AI Function集成开箱即用的Qwen 2.5和Deepseek-R1-Distill-Qwen等系列大模型,无需关心和解决复杂繁琐的模型部署问题,直接调用AI Function中提供的简单易用的编程接口,就可以对MaxCompute表中的海量数据使用大模型进行离线处理。 AI Function也可应用于从文本数据中提取结构化信息、整理总结内容、生成摘要、翻译语言,以及...
🔓 （1）Qwen2.5-Max：阿里云的MoE探索 Qwen2.5-Max是阿里云通义团队在MoE（Mixture of Experts，专家混合模型）架构上的最新探索成果，其预训练数据量超过20万亿tokens，具备极强的综合性能。MoE架构的最大特点是能够动态调用不同的“专家”子模型，从而提高计算效率，降低算力成本，同时在复杂任务上保持高精度。
在NLP领域中,将softmax应用于分类器的输出以获取tokens的概率分布。softmax可能过于确定其预测,并且可能会使其他字词不太可能被预先采样。softmax可以非常肯定它的预测,并可以使其他单词不太可能预先采样。 例如,如果我们有这样一个语句; The boy ___ to the market. 可能...
上线短短3天内,“智慧动力云助手”已获得员工的广泛认可,目前用户数已达到200人,使用记录数达到800条以上,tokens(模型输入数据的最小单元)用量达到230万以上,展现出其在企业内部的高实用性和受欢迎程度。 在金属矿产行业,新增用户包括南宁矿业集团有限公司、阳新弘盛铜业有限公司、中冶焦耐工程技术有限公司和中冶武勘...
作者从两个角度评估了 DIFF Transformer 的上下文学习能力:多样本上下文学习和样本顺序鲁棒性测试。 如图 6 所示,在多样本上下文学习任务中,作者使用了 4 个不同的数据集(TREC、TREC-fine、Banking-77 和 Clinic-150),并逐步增加示例数量,直到总长度达到 64K tokens。
max_tokens=max_features, output_mode='int', output_sequence_length=max_len) vectorize_layer.adapt(text_dataset) inp = tf.keras.Input(shape=(1,), dtype=tf.string) idxs = vectorize_layer(inp) embed = tf.keras.layers.Embedding(max_features + 1, embedding_dims,input_length=max_len)(idxs...
// 最后把数据存入到tokens中 tokens.push({ type: 'Punctuator', value: punctuators }); // 进入下一次循环 continue; } // 下面是处理空格,如果是空格的话,则直接进入下一个循环 var WHITESPACE = /\s/; if (WHITESPACE.test(char)) {
同时,文心大模型 4.5 已在百度智能云千帆大模型平台上线,输入价格低至 0.004 元 / 千 tokens;文心大模型 X1 价格仅为 DeepSeek R1 一半,输入价格 0.002 元 / 千 tokens。目前,在文心一言官网即可免费体验文心大模型 4.5 和文心大模型 X1。(@APPSO) ...
月中火山引擎Force冬季大会,字节正式掏出视觉理解模型的同时,把行业底价往下压了85%,每千tokens3厘钱,1块钱可以处理284张720P图片。 视觉理解赛道被豆包带入厘时代后仅半个月,阿里云便带着更低的模型价格高调进场。 所谓的“全网最低”虽没有指名道姓,但左右看了一下大概也说的也就是字节: ...
ROG幻X 主要配置 ROG幻X 主要配置 先来喜闻乐见的开箱环节。这次入手体验了ROG幻X 2025，说实话一...