书生·浦语灵笔 2.0 正式开源，能力全面升级，支持个性化高质量图文创作

继1月17日发布书生·浦语2.0（InternLM2）大语言模型之后，上海人工智能实验室（上海AI实验室）近日推出全面升级的图文混合创作大模型书生·浦语灵笔2.0（InternLM-XComposer2），在大模型落地应用的探索上再迈进一步。

书生·浦语灵笔2.0是在书生·浦语2.0的基础上通过图文拓展训练获得的。得益于InternLM2强大的语言建模能力，浦语灵笔2.0的图文理解和创作能力显著提升，可为用户提供更精准、更个性、更丰富、更专业的图文创作体验，在12项图文能力评测中大幅领先同量级开源模型，在部分维度可比肩国际领先水平。

书生·浦语灵笔2.0开源了图文创作大模型（InternLM-XComposer2-7B)和它背后的图文理解与问答模型（InternLM-XComposer2-VL-7B），均提供免费商用。

开源仓库（包括模型和代码）: https://github.com/InternLM/InternLM-XComposer

技术报告：https://github.com/InternLM/InternLM-XComposer/blob/InternLM-XComposer2/InternLM-XComposer2-Report.pdf

更全面的图文混合创作能力

浦语灵笔2.0具有更全面的图文混合创作能力，并提供完善的图文内容编辑工具，支持用户灵活定制专属文章。相比上一代版本，浦语灵笔2.0带来四个维度的用户体验提升。

更精准：准确遵循用户指令

浦语灵笔2.0可准确理解自然语言指令，用户可通过输入内容梗概、文章大纲、关键词等框架和要点，实现对文章内容更精准的控制，使生成文章符合用户预期。

例如要求浦语灵笔2.0撰写一篇关于大熊猫的科普文章，首先介绍大熊猫的基本特征，其次探讨大熊猫的自然栖息地及面临的环境挑战，之后讨论大熊猫的保护工作现状，最后分析大熊猫的文化符号意义。浦语灵笔2.0根据上述写作要求，精准地完成了图文文章创作。

更个性：支持用户定制化素材输入

为实现用户的个性化创作需求，浦语灵笔2.0支持用户上传图像和文本素材，并根据用户要求，使用规定素材定制图文文章，保证用户的内容原创性需求。

例如，根据图片素材和文字要求，让浦语灵笔创2.0作一篇文笔细腻温暖的哈尔滨游记。

更丰富：支持各种体裁、场景的内容需求

浦语灵笔2.0不仅大幅提升了写作水平，还支持多样化体裁和实用场景的文章写作。根据用户要求，浦语灵笔2.0可生成如知乎问答、小红书笔记等网络跟帖、实用公文、节日祝福、古体诗等多样化风格的内容类型，满足不同场景的使用需求。

更专业：提供完善的图文内容编辑工具

在支持用户创作高质量图文内容的同时，浦语灵笔2.0也提供了完善的内容智能修改和编辑工具，可对文章内容缩写、扩写、根据用户指令改写等，通过提升交互能力，助力用户高效创作。

图文理解能力显著提升，多项表现比肩多模态模型标杆

在大模型评测平台OpenCompass的创作能力评测集CreationBench上，浦语灵笔2.0的平均成绩接近GPT-4，其中“内容丰富度”单项评测中，表现超越了GPT-4，并综合领先其他高性能开源模型。

高质量的图文写作，离不开强大的图文理解能力的支持。如下图所示，在包括MMMU、MME、MMBench在内的12个主流评测集上，InternLM-XComposer2-VL大幅领先同量级开源模型（参见右图），在MME、MMBench、MathVista等6项评测中取得比GPT-4V和Gemini Pro更好的成绩。

更多评测细节和分数，请见开源代码仓库：https://github.com/InternLM/InternLM-XComposer?tab=readme-ov-file#evaluation

在实测对话表现方面，浦语灵笔2.0能对图像进行精细理解，体现了模型丰富的多模态知识和强大的推理能力。

全新多模态架构Partial-LoRA

浦语灵笔2.0可以同时兼顾图文创作和多模态理解能力，得益于浦语灵笔团队提出的全新多模态模型架构Partial-LoRA (P-LoRA)。

在此架构下，对于输入的文字词牌（Text Token），P-LoRA使用原本模型结构进行推理；对于图像编码（Image Token），通过额外的P-LoRA参数赋予模型对图像内容的深刻理解。通过上述方式使模型在实现多模态性能领先的同时，高效地保留了语言基座的能力。