阿里云大数据Al技术
《Explaining Time Series via Contrastive and Locally Sparse Perturbations》被机器学习领域顶会ICLR 2024接收。该论文提出了一种创新的基于扰动技术的时间序列解释框架ContraLSP,该框架主要包含一个学习反事实扰动的目标函数和一个平滑条件下稀疏门结构的压缩器。论文在白盒时序预测,黑盒时序分类等仿真数据,和一个真实时序数据集分类任务中进行了实验,ContraLSP在解释性能上超越了SOTA模型,显著提升了时间序列数据解释的质量。
DeepRec Extension 即 DeepRec 扩展,在 DeepRec 训练推理框架之上,围绕大规模稀疏模型分布式训练,我们从训练任务的视角提出了自动弹性训练,分布式容错等功能,进一步提升稀疏模型训练的整体效率,助力 DeepRec 引擎在稀疏场景中发挥更大的优势。
阿里云人工智能平台PAI正式发布自研的 DeepRec Extension(即 DeepRec 扩展),旨在以更低成本,更高效率进行稀疏模型的分布式训练。
在本教程中,您将学习在阿里云交互式建模平台PAI-DSW x Free Prompt Editing图像编辑算法,开发个人AIGC绘图小助理,实现文本驱动的图像编辑功能单卡即可完成AIGC图片风格变化、背景变化和主体变化等功能。让我们一同开启这场旅程,为您的图像编辑添上无限可能性的翅膀吧。
大数据&AI产品技术月刊【2024年4月】,涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云大数据&AI方面最新动态。
近日,由阿里云计算平台大数据基础工程技术团队主导的四篇时间序列相关论文分别被国际顶会ICLR2024、ICDE2024和WWW2024接收。
本次AI创作活动由 B 站知名 AI Up 主“秋葉aaaki”带您学习在阿里云 模型在线服务(PAI-EAS)中零代码、一键部署基于ComfyUI和Stable Video Diffusion模型的AI视频生成Web应用,快速实现文本生成视频的AI生成解决方案,帮助您完成社交平台短视频内容生成、动画制作等任务。制作上传专属GIF视频,即有机会赢取乐歌M2S台式升降桌、天猫精灵、定制保温杯等好礼!
大数据&AI产品技术月刊【2024年3月】,涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云大数据&AI方面最新动态。
本教程将带领大家免费领取阿里云PAI-EAS的免费试用资源,并且带领大家在 ComfyUI 环境下使用 SVD的模型,根据任何图片生成一个小短视频。
本文将分享阿里云人工智能平台 PAI 团队与 NVIDIA Megatron-Core 团队在 MoE (Mixture of Experts) 大型语言模型(LLM)实现与训练优化上的创新工作。
阿里云研究员、阿里云人工智能平台 PAI 技术负责人--林伟在GTC 2024 大会 China AI Day 线上中文演讲专场上介绍了TorchAcc,这是一个基于 PyTorch/XLA 的大模型分布式训练框架。
小样本类增量学习代表了机器学习领域中一个高度挑战性的议题,其核心目标在于能够在仅有限的数据支持下识别新类别,同时保留对已学习类别的认知,而无须重新训练整个模型。这一目标在模型需适应新类别的同时使用有限训练数据的情况下尤为艰巨。针对上述挑战,我们提出了一种创新性策略,称为多重混合自蒸馏。旨在为类增量学习阶段准备一个具有高度可扩展性和包容性的特征空间。
为了简化 eBPF程序的开发流程,降低开发者在使用 libbpf 库时的入门难度,libbpf-bootstrap 框架应运而生。本文详细介绍基于原生libbpf库的eBPF编程改进方案。
阿里云人工智能平台PAI发表的多篇论文在AAAI-2024上正式亮相发表。AAAI是由国际人工智能促进协会主办的年会,是人工智能领域中历史最悠久、涵盖内容最广泛的国际顶级学术会议之一,也是中国计算机学会(CCF)推荐的A类国际学术会议。论文成果是阿里云与浙江大学、华南理工大学联合培养项目等共同研发,深耕以通用人工智能(AGI)为目标的一系列基础科学与工程问题,包括多模态理解模型、小样本类增量学习、深度表格学习和文档版面此次入选意味着阿里云人工智能平台PAI自研的深度学习算法达到了全球业界先进水平,获得了国际学者的认可,展现了阿里云人工智能技术创新在国际上的竞争力。
大数据&AI产品技术月刊【2024年2月】,涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云大数据&AI方面最新动态。
PAI-TorchAcc(Torch Accelerator)是阿里云人工智能平台PAI开发的Pytorch上的大模型训练加速框架。PAI-TorchAcc提供了一套基于Pytorch的简洁、易用的接口,无需进行模型转换就可以无缝地接入HuggingFace上的模型,并用多种分布式策略进行训练加速。本文详细介绍PAI-TorchAcc的产品能力与性能。
阿里云机器学习平台PAI开发的Pytorch训练加速框架PAI-TorchAcc已接入最新开源的大语言模型 OLMo。在保证模型效果和易用性的前提下,PAI-TorchAcc相对 PyTorch 性能在 OLMo 1B 上加速比达到 1.64X,在 OLMo 7B 上加速比达到 1.52X。本文分析了 PAI-TorchAcc 的性能收益来源。
使用PAI-DSW搭建Stable Diffusion XL Turbo完成AI画画功能,轻松实现随手涂鸦变精美画作,人人都可当AI画家!诚邀AIGCer参与挑战,沉浸式体验云上绘画AIGC创新之旅。制作上传专属美画,即有机会抽取Powerbeats Pro、台式升降桌等七重奖品!
