【ICML2025】大模型后训练性能4倍提升!阿里云PAI团队研究成果ChunkFlow中选
近日,阿里云 PAI 团队、通义实验室与中国科学院大学前沿交叉科学学院合作在机器学习顶级会议 ICML 2025 上发表论文 Efficient Long Context Fine-tuning with Chunk Flow。ChunkFlow 作为阿里云在变长和超长序列数据集上高效训练解决方案,针对处理变长和超长序列数据的性能问题,提出了以 Chunk 为中心的训练机制,支撑 Qwen 全系列模型的长序列续训练和微调任务,在阿里云内部的大量的业务上带来2倍以上的端到端性能收益,大大降低了训练消耗的 GPU 卡时。
云上AI推理平台全掌握 (4):大模型分发加速
为应对大模型服务突发流量场景,阿里云人工智能平台 PAI 推理服务 PAI-EAS 提供本地目录内存缓存(Memory Cache)的大模型分发加速功能,有效解决大量请求接入情况下的推理延迟。PAI-EAS 大模型分发加速功能,零代码即可轻松完成配置。
Post-Training on PAI (4):模型微调SFT、DPO、GRPO
阿里云人工智能平台 PAI 提供了完整的模型微调产品能力,支持 监督微调(SFT)、偏好对齐(DPO)、强化学习微调(GRPO) 等业界常用模型微调训练方式。根据客户需求及代码能力层级,分别提供了 PAI-Model Gallery 一键微调、PAI-DSW Notebook 编程微调、PAI-DLC 容器化任务微调的全套产品功能。
云上AI推理平台全掌握 (3):服务接入与全球调度
阿里云人工智能平台 PAI 平台推出的全球化的服务接入矩阵,为 LLM 服务量身打造了专业且灵活的服务接入方案,正重新定义 AI 服务的高可用接入标准——从单地域 VPC 安全隔离到跨洲际毫秒级调度,让客户的推理服务在任何网络环境下都能实现「接入即最优」。
DistillQwen-ThoughtY:通过变长思维链蒸馏,全面提升模型推理能力!
阿里云 PAI 团队基于 EasyDistill 框架,创新性地采用推理冗余度(RV)和认知难度(CD)双指标筛选机制,实现思维链与模型能力的精准匹配,发布新一代推理模型 DistillQwen-ThoughtY。相关模型和数据集已在 hugging face/ModelScope 等开源社区开放,配套 EasyDistill 框架支持高效知识蒸馏。近期内将推出 DistillQwen-ThoughtY 模型在 PAI-ModelGallery 的一键部署、训练和评测实践。
PAI-TurboX:面向自动驾驶的训练推理加速框架
PAI-TurboX 为自动驾驶场景中的复杂数据预处理、离线大规模模型训练和实时智能驾驶推理,提供了全方位的加速解决方案。PAI-Notebook Gallery 提供PAI-TurboX 一键启动的 Notebook 最佳实践