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【解决方案】DistilQwen2.5-R1蒸馏小模型在PAI-ModelGallery的训练、评测、压缩及部署实践
阿里云的人工智能平台 PAI,作为一站式的机器学习和深度学习平台,对DistilQwen2.5-R1模型系列提供了全面的技术支持。无论是开发者还是企业客户,都可以通过 PAI-ModelGallery 轻松实现 Qwen2.5 系列模型的训练、评测、压缩和快速部署。本文详细介绍在 PAI 平台使用 DistilQwen2.5-R1 蒸馏模型的全链路最佳实践。
AI做奥赛题能及格吗?OlympicArena:上海交大推出多学科认知推理基准测试框架,挑战AI极限
OlympicArena是由上海交大等机构联合推出的多学科认知推理基准测试框架,包含7大学科11,163道奥林匹克竞赛级题目,通过细粒度评估推动AI向超级智能发展。
Neo-1:全球首个原子级生成式AI模型!这个AI模型把10年药物研发周期压缩到1个月
VantAI推出的Neo-1是全球首个统一分子生成与原子级结构预测的AI模型,采用潜在空间扩散技术,结合大规模训练和定制数据集,显著提升药物研发效率。
Math24o:SuperCLUE开源的高中奥数推理测评基准,85.71分屠榜
Math24o是首个针对高中奥林匹克数学竞赛的中文大模型测评基准,采用2024年预赛真题实现自动化评估,为模型数学推理能力提供客观衡量标准。
DistilQwen2.5-R1发布:知识蒸馏助推小模型深度思考
DistilQwen2.5-R1通过知识蒸馏技术,将大规模深度推理模型的知识迁移到小模型中,显著提升了小模型的推理能力。实验结果表明,DistilQwen2.5-R1在数学、代码和科学问题等多个基准测试中表现优异,尤其在7B参数量级上超越了其他开源蒸馏模型。 本文将深入阐述 DistilQwen2.5-R1 的蒸馏算法、性能评估,并且提供在阿里云人工智能平台 PAI 上的使用指南及相关下载教程。
【新模型速递】PAI一键云上零门槛部署DeepSeek-V3-0324、Qwen2.5-VL-32B
PAI-Model Gallery 集成国内外 AI 开源社区中优质的预训练模型,涵盖了 LLM、AIGC、CV、NLP 等各个领域,用户可以通过 PAI 以零代码方式实现从训练到部署再到推理的全过程,获得更快、更高效、更便捷的 AI 开发和应用体验。 现阿里云PAI-Model Gallery已同步接入DeepSeek-V3-0324、Qwen2.5-VL-32B-Instruct两大新模型,提供企业级部署方案。
BlockDance:扩散模型加速革命!复旦字节联手实现50%无损提速
BlockDance 是复旦大学与字节跳动联合推出的扩散模型加速方法,通过识别重用相邻时间步中的结构相似特征,减少冗余计算,最高可加速50%,同时保持生成质量。
强化学习:时间差分(TD)(SARSA算法和Q-Learning算法)(看不懂算我输专栏)——手把手教你入门强化学习(六)
本文介绍了时间差分法(TD)中的两种经典算法:SARSA和Q-Learning。二者均为无模型强化学习方法,通过与环境交互估算动作价值函数。SARSA是On-Policy算法,采用ε-greedy策略进行动作选择和评估;而Q-Learning为Off-Policy算法,评估时选取下一状态中估值最大的动作。相比动态规划和蒙特卡洛方法,TD算法结合了自举更新与样本更新的优势,实现边行动边学习。文章通过生动的例子解释了两者的差异,并提供了伪代码帮助理解。
如何用大模型评估大模型——PAI-Judge裁判员大语言模型的实现简介
阿里云人工智能平台 PAI 推出 PAI-Judge 裁判员大模型,为用户构建符合应用场景的多维度、细粒度的评测体系,支持单模型评测和双模型竞技两种模式,允许用户自定义参数,实现准确、灵活、高效的模型自动化评测,为模型迭代优化提供数据支撑。 相比通用大模型尤其在回答确定性/数学类问题、角色扮演、创意文体写作、翻译等场景下,PAI-Judge 系列模型表现优异,可以直接用于大模型的评估与质检。
强化学习:蒙特卡罗求解最优状态价值函数——手把手教你入门强化学习(五)
本文介绍了强化学习中的蒙特卡罗算法,包括其基本概念、两种估值方法(首次访问蒙特卡罗与每次访问蒙特卡罗)及增量平均优化方式。蒙特卡罗法是一种基于完整回合采样的无模型学习方法,通过统计经验回报的平均值估计状态或动作价值函数。文章详细讲解了算法流程,并指出其初期方差较大、估值不稳定等缺点。最后对比动态规划,说明了蒙特卡罗法在强化学习中的应用价值。适合初学者理解蒙特卡罗算法的核心思想与实现步骤。
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