Qwen模型角色扮演最佳实践
角色扮演大模型通过模拟特定角色的行为、语言风格和情感表达，实现高度拟人化和定制化的互动体验。与传统通用模型相比，角色扮演模型在语言风格、性格特征和情绪反应上更加细腻，提供更真实的交互体验。本文介绍了如何通过system prompt、few-shot学习和微调等技术实现大模型的拟人化，包括使用阿里云百炼平台进行角色扮演测试，以及如何通过合成数据和Lora微调提高模型的表演效果。最终，展示了如何通过优化数据质量和训练策略，显著提升角色扮演模型的表现。
《Havenask分布式索引构建服务--Build Service》
Havenask是阿里巴巴智能引擎事业部自研的开源高性能搜索引擎，深度支持了包括淘宝、天猫、菜鸟、高德、饿了么在内几乎整个阿里的搜索业务。本文针对性介绍了Havenask分布式索引构建服务——Build Service，主打稳定、快速、易管理，是在线系统提升竞争力的一大利器。
大模型时代，还缺一只雨燕 ｜ SWIFT：魔搭社区轻量级微调推理框架
伴随着大数据的发展和强大的分布式并行计算能力，以预训练+微调的模型开发范式渐渐成为深度学习领域的主流。 2023年各家推出的大模型浩如烟海，如GPT4、Llama、ChatGLM、Baichuan、RWKV、Stable-Diffusion等。这些模型在达到越来越好的效果的同时也需要越来越多的算力资源：全量finetune它们动辄需要几十至上百G显存训练部署，一般的实验室和个人开发者无力承担。
通义千问Qwen2.5-Coder 全系列来咯！强大、多样、实用
千问团队开源了强大的 Qwen2.5-Coder 系列模型，涵盖 0.5B 到 32B 六种尺寸，旨在推动开放代码模型的发展。该系列模型在代码生成、修复和推理等方面表现出色，支持多种编程语言，并在多个基准测试中达到 SOTA 水平。此外，Qwen2.5-Coder 还提供了丰富的应用场景，如代码助手、Artifacts 和 Interpreter，满足不同开发者的需求。