XTuner和魔搭社区(SWIFT)合作引入了一项长序列文本训练技术,该技术能够在多GPU环境中将长序列文本数据分割并分配给不同GPU,从而减少每个GPU上的显存占用。通过这种方式,训练超大规模模型时可以处理更长的序列,提高训练效率。魔搭社区的SWIFT框架已经集成了这一技术,支持多种大模型和数据集的训练。此外,SWIFT还提供了一个用户友好的界面,方便用户进行训练和部署,并且支持评估功能。
prompt工程不需要复杂的编程知识,人人都可以使用prompt工程成为AI大师。本文只探讨prompt工程,不涉及模型训练等内容。只讨论文本生成,不涉及图像等领域。
基于单个开源小模型的工具调用Agent,由于模型容量和预训练能力获取的限制,无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。
YODA(Yitian Optimal Development Assistant,倚天应用迁移工具)旨在帮助用户更加高效、便捷地实现跨平台、跨结构下的应用迁移,大幅度缩短客户在新平台上端到端性能验证所需的人力和时间,使得客户更加专注于应用本身算法的优化,协同客户实现降本增效。
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本文以百炼官方文档问答助手为例,介绍如何基于百炼平台打造基于LlamaIndex的RAG文档问答产品。我们基于百炼平台的底座能力,以官方帮助文档为指定知识库,搭建了问答服务,支持钉钉、Web访问。介绍了相关技术方案和主要代码,供开发者参考。