# 知識処理

InternLM3-8B-Instructは、InternLMチームによって開発された大規模言語モデルであり、卓越した推論能力と知識集約型タスク処理能力を備えています。わずか4兆の高品質トークンを用いたトレーニングで、同レベルのモデルと比較して75％以上のトレーニングコスト削減を実現し、複数のベンチマークテストにおいてLlama3.1-8BやQwen2.5-7Bなどのモデルを凌駕しています。深層思考モードをサポートし、長い思考連鎖を通じて複雑な推論タスクを解決できると共に、流暢なユーザーインタラクション能力も備えています。Apache-2.0ライセンスの下でオープンソース化されており、効率的な推論と知識処理を必要とする様々なアプリケーションシナリオに適しています。

KPU（Knowledge Processing Unit）は、大規模言語モデルの能力を活用し、推論とデータ処理を分離した、複雑なタスクを解決できるオープンシステムを実現する独自の高度なフレームワークです。推論エンジン、実行エンジン、仮想コンテキストウィンドウの3つの主要コンポーネントから構成されます。推論エンジンは、ユーザータスクの解決策を段階的に計画する役割を担い、プラグイン可能な大規模言語モデル（現在、GPT-4 Turboで広範囲にテスト済み）を活用します。実行エンジンは、推論エンジンからの命令を受け取り実行し、その結果を推論エンジンにフィードバックして再計画を行います。仮想コンテキストウィンドウは、推論エンジンと実行エンジン間のデータと情報の入出力を管理します。推論と実行を分離したこのアーキテクチャにより、大規模言語モデルは推論に集中できるため、虚偽の情報、データ処理の誤り、最新情報の取得不足といった欠点を回避できます。KPUは、大規模データ、マルチモーダルコンテンツ、オープンエンドの問題解決、インタラクションなど、様々な課題に対応し、タスクの質とパフォーマンスの向上を目指しています。