Intern-S1 - 상하이 AI 랩의 오픈 소스 과학적 멀티모달 매크로 모델

인턴-S1이란 무엇인가요?

인턴-S1은 상하이 인공 지능 연구소에서 출시한 과학적 멀티모달 그랜드 모델입니다. 이 모델은 언어 및 다중 모드 기능을 심층적으로 통합하고 교차 모드 과학 구문 분석, 언어 및 시각 융합, 과학 데이터 처리, 과학적 질문 답변, 실험 설계 및 최적화 등과 같은 강력한 기능을 갖추고 있습니다. Intern-S1은 화학 분자식, 단백질 서열, 지진 신호 등과 같은 복잡한 과학 모달 데이터를 정확하게 해석할 수 있는 최초의 '크로스 모달 과학 파싱 엔진'으로, 다분야 전문 작업에서 최고의 비공개 소스 모델보다 뛰어난 성능을 발휘합니다. 인턴-S1은 동적 토큰화기와 시계열 신호 인코더를 기반으로 과학 연구 도구 통합, 이미지 및 텍스트 융합, 복잡한 과학 모달 데이터 처리 및 기타 시나리오에서 널리 사용되는 범용 및 특수 과학 데이터 합성 방법을 사용하여 강력한 일반 추론 능력과 최고의 전문 능력으로 여러 과학 모달의 심층 융합을 달성합니다.

인턴-S1의 주요 기능

• 모달 간 과학적 분석다음은 화학에서 화합물 합성 경로 예측 및 화학 반응의 타당성 판단, 생물 의학에서 단백질 서열 분석 및 약물 표적 발견 지원, 지구과학 분야에서 지진 신호 식별 및 지진 발생 분석 등 복잡한 과학 모달 데이터를 정확하게 해석하는 방법의 몇 가지 예시입니다.
• 언어 및 시각적 통합복잡한 멀티모달 작업을 위해 언어 및 시각적 정보를 결합합니다.
• 과학적 데이터 처리재료 과학의 빛의 변화 곡선, 천문학의 중력파 신호 등 다양하고 복잡한 과학 모달 데이터 입력을 지원하여 데이터의 심층 융합과 효율적인 처리를 달성합니다.
• 과학적 질문에 대한 답변강력한 지식 기반과 추론 기능을 기반으로 사용자에게 과학적 질문에 대한 정확한 답변을 제공합니다.
• 실험 설계 및 최적화실험 프로토콜 설계, 실험 프로세스 최적화 및 연구 효율성 향상을 위해 연구자를 지원합니다.
• 다중 지능 팀워크복잡한 과학 작업을 수행하기 위해 다른 지능과 협력하여 작동하는 다중 지능 신체 시스템을 지원합니다.
• 자율 학습 및 진화스스로 학습하고 환경과의 상호 작용을 기반으로 성능을 최적화하는 기능이 있습니다.
• 데이터 처리 및 분석데이터 처리 및 분석 도구를 제공하여 연구자가 과학 데이터를 신속하게 처리하고 분석할 수 있도록 지원합니다.
• 모델 배포 및 적용다양한 시나리오에서 쉽게 사용할 수 있도록 로컬 배포 및 클라우드 서비스를 지원합니다.

인턴-S1 공식 웹사이트 주소

• 프로젝트 웹사이트:: https://intern-ai.org.cn/
• 깃허브 리포지토리:: https://github.com/InternLM/Intern-S1
• 허깅페이스 모델 라이브러리:: https://huggingface.co/internlm/Intern-S1-FP8

인턴-S1 사용 방법

• 온라인 경험 플랫폼
  • 플랫폼 액세스브라우저를 열고 프로젝트의 공식 웹사이트를 방문하여 인턴-S1 모델을 체험해 보세요.
  • 대화 시작하기입력란에 질문이나 요청을 입력하고 제출하면 인턴-S1의 답변을 받을 수 있습니다.
  • 특수 기능 사용유기 화학 등 관심 있는 기능에 따라 플랫폼의 지침을 따르세요.
• GitHub 리포지토리
  • 클론 창고명령줄에 다음 명령을 입력하여 리포지토리를 복제합니다:

