诗人·浦语灵笔2.0是在诗人·浦语2.0的根本上通过图文拓展演习得到的。得益于InternLM2强大的措辞建模能力，浦语灵笔2.0的图文理解和创作能力显著提升，可为用户供应更精准、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。
诗人·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），均供应免费商用。
开源仓库（包括模型和代码）:
https://github.com/InternLM/InternLM-XComposer
技能报告：
https://github.com/InternLM/InternLM-XComposer/blob/InternLM-XComposer2/InternLM-XComposer2-Report.pdf
更全面的图文稠浊创作能力
浦语灵笔2.0具有更全面的图文稠浊创作能力，并供应完善的图文内容编辑工具，支持用户灵巧定制专属文章。比较上一代版本，浦语灵笔2.0带来四个维度的用户体验提升。
更精准：准确遵照用户指令
浦语灵笔2.0可准确理解自然措辞指令，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掌握，使天生文章符合用户预期。
例如哀求浦语灵笔2.0撰写一篇关于大熊猫的科普文章，首先先容大熊猫的基本特色，其次磋商大熊猫的自然栖息地及面临的环境寻衅，之后谈论大熊猫的保护事情现状，末了剖析大熊猫的文化符号意义。浦语灵笔2.0根据上述写作哀求，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，并根据用户哀求，利用规定素材定制图文文章，担保用户的内容原创性需求。
例如，根据图片素材和笔墨哀求，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：支持各种文体、场景的内容需求
浦语灵笔2.0不仅大幅提升了写作水平，还支持多样化文体和实用场景的文章写作。根据用户哀求，浦语灵笔2.0可天生如知乎问答、小红书条记等网络跟帖、实用公函、节日祝福、古体诗等多样化风格的内容类型，知足不同场景的利用需求。
更专业：供应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也供应了完善的内容智能修正和编辑工具，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的均匀成绩靠近GPT-4，个中“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（拜会右图），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能对图像进行风雅理解，表示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，对付输入的笔墨词牌（Text Token），P-LoRA利用原来模型构造进行推理；对付图像编码（Image Token），通过额外的P-LoRA参数授予模型对图像内容的深刻理解。通过上述办法使模型在实现多模态性能领先的同时，高效地保留了措辞基座的能力。