在大模型發(fā)展進程中，MoE架構憑借獨特優(yōu)勢備受關注。與傳統(tǒng)Dense架構相比，它在計算效率、模型擴展性和任務處理能力等方面表現突出，為大模型性能提升提供了新方向。下面是其優(yōu)勢：計算效率更高：MoE架構通過路由器網絡動態(tài)選擇輸入token激活的專家集合，僅激活部分參數，大幅降低計算量。如DeepSeekV3激活37B參數（占總量671B的5.5%），其FLOPs可降低至傳統(tǒng)Dense架構的30%以下。在推理時，MoE架構能根據輸入動態(tài)分配計算資源，...

一、大模型訓練流程：從預訓練到對齊的三階閉環(huán)1.1預訓練階段基于海量無標注數據（如互聯網文本、多模態(tài)數據）進行自監(jiān)督學習，通過語言建模（LM）、對比學習等任務建立通用表征能力。典型參數規(guī)模為千億至萬億級別，需千卡級GPU集群訓練數月。1.2監(jiān)督微調（SFT）階段使用標注數據（如領域問答、指令遵循）調整模型參數，使其適配下游任務。SFT階段僅需0.1%1%的預訓練數據量即可顯著提升特定任務性能。1.3強化學習對齊（RLHF）...

開篇：RLHF如何重塑大模型交互范式在大模型從"技術展示"走向"產業(yè)落地"的進程中，如何讓模型輸出符合人類價值觀與使用習慣，成為比單純提升性能更關鍵的命題。基于人類反饋的強化學習（RLHF）正是解決這一問題的核心技術——它通過將人類偏好轉化為訓練信號，引導模型生成更自然、安全、符合預期的回答。而支撐RLHF的核心，是一系列不斷進化的強化學習算法。本文將解析四大RLHF算法，揭示它們如何讓模型從"會說話"進化到"懂人心...

在Qwen3Embedding的技術體系中，數據生成模塊通過大模型驅動的結構化合成框架突破了傳統(tǒng)文本嵌入模型的訓練數據瓶頸。這一創(chuàng)新不僅使模型在MTEB多語言排行榜以70.58分登頂，更在代碼檢索等專業(yè)領域實現80.68分的突破。以下結合官方技術報告與開源實踐，詳解數據生成的全流程技術細節(jié)。一、兩階段數據生成架構：從語義建模到查詢生成1.1配置階段：三維語義空間定義Qwen3采用Qwen332B大模型為文檔生成結構化語義配置，通過三大維...

在檢索增強生成(RAG)技術成為企業(yè)級AI應用核心架構的2025年，阿里巴巴通義實驗室開源的Qwen3Embedding系列模型以70.58分登頂MTEB多語言排行榜，其80.68分的代碼檢索成績更超越GoogleGemini模型8.1%。這一技術突破背后蘊含著從模型架構到訓練范式的全面創(chuàng)新，本文將深入技術底層，解析Qwen3Embedding如何通過多維度技術創(chuàng)新重塑文本嵌入與重排序技術格局。一、簡介Qwen3Embedding是基于Qwen3基礎模型構建的新一代文本嵌入與重排...

在Qwen3Embedding的技術體系中，數據生成模塊通過大模型驅動的結構化合成框架突破了傳統(tǒng)文本嵌入模型的訓練數據瓶頸。這一創(chuàng)新不僅使模型在MTEB多語言排行榜以70.58分登頂，更在代碼檢索等專業(yè)領域實現80.68分的突破。以下結合官方技術報告與開源實踐，詳解數據生成的全流程技術細節(jié)。一、兩階段數據生成架構：從語義建模到查詢生成1.1配置階段：三維語義空間定義Qwen3采用Qwen332B大模型為文檔生成結構化語義配置，通過三大維...

一、Qwen3Embedding系列模型介紹二、Qwen3Reranker系列模型介紹三、Qwen3Embedding和Qwen3Reranker的優(yōu)勢6月6日凌晨，阿里巴巴開源了Qwen3Embedding系列模型，包括Embedding（文本表征）和Reranker（排序）兩個模塊，旨在為文本檢索、語義匹配等任務提供強大支持。該系列模型基于Qwen3基礎模型進行訓練，在多項基準測試中展現出卓越性能，尤其在多語言支持方面達到行業(yè)領先水平。官方數據顯示，Qwen3Embedding系列在多語言文本...