Qwen1.5(通义千问1.5)是阿里云最近推出的开源大型语言模型系列。作为“通义千问”1.0系列的进阶版,该模型推出了多个规模,从0.5B到72B,满足不同的计算需求。此外,该系列模型还包括了Base和Chat等多个版本的开源模型,为全球的开发者社区提供了空前的便捷性。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Qwen1.5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-QuickStart轻松实现Qwen1.5系列模型的微调和快速部署。
您将学习如何在阿里云交互式建模(PAI-DSW)中,使用Stable Diffusion XL Turbo模型和DiffSynth UI实现AI作画,涂鸦也能生成精美画作。
大模型出现伊始,我们就在SREWorks开源社区征集相关的实验案例。玦离同学提供了面向大数据HDFS集群的智能体案例,非常好地完成了运维诊断的目标。于是基于这一系列的实验和探索。本文详细介绍智能体在运维诊断中的应用探索。
随着大模型技术的不断发展,模型结构和参数量级快速演化。大模型技术的应用层出不穷。大模型展现惊人效果,但训练和推理成本高,一直是巨大挑战。模型稀疏化能降低计算和存储消耗。近期以Mixtral为代表的MoE(多专家混合)大模型证明了稀疏MoE技术能大幅降低计算量、提升推理速度,模型效果甚至超过同规模稠密模型。阿里云PAI和NVIDIA团队深入合作,基于Megatron-Core MoE框架,解决了MoE大模型训练落地时会遇到的可拓展性、易用性、功能性以及收敛精度等核心问题,在下游任务上取得了很好的模型效果。
M2Doc是一种创新的多模态融合方法,设计用于增强文档版面分析任务中的纯视觉目标检测器。该方法包括Early-Fusion和Late-Fusion模块,前者通过门控机制融合视觉和文本特征,后者则在框级别合并这两种特征。M2Doc易于集成到各种目标检测器,实验证明它能显著提升DocLayNet和M6Doc数据集上的性能,特别是与DINO结合时,在多个数据集上达到SOTA结果。此外,研究表明M2Doc对于增强复杂逻辑版面分析任务中的文本理解和语义关联特别有效。
多模态理解模型具有广泛的应用,比如多标签分类、视频问答(videoQA)和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展,然而,他们仍然面临两个巨大的挑战:无法充分的利用现有的特征;训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI,这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型,可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。
近日,阿里云人工智能平台PAI与浙江大学吴健、应豪超老师团队合作论文《Arithmetic Feature Interaction is Necessary for Deep Tabular Learning》正式在国际人工智能顶会AAAI-2024上发表。本项工作聚焦于深度表格学习中的一个核心问题:在处理结构化表格数据(tabular data)时,深度模型是否拥有有效的归纳偏差(inductive bias)。
本文为大模型RAG对话系统最佳实践,旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术,从而显著提升对话系统的性能,使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践,您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
在本教程中,您将学习如何在阿里云交互式建模(PAI-DSW)中,使用Stable-Diffusion-WebUI实现AI扩图功能。
本文介绍如何在PAI平台针对Mixtral 8x7B大模型的微调和推理服务的最佳实践,助力AI开发者快速开箱。以下我们将分别展示具体使用步骤。
本文将以 Qwen-72B-Chat 为例,介绍如何通过PAI平台的快速开始(PAI-QuickStart)部署和微调千问大模型。
Mixtral 8x7B 是Mixtral AI最新发布的大语言模型,是当前最为先进的开源大语言模型之一。阿里云人工智能平台PAI,提供了对于 Mixtral 8x7B 模型的全面支持,开发者和企业用户可以基于 PAI-快速开始轻松完成Mixtral 8x7B 模型的微调和部署。
教程中,您将学习如何使用阿里云模型在线服务(PAI-EAS)的预置镜像,快速部署AIGC Stable Diffusion SDWebUI绘画的AI-Web应用,以及启动WebUI进行模型推理。
本文将以Qwen-72B-Chat为例,介绍如何在PAI平台的快速开始PAI-QuickStart和交互式建模工具PAI-DSW中高效微调千问大模型。
大数据&AI产品技术月刊【2024年1月】,涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云大数据&AI方面最新动态。
本文详细介绍阿里云人工智能平台PAI团队研发的PAI-REC以白盒化的方式快速构建推荐全链路方案,帮助用户更好的落地深度学习推荐算法。
大数据&AI产品技术月刊【2023年12月】,涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云大数据&AI方面最新动态。
AIGC生成专属双旦美图,节日氛围拉满基于 EasyPhoto X 人工智能平台 PAI,完成圣诞/新年主题个人AIGC写真生成。
本文介绍如何在PAI平台针对Mixtral 8x7B大模型的微调和推理服务的最佳实践,助力AI开发者快速开箱。以下我们将分别展示具体使用步骤。
在本教程中,您将学习如何在阿里云交互式建模(PAI-DSW)中,基于LangChain的检索知识库实现知识问答。旨在建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。
【和PAI一起,每周玩转AI】系列活动上线了!人工智能平台PAI提供近万元免费云上资源,助力开发者们体验AIGC能力。参与每周 AIGC 主题活动,有机会赢取小米手环8、小米充电宝等多重好礼!
