【KDD2024】面向集群整体作业运行变慢的异常检测
阿里云计算平台大数据基础工程技术团队主导,与浙江大学合作的论文《Cluster-Wide Task Slowdown Detection in Cloud System》被数据挖掘领域顶会ACM SIGKDD2024接收。论文从新的视角分析云计算平台集群健康状态,实现了基于神经网络的集群作业整体变慢异常定向检测,与SOTA异常检测算法相比平均提升F1 score 5.3%。
【ASPLOS2024】RECom:通过编译器技术加速推荐模型推理,论文中选并获得荣誉奖项!
2024年5月,关于推荐模型自动编译优化的论文《RECom: A Compiler Approach to Accelerate Recommendation Model Inference with Massive Embedding Columns》在系统领域顶会ASPLOS 2024上中选并进行了展示,并被授予了Distinguished Artifact Award 荣誉,以表彰RECom的易用性与结果的可复现性。
Apache Kafka + 向量数据库 + LLM = 实时 GenAI
生成式AI(GenAI)革新了企业架构,催生新数据集成模式与最佳实践。借助Apache Kafka与Apache Flink,企业能高效处理大规模实时数据,连接各类数据库与分析平台。Kafka作为核心组件,支持GenAI应用如服务台自动化、聊天机器人及内容审核。结合大型语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)与向量数据库,Kafka与Flink共同打造强大数据流处理能力,克服GenAI挑战,如昂贵训练成本、数据时效性与准确性。通过语义搜索与RAG设计模式,确保LLM生成内容可靠无误。
【ACL2024】基于动态辅助融合的大模型序列编辑
近日,阿里云人工智能平台PAI与集团安全部内容安全算法团队、华东师范大学何晓丰教授团队合作,在自然语言处理顶级会议ACL2024上发表论文《DAFNet: Dynamic Auxiliary Fusion for Sequential Model Editing in Large Language Models》。
【ACL2024】基于长尾检索知识增强的大语言模型
近日,阿里云人工智能平台PAI与阿里集团安全部内容安全算法团队、华东师范大学何晓丰教授团队合作,在自然语言处理顶级会议ACL2024上发表论文《On the Role of Long-tail Knowledge in Retrieval Augmented Large Language Models》,论文主题为长尾知识检索增强的大语言模型。通过将问题识别为普通可回答和长尾两种性质,让大模型针对性的对长尾问题进行检索文档增强。对于普通可回答的用户提问可以直接通过大模型回答,而不需要进行文档检索增强,从而能增强大模型处理不同类型用户提问的效率。