本文阐述了阿里云表格存储(Tablestore)如何通过其向量检索服务应对大规模数据检索的需求,尤其是在成本、规模和召回率这三个关键挑战方面。
在本文中,作者介绍了 Lingma SWE-GPT,一款专为解决复杂软件改进任务设计的开源大型语言模型系列。
本文将从两个常见的大模型翻车问题入手解析这些问题背后体现的大模型技术原理,并解释了为什么会导致这些问题,接着我们利用CoT(思维链)方法解决这些问题并基于上述原理试图剖析CoT方法起作用的可能原因,最后提出【理由先行】风格这一简单有效的Prompt Trick。
Kubernetes 体系基于 DNS 的服务发现为开发者提供了很大的便利,但其高度复杂的架构往往带来更高的稳定性风险。以 Nacos 为代表的独立服务发现系统架构简单,在 Kubernetes 中选择独立服务发现系统可以帮助增强业务可靠性、可伸缩性、性能及可维护性,对于规模大、增长快、稳定性要求高的业务来说是一个较理想的服务发现方案。希望大家都能找到适合自己业务的服务发现系统。
推理性能的提升涉及底层硬件、模型层,以及其他各个软件中间件层的相互协同,因此了解大模型技术架构的全局视角,有助于我们对推理性能的优化方案进行评估和选型。
阿里云数据可视化产品DataV团队一直在三维交互领域进行前沿探索,为了解决LLMs与3D结合的问题,近期在虚幻引擎内结合通义千问大模型家族打造了一套基于LLM的实时可交互3D世界方案,通过自然语言来与引擎内的3D世界进行交互。
本文介绍了为何需要WolframAlpha及其在解决大语言模型“幻觉”问题上的优势。大型语言模型如GPT-4虽在自然语言处理方面表现出色,但在科学与数学问题上常出错。WolframAlpha凭借其强大的计算能力和广泛的知识库,能准确处理复杂问题。Higress MCP市场已上线WolframAlpha LLM API,支持多种调用方式,并提供每月10次免费试用。配置流程包括获取API工具、安装Lobechat及配置Higress MCP插件。测试案例显示,WolframAlpha在数学推理、日常计算和图像绘制等方面表现优异,未来结合更多服务将推动AI技术发展。
我已经是阿里云ECS产品的老用户了,阿里的云计算产品性能可靠性毋庸置疑,这次分享一个开源蜜罐系统Hfish的单节点搭建,并围绕ECS周边的技术功能做个简单举例。
 
              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。