阿里云人工智能平台PAI【企业AI成长营】系列课程上线!第一弹:企业AI问答知识库训练营,手把手带你从入门到实操快速完成知识库搭建,助力企业AI应用落地。
本教程中,您将学习如何在阿里云模型在线服务(PAI-EAS)一键部署基于开源模型通义千问的WebUI应用,以及使用WebUI和API进行模型推理。
基于PAI-DSW快速启动Stable Diffusion WebUI,创作你的专属冬日主题AI画作!
近期,阿里云人工智能平台PAI主导的多篇论文在EMNLP2023上入选。EMNLP是人工智能自然语言处理领域的顶级国际会议,聚焦于自然语言处理技术在各个应用场景的学术研究,尤其重视自然语言处理的实证研究。该会议曾推动了预训练语言模型、文本挖掘、对话系统、机器翻译等自然语言处理领域的核心创新,在学术和工业界都有巨大的影响力。此次入选意味着阿里云人工智能平台PAI自研的自然语言处理算法达到了全球业界先进水平,获得了国际学者的认可,展现了中国人工智能技术创新在国际上的竞争力。
近日,阿里云人工智能平台PAI与华东师范大学张伟教授团队合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2023上发表了基于认知理论所衍生的CogTree认知树生成式语言模型。通过两个系统:直觉系统和反思系统来模仿人类产生认知的过程。直觉系统负责产生原始问题的多个分解假设,反思系统对直觉系统产生的假设进行验证,并选择更有可能的假设进行后续生成,直到达到最终结果。通过上述双系统的迭代式生成,可以提升大模型的解题准确度。
近日,阿里云人工智能平台PAI与华东师范大学数据科学与工程学院合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2023上发表基于双曲空间和对比学习的垂直领域预训练语言模型。通过比较垂直领域和开放领域知识图谱数据结构的不同特性,发现在垂直领域的图谱结构具有全局稀疏,局部稠密的特点。为了补足全局稀疏特点,将垂直领域中分层语义信息通过双曲空间注入到预训练模型中。为了利用局部图结构稠密特点,我们利用对比学习构造图结构不同难度的正负样本来进一步加强语义稀疏的问题。
本文将展示如何基于阿里云PAI灵骏智算服务,在通义千问开源模型之上进行高效分布式继续预训练、指令微调、模型离线推理验证以及在线服务部署。
近日,阿里云人工智能平台PAI与华南理工大学朱金辉教授团队、达摩院自然语言处理团队合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2023上发表基于机器翻译增加的跨语言机器阅读理解算法X-STA。通过利用一个注意力机制的教师来将源语言的答案转移到目标语言的答案输出空间,从而进行深度级别的辅助以增强跨语言传输能力。同时,提出了一种改进的交叉注意力块,称为梯度解缠知识共享技术。此外,通过多个层次学习语义对齐,并利用教师指导来校准模型输出,增强跨语言传输性能。实验结果显示,我们的方法在三个多语言MRC数据集上表现出色,优于现有的最先进方法。
近日,阿里云人工智能平台PAI与华南理工大学朱金辉教授团队合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2023上发表了BeautifulPrompt的深度生成模型,可以从简单的图片描述中生成高质量的提示词,从而使文生图模型能够生成更美观的图像。BeautifulPrompt通过对低质量和高质量的提示进行微调,并进一步提出了一种基于强化学习和视觉信号反馈的技术,以最大化生成提示的奖励值
大数据&AI产品技术月刊【2023年11月】,涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云大数据&AI方面最新动态。
本文根据2023云栖大会阿里云计算平台事业部资深产品专家、阿里云人工智能平台PAI产品负责人-黄博远演讲实录整理而成,演讲主题:阿里云人工智能平台PAI年度发布