部署和调用RAG对话系统服务
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术通过从外部知识库检索相关信息，并将其与用户输入合并后传入大语言模型（LLM），从而增强模型在私有领域知识问答方面的能力。EAS提供场景化部署方式，支持灵活选择大语言模型和向量检索库，实现RAG对话系统的快速构建与部署。本文为您介绍如何部署RAG对话系统服务以及如何进行模型推理验证。
如何用大模型评估大模型——PAI-Judge裁判员大语言模型的实现简介
一、背景为什么需要一个「裁判员大语言模型」？ 随着大模型（LLM）技术的爆发式应用，如何快速、客观评估模型回复质量成为行业痛点。对于回答客观问题的 LLM，目前业内已经有比较成熟的数据集进行效果评测与模型打榜。但是如何对一个开放式生成 LLM 进行效果评估，尤其在知识问答、客服对话、内容合规、RAG（检索增强生成）等场景中，目前主流的评测方式仍存在一定的局限性： ...
大模型继续预训练解决方案
在人工智能和自然语言处理领域，大语言模型（LLM）已经成为推动技术进步的核心力量。但在实际应用中，针对特定任务或领域的继续预训练往往是提升模型性能的关键。本方案以通义千问2（Qwen2）模型为例，为您介绍如何对模型进行继续预训练。
部署和调用RAG对话系统服务
阿里云人工智能平台PAI（Platform For AI）的模型在线服务EAS（Elastic Algorithm Service）提供了场景化部署方式，通过简单配置几个参数，您便可以一键部署集成了大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术的对话系统服务，显著缩短服务部署时间。在使用该服务进行推理验证时，它能够有效地从知识库中检索相关信息，并与大语言模型的回答相结合，以产生准确且信息丰富的答...
多模态大模型活动 | 使用 PAI×LLaMA Factory 搭建文旅问答机器人
LLaMA Factory 是一款开源低代码大模型微调框架，集成了业界最广泛使用的微调技术，支持通过 Web UI 界面零代码微调大模型，目前已经成为开源社区内最受欢迎的微调框架，GitHub 星标超过3万。本次活动通过 PAI×LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型，快速搭建文旅领域知识问答机器人，期待看到您与 AI 导游的创意对话！ 人工智能平台 PAI 搭建「文旅...
前端大模型入门：Transformer.js 和 Xenova-引领浏览器端的机器学习变革
除了调用别人的api接口使用transformer技术，你是否想过将大模型在浏览器中运行呢？尤其是WebGPU的出现，性能比WebGL高不少，很多小任务真的不再需要在一个中心运行了。 不少同学买课学python了，但我还是在坚持用js尝试，相信一切都可以用js实现的，下面就介绍下我是如何实现的吧~~ 随着人工智能和深度学习的普及，越来越多的应用开始借助强大的...
KDD 2024：港大黄超团队深度解析大模型在图机器学习领域的未知边界
在人工智能领域，图机器学习（Graph Machine Learning）作为一种重要的技术手段，被广泛应用于社交网络、生物信息学、推荐系统等多个领域。近年来，随着大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的兴起，它们在自然语言处理等领域展现出了...
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人工智能平台PAI
人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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