auxquelles Intern-S1 est destiné

• chercheur (scientifique)Les chercheurs effectuant des analyses de données complexes et des conceptions expérimentales dans les domaines de la chimie, de la biologie, de la physique et des sciences de la terre.
• Analyste de donnéesLes professionnels qui extraient des informations utiles à partir de grandes quantités de données scientifiques afin de faciliter la prise de décision.
• développeur de logicielsLes ingénieurs logiciels qui intègrent des capacités avancées d'analyse multimodale dans leurs applications.
• Éducateurs et étudiantsLes enseignants et les étudiants qui utilisent des modèles pour soutenir l'enseignement ou mener des recherches scientifiques dans un cadre académique.
• Décideurs d'entrepriseLes dirigeants d'entreprise qui prennent des décisions cruciales basées sur l'analyse des données.