在大模型技術爆發(fā)的今天，AIAgent（人工智能代理）正成為連接技術與場景的核心樞紐。它不僅是提升效率的「智能助手」，更是解鎖復雜任務的「萬能鑰匙」。本文結合多篇行業(yè)干貨，提煉出5種主流AIAgent模式，帶您看透智能時代的底層邏輯。一、AIAgent：重新定義人機協(xié)作的「智能體」簡單來說，AIAgent是基于大模型構建的自主智能體，能像人類一樣「感知環(huán)境→規(guī)劃決策→執(zhí)行反饋」。核心特點：自主性：無需人工干預，自動分解任務...

1.引言在人工智能領域，MultiAgent系統(tǒng)正逐漸成為解決復雜問題、實現高效協(xié)作的關鍵技術。CrewAI作為一款強大的多Agent協(xié)作工具，為開發(fā)者提供了便捷的方式來構建智能協(xié)作系統(tǒng)。本文將詳細介紹如何基于CrewAI構建MultiAgent系統(tǒng)。2.CrewAI核心概念詳解2.1代理（Agent）2.1.1Agent的定義與功能Agent是CrewAI中的自主單元，具備執(zhí)行任務、做出決策和與其他代理通信的能力。它們如同團隊中的成員，各自承擔特定角色，如研究員、作...

今天給大家分享一個超厲害的庫——LLMReasoner，它就像給大模型開了“智慧外掛”，能讓任何大語言模型（LLM）都像OpenAIo1和DeepSeekR1一樣深入思考！不管你是AI技術控，還是想提升大模型使用體驗的小伙伴，都別錯過～1.LLMReasoner是啥“寶藏”？LLMReasoner本質是個庫，致力于打破大模型給出“黑箱答案”的局面。以往，大模型輸出結果時，咱根本不知道它是怎么思考的，就像拆盲盒，充滿未知。但有了LLMReasoner，這一切都變啦...

在大語言模型（LLMs）的訓練領域，LowRankAdaptation（LoRA）技術堪稱一項重大突破。它就像給模型訓練開啟了一條“高速通道”，讓我們能更高效地為特定任務訓練大語言模型。如今，LoRA在眾多應用場景中廣泛使用，并且引發(fā)了一系列改進研究，催生出了許多變體，這些變體從不同角度優(yōu)化LoRA，提升訓練速度、性能，或者兩者兼得。今天，咱們就來深入了解一下LoRA及其家族成員的奧秘。1.LoRA：基礎概念與核心優(yōu)勢LoRA的核心做法是在...

在大語言模型（LLMs）的飛速發(fā)展進程中，DeepSeekR1憑借出色的性能脫穎而出，吸引了無數目光。而它背后的“秘密武器”——GRPO（GroupRelativePolicyOptimization）強化學習算法，更是成為大家熱議的焦點。今天，咱們就用通俗易懂的方式，深入剖析一下這個讓DeepSeekR1大放異彩的GRPO算法！1.GRPO誕生的“前因后果”在大語言模型的微調環(huán)節(jié)，強化學習（RL）起著舉足輕重的作用。一直以來，近端策略優(yōu)化（PPO）算法都是LLM微調的...

MCP全稱是ModelContextProtocol，也就是模型上下文協(xié)議。可別小瞧它，它可不是“另一個類似API的東西”，要是你這么想，那說明還沒真正get到它的精髓。說起傳統(tǒng)API，大家應該不陌生。它就像一套固定的工具套裝，通過固定和預定義的端點來提供功能，像常見的products（產品相關接口）、orders（訂單接口）、invoices（發(fā)票接口）這些。但這也帶來了不少麻煩。比如說，你想給API添加新功能，就得新建端點或者修改現有端點。這一改...

