Intern-S1 - Macromodelos multimodais científicos de código aberto do Shanghai AI Lab

O que é o Intern-S1?

O Intern-S1 é um grande modelo científico multimodal lançado pelo Shanghai Artificial Intelligence Laboratory. O modelo integra profundamente os recursos linguísticos e multimodais e é equipado com funções poderosas, como análise científica multimodal, fusão linguística e visual, processamento de dados científicos, resposta a perguntas científicas, design e otimização de experimentos e assim por diante. O Intern-S1 é o primeiro "mecanismo de análise científica multimodal", capaz de interpretar com precisão dados modais científicos complexos, como fórmulas moleculares químicas, sequências de proteínas, sinais sísmicos etc., e superar os principais modelos de código fechado em tarefas profissionais multidisciplinares. O Intern-S1 baseia-se no Tokenizer dinâmico e no codificador de sinal de série temporal para realizar a fusão profunda de várias modalidades científicas, com poderosa capacidade de raciocínio geral e capacidade profissional superior, usando a fusão especializada e de propósito geral do método de síntese de dados científicos, que é amplamente usado na integração de ferramentas de pesquisa científica, fusão de imagens e textos, processamento de dados modais científicos complexos e outros cenários.

Principais funções do Intern-S1

• Análise científica multimodalA seguir, alguns exemplos de como podemos interpretar com precisão dados modais científicos complexos, como a previsão de caminhos de síntese de compostos e a determinação da viabilidade de reações químicas em química; assistência na análise de sequências de proteínas e descoberta de alvos de medicamentos em biomedicina; e identificação de sinais sísmicos e análise de eventos sísmicos no campo das ciências da terra.
• Integração verbal e visualCombinação de informações verbais e visuais para tarefas multimodais complexas.
• Processamento de dados científicosSuporte a uma variedade de entradas de dados modais científicos complexos, como curvas de variação de luz na ciência dos materiais e sinais de ondas gravitacionais na astronomia, etc., para obter fusão profunda e processamento eficiente de dados.
• Respostas a perguntas científicasFornecer aos usuários respostas precisas a perguntas científicas com base em uma base de conhecimento avançada e recursos de raciocínio.
• Projeto experimental e otimizaçãoAuxilia os pesquisadores na elaboração de protocolos experimentais, otimizando os processos experimentais e melhorando a eficiência da pesquisa.
• trabalho em equipe com inteligência múltiplaSuporte a sistemas corporais multiinteligentes que trabalham em conjunto com outras inteligências para realizar tarefas científicas complexas.
• Aprendizagem autônoma e evoluçãoCapacidade de aprender por conta própria e otimizar seu desempenho com base em sua interação com o ambiente.
• Processamento e análise de dadosFornecimento de ferramentas de processamento e análise de dados para ajudar os pesquisadores a processar e analisar rapidamente os dados científicos.
• Implementação e aplicação de modelosSuporte à implantação local e aos serviços de nuvem para facilitar o uso em diferentes cenários.

Endereço do site oficial da Intern-S1

• Site do projeto:: https://intern-ai.org.cn/
• Repositório do Github:: https://github.com/InternLM/Intern-S1
• Biblioteca do modelo HuggingFace:: https://huggingface.co/internlm/Intern-S1-FP8

Como usar o Intern-S1

• Plataforma de experiência on-line
  • Plataformas de acessoAbra seu navegador e visite o site oficial do projeto para experimentar o modelo Intern-S1.
  • Iniciando um diálogoResposta: Digite uma pergunta ou solicitação na caixa de entrada e envie para obter uma resposta do Intern-S1.
  • Uso de recursos especiaisSiga as instruções na plataforma de acordo com a função de interesse, por exemplo, química orgânica.
• Repositório do GitHub
  • armazém de clonesClone o repositório digitando o seguinte comando na linha de comando:

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

• • Instalação de dependênciasInstalação das dependências do Python: Vá para o diretório do repositório e instale as dependências do Python:

cd Intern-S1
pip install -r requirements.txt

• • modelo operacionalExecute o modelo com base no arquivo README no repositório ou no código de amostra. Normalmente, você pode usar scripts Python:

python script_name.py

• Biblioteca de modelos de rostos abraçados
  • Modelos de carregamentoUse o seguinte código no ambiente Python para carregar o modelo e o desambiguador:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

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

• • Gerar textoUse o modelo para gerar texto ou executar outras tarefas:

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))

• • Usando a API de modeloSe a Hugging Face fornecer um serviço de API, chame o modelo diretamente por meio da 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"])

Principais benefícios do Intern-S1

• capacidade multimodalCombinando recursos avançados de compreensão de linguagem e processamento visual, ele é capaz de processar e compreender textos, imagens e muitos outros tipos de dados.
• Otimização de missões científicasModelos: Os modelos são excelentes em tarefas científicas, como decifrar estruturas químicas, compreender sequências de proteínas e planejar caminhos de síntese de compostos.
• Pré-treinamento em larga escalaModelo de linguagem MoE (Mixture of Experts) de 235 bilhões de parâmetros e codificador visual de 6 bilhões de parâmetros, pré-treinados em 5 trilhões de tokens de dados multimodais, dos quais mais de 2,5 trilhões de tokens são provenientes do domínio científico.
• Tokenizador dinâmicoO modelo é baseado em um Tokenizer dinâmico que oferece suporte à compreensão nativa de dados especializados, como fórmulas moleculares, sequências de proteínas e sinais sísmicos.
• Mecanismo de análise científica multimodalO mecanismo pioneiro de análise científica multimodal do Intern-S1 pode interpretar com precisão uma ampla variedade de dados modais científicos complexos, demonstrando excelente raciocínio e compreensão científica.
• Raciocínio geral e competência profissionalConclusão: Com base no método de síntese de dados científicos de fusão de uso geral, o estagiário-S1 tem uma forte capacidade de raciocínio geral e possui vários recursos profissionais de alto nível.
• Aprendizagem e evolução autônomasO modelo tem a capacidade de aprender por conta própria e otimizar seu desempenho interagindo com o ambiente.
• trabalho em equipe com inteligência múltiplaSuporte a sistemas corporais multiinteligentes que podem trabalhar em conjunto com outras inteligências para realizar tarefas científicas complexas.
• Processamento e análise de dadosFornecimento de ferramentas de processamento e análise de dados para ajudar os pesquisadores a processar e analisar rapidamente os dados científicos.

Pessoas a quem o Intern-S1 se destina

• Pesquisador (científico)Pesquisadores que realizam análises complexas de dados e projetos experimentais nas áreas de química, biologia, física e ciências da terra.
• Analista de dadosProfissionais que extraem informações valiosas de grandes quantidades de dados científicos para apoiar a tomada de decisões.
• desenvolvedor de softwareEngenheiros de software que integram recursos avançados de análise multimodal em seus aplicativos.
• Educadores e alunosProfessores e alunos que usam modelos para apoiar o ensino ou conduzir pesquisas científicas em um ambiente acadêmico.
• Tomadores de decisões corporativasLíderes de negócios que tomam decisões comerciais críticas com base na análise de dados.