基于大模型的应用的测试的一些注意事项
基于大模型的应用的测试的一些注意事项 时间敏感性冲突：这个冲突主要来自于原始训练大模型的数据，在训练集中数据包含了一些在时间线上相对正确的结果，随着时间的推移，原先正确的数据有可能已经变得过时而不正确。例如2006年7月11日，刘翔在国际田联超级大奖赛洛桑站男子110米跨栏决赛中，以12秒88打破了已封尘13年之...
全链路监控报告
在压测中和压测结束后，您可以通过全局监控查看PTS的业务监控以及施压机监控。如果您配置了全链路监控的链路追踪和云产品监控，监控大盘也会展示应用监控和各云产品的监控信息。
前端大模型应用笔记（二）：最新llama3.2小参数版本1B的古董机测试 - 支持128K上下文，表现优异，和移动端更配
llama3.1开始就支持了128K上下文，差不多有5万字的输入，可用于很多场景啦！模型能力比预想会好不少，但处理中文时，切记加上中英翻译！ 话不多说，先抛出一个benchMark，对比了下最近比较火的Gemma2 2B和 Phi-3.5。 测试环境 ...
配置链路追踪和云产品监控实时监测应用提升系统性能
在启动压测前，您可以通过全链路监控功能，指定本次压测需要关注的服务端应用和使用到的云产品实例，监控系统的每一个组件和服务以及它们之间的交互，提高系统的性能和稳定性。您可以在压测中和压测报告中，从全局监控大盘以及洞察服务端的性能拐点。
【AI大模型应用开发】【LangSmith: 生产级AI应用维护平台】1. 快速上手数据集与测试评估过程
大家好，我是同学小张，日常分享AI知识和实战案例 欢迎 点赞 + 关注 ，持续学习，持续干货输出。 +v: jasper_8017 一起交流，一起进步。 微信公众号也可搜【同学小张】 本站文章一览： ...
超越界限：大模型应用领域扩展，探索文本分类、文本匹配、信息抽取和性格测试等多领域应用
超越界限：大模型应用领域扩展，探索文本分类、文本匹配、信息抽取和性格测试等多领域应用 随着 ChatGPT 和 GPT-4 等强大生成模型出现，自然语言处理任务方式正在逐步发生改变。鉴于大模型强大的任务处理能力，未来我们或将不再为每一个具体任务去 finetune 一个模型，而是使用同一个大模型，对不同任务设计其独有的 prompt，以解决不同的任务问题。在该实验中，我们将基于清华开源大模型 .....
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