本文详细阐述了Prompt的设计要素,包括引导语、上下文信息等,还介绍了多种Prompt编写策略,如复杂规则拆分、关键信息冗余、使用分隔符等,旨在提高模型输出的质量和准确性。通过不断尝试、调整和优化,可逐步实现更优的Prompt设计。
vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架,其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等,一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率,另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。
当前,大多数面向 Golang 应用的监控能力主要是通过 SDK 方式接入,需要开放人员手动进行埋点,会存在一定问题。对此,可观测 Go Agent 应运而生。本文介绍的阿里云可观测 Go Agent 方案,能通过无侵入的方式实现应用监控能力。
笔者结合实践经验以近期在负责的复杂表格智能问答为切入点,结合大模型的哲学三问(“是谁、从哪里来、到哪里去”),穿插阐述自己对大模型的一些理解与判断,以及面向公共云LLM的建设模式思考,并分享软件设计+模型算法结合的一些研发实践经验。
NSDI‘24于4月16-18日在美国加州圣塔克拉拉市举办,汇聚全球网络系统领域的专家。阿里云飞天洛神云网络的两篇论文入选,标志着其创新能力获广泛认可。其中,《Poseidon: A Consolidated Virtual Network Controller that Manages Millions of Tenants via Config Tree》介绍了波塞冬平台,该平台通过统一控制器架构、高性能配置计算引擎等技术,实现了对超大规模租户和设备的高效管理,显著提升了云网络性能与弹性。实验结果显示,波塞冬在启用EIP时的完成时间比Top 5厂商分别快1.8至55倍和2.6至4.8倍。
DeepSeek加速了模型平权,大模型推理需求激增,性能提升主战场从训练转向推理。SSE(Server-Sent Events)和WebSocket成为大模型应用的标配网络通信协议。SSE适合服务器单向推送实时数据,如一问一答场景;WebSocket支持双向实时通信,适用于在线游戏、多人协作等高实时性场景。两者相比传统HTTPS协议,能更好地支持流式输出、长时任务处理和多轮交互,满足大模型应用的需求。随着用户体量扩大,网关层面临软件变更、带宽成本及恶意攻击等挑战,需通过无损上下线、客户端重连机制、压缩算法及安全防护措施应对。
这篇文章从双亲委派讲到了Class文件的加载,最后又绕回到双亲委派,看似有点绕,其实只有理解了Class的加载机制,才能更好的理解类似双亲委派这样的机制,否则只死记硬背一些空洞的理论,是无法起到由内而外的理解的。