通义灵码,是阿里云与通义实验室联合出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力,并针对阿里云的云服务使用场景调优,助力开发者高效、流畅的编码。目前个人版免费使用。
Qwen3-Coder 是通义千问最新开源的 AI 编程大模型正式开源,拥有卓越的代码和 Agent 能力,在多领域取得了开源模型的 SOTA 效果。PAI 已支持最强版本 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 的云上一键部署。
检索增强生成(RAG)结合检索与生成技术,利用外部知识库提升大模型的回答准确性与丰富性。RAG的关键组件包括文本表示模型和排序模型,前者计算文本向量表示,后者进行精细排序。阿里巴巴通义实验室推出的GTE-Multilingual系列模型,具备高性能、长文档支持、多语言处理及弹性向量表示等特性,显著提升了RAG系统的检索与排序效果。该系列模型已在多个数据集上展示出优越性能,并支持多语言和长文本处理,适用于各种复杂应用场景。
阿里云人工智能平台 PAI 提供了完整的模型微调产品能力,支持 监督微调(SFT)、偏好对齐(DPO)、强化学习微调(GRPO) 等业界常用模型微调训练方式。根据客户需求及代码能力层级,分别提供了 PAI-Model Gallery 一键微调、PAI-DSW Notebook 编程微调、PAI-DLC 容器化任务微调的全套产品功能。
文章详细讨论了如何确保大型语言模型(LLMs)输出结构化的JSON格式,这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。