本篇文章通过几个技术点说明日志记录过程中的性能实践,计算机领域的性能往往都遵循着冰山法则,即你能看得见的、程序员能感知的只是其中的一小部分,还有大量的细节隐藏在冰山之下。
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。
本期文章,我们会介绍一下AgentScope的一个设计哲学(Agent-oriented programming)
近日,元象发布其首个Moe大模型 XVERSE-MoE-A4.2B, 采用混合专家模型架构 (Mixture of Experts),激活参数4.2B,效果即可媲美13B模型。该模型全开源,无条件免费商用,支持中小企业、研究者和开发者可在元象高性能“全家桶”中按需选用,推动低成本部署。
本文整理自阿里云高级专家喻良,在 Flink Forward Asia 2023 主会场的分享。
今天,来自 Qwen1.5 开源家族的新成员,代码专家模型 CodeQwen1.5开源!CodeQwen1.5 基于 Qwen 语言模型初始化,拥有 7B 参数的模型,其拥有 GQA 架构,经过了 ~3T tokens 代码相关的数据进行预训练,共计支持 92 种编程语言、且最长支持 64K 的上下文输入。效果方面,CodeQwen1.5 展现出了优秀的代码生成、长序列建模、代码修改、SQL 能力等,该模型可以大大提高开发人员的工作效率,并在不同的技术环境中简化软件开发工作流程。