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

• • 종속성 설치저장소 디렉토리로 이동하여 Python 종속 요소를 설치합니다:

cd Intern-S1
pip install -r requirements.txt

• • 운영 모델리포지토리에 있는 README 파일 또는 샘플 코드를 기반으로 모델을 실행합니다. 일반적으로 Python 스크립트를 사용할 수 있습니다:

python script_name.py

• 포옹하는 얼굴 모델 라이브러리
  • 모델 로드파이썬 환경에서 다음 코드를 사용하여 모델과 동의어를 로드합니다:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

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

• • 텍스트 생성: 모델을 사용하여 텍스트를 생성하거나 다른 작업을 수행합니다:

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))

• • 모델 API 사용허깅 페이스가 API 서비스를 제공하는 경우, API를 통해 직접 모델을 호출합니다:

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"])

인턴-S1의 핵심 이점

• 멀티모달 기능강력한 언어 이해력과 시각 처리 기능을 결합하여 텍스트, 이미지 및 기타 여러 유형의 데이터를 처리하고 이해할 수 있습니다.
• 과학적 임무 최적화모델은 화학 구조 해독, 단백질 서열 이해, 화합물 합성 경로 계획과 같은 과학 분야의 작업에 탁월한 능력을 발휘합니다.
• 대규모 사전 교육2,350억 개의 매개변수 MoE(전문가 혼합) 언어 모델과 60억 개의 매개변수 시각 코더를 기반으로 구축되었으며, 5조 개의 멀티모달 데이터(이 중 2조 5천억 개 이상의 토큰이 과학 영역에서 제공됨)로 사전 학습되었습니다.
• 동적 토큰화이 모델은 분자 공식, 단백질 서열, 지진 신호와 같은 전문 데이터에 대한 기본 이해를 지원하는 동적 토큰화 도구를 기반으로 합니다.
• 크로스 모달 과학적 구문 분석 엔진인턴-S1의 선구적인 크로스 모달 과학 파싱 엔진은 광범위한 복잡한 과학 모달 데이터를 정확하게 해석하여 뛰어난 과학적 추론과 이해력을 보여줍니다.
• 일반적인 추론 및 전문 역량인턴-S1은 범용 융합의 과학적 데이터 합성 방법을 기반으로 강력한 범용 추론 능력을 갖추고 있으며, 여러 가지 최고의 전문 역량을 보유하고 있습니다.
• 자율 학습 및 진화이 모델은 스스로 학습하고 환경과 상호 작용하여 성능을 최적화할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다.
• 다중 지능 팀워크다른 지능과 협력하여 복잡한 과학 작업을 수행할 수 있는 다중 지능 신체 시스템을 지원합니다.
• 데이터 처리 및 분석데이터 처리 및 분석 도구를 제공하여 연구자가 과학 데이터를 신속하게 처리하고 분석할 수 있도록 지원합니다.

인턴-S1 대상자

• (과학) 연구원화학, 생물학, 물리학, 지구과학 분야에서 복잡한 데이터 분석과 실험 설계를 수행하는 연구자.
• 데이터 분석가대량의 과학 데이터에서 가치 있는 정보를 추출하여 의사 결정을 지원하는 전문가.
• 소프트웨어 개발자고급 멀티모달 분석 기능을 애플리케이션에 통합하는 소프트웨어 엔지니어.
• 교육자 및 학생교육 환경에서 수업을 지원하거나 과학 연구를 수행하기 위해 모델을 사용하는 교사 및 학생.
• 기업 의사 결정권자데이터 분석을 기반으로 중요한 비즈니스 의사 결정을 내리는 비즈니스 리더.