本⽂对敏感信息拦截插件的使用方式和实现原理进行了简单介绍,它能够自动检测并处理请求和响应中的敏感词,有效防止敏感信息泄露。通过对不同数据范围的支持和灵活的配置选项,该插件能够适应各种应用场景,确保数据的安全性和合规性。
本文作者基于自身在RAG技术领域长达半年的实践经验,分享了从初识RAG的潜力到面对实际应用挑战的心路历程,以及如何通过一系列优化措施逐步解决这些挑战的过程。
文章探讨了如何利用多模态大模型和工程优化手段提升物流理赔业务效率。核心方案包括:通过多模态RAG技术实现图片查重,结合异步调用方法优化货损识别功能。
利用阿里云计算巢Appflow,通过控制台配置即可顺利将您自己开发或微调的大模型接入钉钉或其他通信软件群聊,帮您解决以下各类场景的模型调用需求: 1. 在钉钉群接入自己微调的领域大模型做问答或智能答疑; 2. 微调后的大模型在钉钉群或其他群聊中共同测试效果 3. …
本文将以Yuan2.0最新发布的Februa模型为例进行测试验证,用更小规模的模型达到更好的效果。
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。