人工智能平台 PAI

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AI Native平台,跨越AI应用从创新到生产的鸿沟
2024年是AI应用的元年,以大模型为中心的 AI Native 应用大爆发正在从理想变成现实。云计算带来的应用创新潮,经历了虚拟机时代和云原生时代,正在全面拥抱以大模型为核心的 AI Native 阶段,推动大数据与AI的工作流前所未有地紧密结合。领先大模型、高效的AI计算平台和统一的大数据平台是 AI Native 应用广泛落地背后不可获缺的要素。 9月20日,2024云栖大会上,阿里云副总裁、阿里云计算平台事业部负责人汪军华宣布大数据AI平台全面升级,为 AI Native 应用大爆发提供坚实的平台支撑。
图解机器学习 | GBDT模型详解
GBDT是一种迭代的决策树算法,将决策树与集成思想进行了有效的结合。本文讲解GBDT算法的Boosting核心思想、训练过程、优缺点、与随机森林的对比、以及Python代码实现。
大模型进阶微调篇(二):基于人类反馈的强化学习RLHF原理、优点介绍,但需要警惕LLMs的拍马屁行为
本文探讨了基于人类反馈的强化学习(RLHF)方法的优缺点。作者指出,虽然RLHF能够使模型更好地满足用户需求,但也存在缺乏多样性、创新不足、偏好固化和难以适应动态变化等问题。文章通过具体实验和示例代码,详细解析了RLHF的工作原理,并强调了其在实际应用中的潜在风险。
图解机器学习 | 聚类算法详解
聚类是最常见的无监督学习算法。本文讲解聚类问题常见算法及用途,包括划分聚类的K-Means算法、K-Medoids算法,层次聚类的Single-Linkage 算法、Complete-Linkage算法,和DB-SCAN算法。
通义千问开源模型在PAI灵骏的最佳实践
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。
云栖实录 | GenAI 时代 AI Infra 工程技术趋势与平台演进
本文根据2024云栖大会实录整理而成,演讲信息如下: 演讲人:林伟 | 阿里云智能集团研究员、阿里云人工智能平台 PAI 负责人;黄博远|阿里云智能集团资深产品专家、阿里云人工智能平台 PAI 产品负责人 活动:2024 云栖大会 - AI Infra 核心技术专场、人工智能平台 PAI 年度发布专场
如何从0部署一个大模型RAG应用
本文介绍了如何从零开始部署一套RAG应用,并将其集成到移动端,如钉钉群聊中。应用场景包括客服系统、智能助手、教育辅导和医疗咨询等。通过阿里云PAI和AppFlow,您可以轻松部署大模型RAG应用,并实现智能化的问答服务。具体步骤包括准备向量检索库、训练私有模型、部署RAG对话应用、创建钉钉应用及配置机器人等。
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