Meta发布了 Meta Llama 3系列,是LLama系列开源大型语言模型的下一代。在接下来的几个月,Meta预计将推出新功能、更长的上下文窗口、额外的模型大小和增强的性能,并会分享 Llama 3 研究论文。
近期,阿里云重磅发布了首款面向 Java 开发者的开源 AI 应用开发框架:Spring AI Alibaba(项目 Github 仓库地址:alibaba/spring-ai-alibaba),Spring AI Alibaba 项目基于 Spring AI 构建,是阿里云通义系列模型及服务在 Java AI 应用开发领域的最佳实践,提供高层次的 AI API 抽象与云原生基础设施集成方案,帮助开发者快速构建 AI 应用。本文将详细介绍 Spring AI Alibaba 的核心特性,并通过「智能机票助手」的示例直观的展示 Spring AI Alibaba 开发 AI 应用的便利性。示例源
2024年云栖大会,Hologres 3.0全新升级为一体化实时湖仓平台,通过统一数据平台实现湖仓存储一体、多模式计算一体、分析服务一体、Data+AI 一体,发布 Dynamic Table、External Database、分时弹性、Query Queue、NL2SQL 等众多新的产品能力,实现一份数据、一份计算、一份服务,极大提高数据开发及应用效率。同时,Hologres 的预付费实例年付折扣再降15%,仅需7折,不断帮助企业降低数据管理成本,赋能业务增长。
如何用好通义灵码?欢迎收藏最佳使用指南。本文提供通义灵码使用指南,涵盖快捷键、配置调整、跨文件索引及上下文管理等内容,帮助用户更高效地使用通义灵码。
检索增强生成(RAG)结合检索与生成技术,利用外部知识库提升大模型的回答准确性与丰富性。RAG的关键组件包括文本表示模型和排序模型,前者计算文本向量表示,后者进行精细排序。阿里巴巴通义实验室推出的GTE-Multilingual系列模型,具备高性能、长文档支持、多语言处理及弹性向量表示等特性,显著提升了RAG系统的检索与排序效果。该系列模型已在多个数据集上展示出优越性能,并支持多语言和长文本处理,适用于各种复杂应用场景。
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。