本月重点包括新增批量推理功能,支持非高峰时段大规模数据处理,享有5折折扣;工作流应用新增循环节点,增强了流程定义的灵活性;数据管理新增解析设置功能,支持自动识别与转换多种数据格式。此外,还推出了多个新模型,如DeepSeek系列、Wanx2.1系列等,涵盖文本生成、图像生成、视频生成等多个领域。特别是DeepSeek-V3,具有671B参数,擅长长文本、代码、数学等领域;Wanx2.1系列则在视频和图像生成方面表现出色。通义千问系列模型也在性能和功能上进行了显著提升,特别是在语义理解和多语言支持方面。此外,本月还举办了多项AI实训营活动,包括智能体创意开发赛、新春主题创作等。
本文侧重于能力总结和实操搭建部分,从大模型应用的多个原子能力实现出发,到最终串联搭建一个RAG+Agent架构的大模型应用。
Qwen团队推出了新成员QVQ-72B-preview,这是一个专注于提升视觉推理能力的实验性研究模型。提升了视觉表示的效率和准确性。它在多模态评测集如MMMU、MathVista和MathVision上表现出色,尤其在数学推理任务中取得了显著进步。尽管如此,该模型仍存在一些局限性,仍在学习和完善中。
本章我们将介绍如何利用大模型开发一个文档比对小工具,我们将用这个工具来给互联网上两篇内容相近但版本不同的文档找找茬,并且我们提供了一种批处理文档比对的方案
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。
本篇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。
12月,阿里云百炼带来多项技术革新与服务升级。本月重点包括VL模型部分规格降价,上线多个新模型,如视觉推理模型qvq-72b-preview、多语言文本统一排序模型gte-rerank和人物视频生成模型videoretalk等。应用模块新增音视频互动、互联网搜索及意图选择等功能,极大丰富了应用场景。此外,新增Context Cache功能和batch调用支持,提升了响应速度并降低了费用。