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DistilQwen2:通义千问大模型的知识蒸馏实践
DistilQwen2 是基于 Qwen2大模型,通过知识蒸馏进行指令遵循效果增强的、参数较小的语言模型。本文将介绍DistilQwen2 的技术原理、效果评测,以及DistilQwen2 在阿里云人工智能平台 PAI 上的使用方法,和在各开源社区的下载使用教程。
TimesFM 2.0:用 AI 预测流量、销量和金融市场等走势!谷歌开源超越统计方法的预测模型
TimesFM 2.0 是谷歌研究团队开源的时间序列预测模型,支持长达2048个时间点的单变量预测,具备零样本学习能力,适用于零售、金融、交通等多个领域。
【玩转数据系列十】利用阿里云机器学习在深度学习框架下实现智能图片分类
伴随着今日阿里云机器学习PAI在云栖大会的重磅发布,快来感受下人工智能的魅力。 一、背景 随着互联网的发展,产生了大量的图片以及语音数据,如何对这部分非结构化数据行之有效的利用起来,一直是困扰数据挖掘工程师的一到难题。
PAI训练服务:云上大模型训练新篇章
本文介绍了通用AI时代下的新训练方法及PAI平台的优化。随着大模型时代的到来,算力需求激增,硬件和网络通信成为瓶颈。PAI平台通过自动容错、3D健康检测等技术确保训练稳定性;通过资源配额、智能调度等提高性价比;并推出PAI-TorchAcc和PAI-ChatLearn两大引擎,分别实现高效训练加速和灵活的对齐训练,显著提升训练性能与效果。这些改进解决了大规模AI训练中的关键问题,提升了效率和稳定性。
【AI大模型面试宝典七】- 训练优化篇
【AI大模型面试宝典】聚焦强化学习核心考点:从SARSA轨迹、在线/离线数据来源,到同策略与异策略差异,深入解析PPO、DPO、GRPO等主流算法原理与优化技巧,助你系统掌握RLHF、奖励模型设计及训练稳定性方案,轻松应对大模型面试高频难题,快速提升实战能力,offer拿到手软!
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