AI 应用在商业化服务的阶段会面临诸多挑战,比如更快的服务交付速度,更实时、精准的结果以及更人性化的体验等,传统架构限制于同步交互,无法满足上述需求,本篇文章给大家分享一下如何基于事件驱动架构应对上述挑战。
本文描述DeepSeek的三个模型的学习过程,其中DeepSeek-R1-Zero模型所涉及的强化学习算法,是DeepSeek最核心的部分之一会重点展示。
              本文从阿里云用户使用云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版(以下简称ADB PG)的实际体验出发,介绍ADB PG如何实现“一站式全文检索”业务,并详细阐述ADB PG使用的优势技术,最后提供对应业务案例分析。
              本文为大模型RAG对话系统最佳实践,旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术,从而显著提升对话系统的性能,使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践,您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
本文介绍 Higress 将 Wasm 插件的运行时从 V8 切换到 WebAssembly Micro Runtime (WAMR) 的最新进展。
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。
通过使用阿里云百炼平台,您可以快速构建一个多代理(Multi-Agent)架构的智能导购助手。该助手能够通过多轮互动了解顾客的具体需求,收集详细信息后,利用阿里云百炼的知识检索增强功能或已有的商品数据库进行商品搜索,为顾客推荐最合适的产品。
本文档旨在详细阐述当前主流的大模型技术架构如Transformer架构。我们将从技术概述、架构介绍到具体模型实现等多个角度进行讲解。通过本文档,我们期望为读者提供一个全面的理解,帮助大家掌握大模型的工作原理,增强与客户沟通的技术基础。本文档适合对大模型感兴趣的人员阅读。