大語言模型（LLM）正以前所未有的速度改變著我們的生活和工作方式。“awesomellmapps”這個精心策劃的倉庫，為開發(fā)者和研究者們提供了豐富多樣的大語言模型應用示例。1.倉庫概述“awesomellmapps”是一個匯聚了眾多使用檢索增強生成（RAG）和人工智能代理構建的大語言模型應用程序的倉庫。它涵蓋了多種基于不同大語言模型構建的應用，包括OpenAI、Anthropic、Google的模型，以及DeepSeek、Qwen、Llama等開源模型，并且用戶可以...

在當今人工智能的浪潮中，RAG（檢索增強生成）技術大放異彩，像是RAGFlow、Qanything、Dify、FastGPT等RAG引擎，逐漸走進大家的視野。在這些強大的RAG引擎背后，有一個關鍵組件起著不可或缺的作用，它就是嵌入模型（EmbeddingModel）。今天，就讓我們一起深入了解一下這個神秘的嵌入模型吧！1.Embedding究竟是什么？在了解嵌入模型之前，得先搞清楚Embedding的概念。簡單來說，Embedding是一種“神奇魔法”，能把離散的非結構化...

大語言模型（LLM）的發(fā)展可謂日新月異。大家都知道，LLM的訓練過程很復雜，其中有兩個關鍵階段：預訓練和后訓練。今天咱們就來深入聊聊在這一過程中發(fā)揮重要作用的近端策略優(yōu)化（PPO）算法和組相對策略優(yōu)化（GRPO）算法。這倆算法不僅在學術圈備受關注，在實際應用中也有著舉足輕重的地位，理解它們，能讓你更懂LLM是如何一步步變得這么“聰明”的！一、從LLM訓練說起LLM的訓練如同一場漫長而復雜的旅程，主要分為預訓練和后訓...

DeepSeekR1模型的出現引起了廣泛關注，眾多開源復現項目紛紛涌現（OpenR1、simpleRLreason、TinyZero、MiniR1等）。然而，受GPU條件的限制，有些小伙伴可能無法順利運行這些項目。今天，我們就來介紹一個神奇的工具——UnslothAI，它可以幫助我們在有限的資源下訓練自己的DeepSeekR1推理模型，特別是通過GRPO（GroupRelativePolicyOptimization）技術，實現了資源的大幅降低。1.UnslothAI的神奇之處1.1GRPO技術簡介GRPO是一種強...

嵌入（Embedding）技術作為基石，廣泛應用于自然語言處理（NLP）、搜索引擎、推薦系統(tǒng)等多個關鍵領域，發(fā)揮著不可或缺的作用。盡管嵌入技術歷經持續(xù)發(fā)展并取得諸多顯著成果，但傳統(tǒng)嵌入方法始終受困于模型規(guī)模龐大、計算資源消耗嚴重、推理速度遲緩等難題，這些問題猶如枷鎖，限制了其進一步的拓展與應用。在此背景下，Model2Vec的全新嵌入技術為行業(yè)帶來了突破性的解決方案。它憑借創(chuàng)新性的設計，成功實現了嵌入模型規(guī)模縮小15...

1.背景大型推理模型如OpenAIo1、QwenQwQ等通過大規(guī)模強化學習，在科學、數學、編碼等復雜領域展現出了強大的逐步推理能力。它們以“慢思考”模式生成長思維鏈條，有效解決復雜問題，增強了推理的邏輯性和可解釋性。然而，這也帶來了顯著弊端，在長鏈式推理過程中，模型常常遭遇知識不足的困境。這使得推理鏈條容易出現錯誤傳播，嚴重影響最終答案的質量。例如，在處理一些復雜的科學問題時，模型可能會因為對某些關鍵知識點的缺...

2024年，AIAgents成為熱門概念，2025年則有望成為其爆發(fā)元年。AIAgents在企業(yè)場景中的應用日益廣泛，但在落地過程中也面臨著諸多挑戰(zhàn)。本文將基于Langbase的研究報告，探討AIAgents的發(fā)展現狀，包括LLM提供商的選擇、應用場景、落地制約因素以及所需的配套基建等方面。1.研究背景與參與者Langbase對來自100多個國家的3400多位專業(yè)人士進行了調查，涵蓋C級高管（46%）、工程師（26%）、客戶支持（17%）、市場營銷（8%）、IT（3%...