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。
通过阿里云云原生 API 网关在国泰落地,目前国泰所有访问大模型的流量均通过阿里云云原生 API 网关进行代理,在日均消耗近亿 Token 的同时,做到了对每个请求都进行敏感信息过滤,不论是输入大模型的内容还是由大模型产生的内容都进行了全面审计,大大降低使用大模型的数据安全风险。通过网关的 AI 插件,国泰产险做到了每个 Token 都知道是谁在用,用在哪个场景,给后续分析和成本管控提供了坚实的数据支撑。
本文以DeepSeek模型为核心,探讨了其技术先进性、训练过程及行业影响。首先介绍DeepSeek的快速崛起及其对AI行业的颠覆作用。DeepSeek通过强化学习(RL)实现Time Scaling Law的新范式,突破了传统大模型依赖算力和数据的限制,展现了集成式创新的优势。文章还提到开源的重要性以及数据作为制胜法宝的关键地位,同时警示了业务发展中安全滞后的问题。
资源编排服务(Resource Orchestration Service, 简称ROS)是阿里云提供的一项简化云计算资源管理的服务。您可以遵循ROS定义的模板规范编写资源栈模板,在模板中定义所需的云计算资源(例如ECS实例、RDS数据库实例)、资源间的依赖关系等。
目前 MSE 服务治理的 离群实例摘除、标签路由、金丝雀发布、全链路灰度等功能已经使用该路由方案,经过我们的压测与演练,在CPU、RT等方面均有不少提升,以 Demo 应用为例 (服务调用的跳数为2,下游30节点,每个节点1c2g) 其中调用 RT 提升约 6.7%。
很多平台类应用或系统(如电商CRM平台、仓库订单平台等等),它们的服务模型是围绕用户维度(这里的用户维度可以是一个卖家或品牌,可以是一个仓库,等等)展开的。因此,这类型的平台业务,为了支持业务系统的水平扩展性,业务的数据库通常是按用户维度进行水平切分。