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。
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。
随着企业对云服务的广泛应用,数据安全成为重要课题。通过对云上数据进行敏感数据扫描和保护,可以有效提升企业或组织的数据安全。本文主要基于阿里云的数据安全中心数据识别功能进行深入实践探索。通过对商品购买日志的模拟,分析了如何使用阿里云的工具对日志数据进行识别、脱敏(3 种模式)处理和基于 StoreView 的查询脱敏方式,从而在保障数据安全的同时满足业务需求。通过这些实践,企业可以有效降低数据泄漏风险,提升数据治理能力和系统安全性。
通义灵码2.0引入了DeepSeek V3与R1模型,新增Qwen2.5-Max和QWQ模型,支持个性化服务切换。阿里云发布开源推理模型QwQ-32B,在数学、代码及通用能力上表现卓越,性能媲美DeepSeek-R1,且部署成本低。AI程序员功能涵盖表结构设计、前后端代码生成、单元测试与错误排查,大幅提升开发效率。跨语言编程示例中,成功集成DeepSeek-R1生成公告内容。相比1.0版本,2.0支持多款模型,丰富上下文类型,具备多文件修改能力。总结显示,AI程序员生成代码准确度高,但需参考现有工程风格以确保一致性,错误排查功能强大,适合明确问题描述场景。相关链接提供下载与原文参考。
本文将介绍MaxCompute在半结构化数据方面的一些思考与创新,围绕半结构化数据简析、传统方案优劣对比、MaxCompute半结构化数据解决方案、收益分析。
本文介绍了如何使用阿里云ROS资源编排服务快速部署和管理云资源。主要内容包括:1. 工具准备:安装ROSCDK,选择合适的代码编辑器和IDE,安装AI代码生成插件等。2. 环境准备:创建工程目录,进入虚拟环境,配置阿里云凭证信息,配置ROSCDK。3. 代码编写:根据文档描述,编写ROS代码来创建VPC、VSwitch、ECS等资源。4. 运行代码:执行ROS代码,创建ECS实例并部署FTP服务。总体来说,本文通过简单的步骤,让小白也能快速上手使用ROS资源编排服务,实现自动化部署和管理阿里云资源。
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。