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。
11月,阿里云百炼平台迎来一系列重大更新,包括推出QwQ、qwen-turbo、qwen-Plus等多个新模型及快照版本,强化AI推理、文本生成、视觉理解等能力。此外,还优化了模型管理、数据处理等功能,提升了用户体验。
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。
基于大语言模型的应用在性能、成本、效果等方面存在一系列实际痛点,本文通过分析 LLM 应用模式以及关注点差异来阐明可观测技术挑战,近期阿里云可观测推出了面向 LLM 应用的可观测解决方案以及最佳实践,一起来了解下吧。
写这篇文章的初衷:作为一个AI小白,把我自己学习大模型的学习路径还原出来,包括理解的逻辑、看到的比较好的学习材料,通过一篇文章给串起来,对大模型建立起一个相对体系化的认知,才能够在扑面而来的大模型时代,看出点门道。
本文旨在帮助开发者快速掌握并应用 Spring AI Alibaba,提升基于 Java 的大模型应用开发效率和安全性。
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。