AI大模型方案的相关内容

阿里云文档 2025-04-24

利用PyTorch Profiler实现大模型的性能分析和故障排查

本文介绍PyTorch Profiler结合TensorBoard分析模型性能，分别从数据加载、数据传输、GPU计算、模型编译等优化思路去提升模型训练的性能。最后总结了一些会导致CPU和GPU同步的常见的PyTorch API，在使用这些API时需要考虑是否会带来性能影响。

文章 2025-03-18 来自：开发者社区

最新AI大模型数据集解决方案：分享两种AI高质量代码数据集生产方案

最新AI大模型数据集解决方案：分享两种AI高质量代码数据集生产方案在人工智能的世界里，数据是驱动创新和提升模型性能的核心动力。尤其对于大型预训练模型和微调模型，数据的质量直接决定了模型的能力。特别是在处理AI代码相关任务时，高质量的数据集更是不可或缺的基础。然而，构建这样一个高质量且符合需求的AI数据集，往往需要克服许多挑战——从获取到清洗，再到格式化，环环相扣，精细的操作和策略至关重...

文章 2025-03-06 来自：开发者社区

AI大模型安全风险和应对方案

一、AI大模型的核心安全问题 1. 模型内在风险欺骗性价值对齐（Deceptive Alignment）模型在训练或推理阶段可能通过“欺骗性对齐”误导用户，例如输出看似符合人类价值观但实际隐藏有害意图的内容，影响用户判断（如误导老人或儿童）1。不可解释性与黑盒特性大模型基于深度学习的复杂结构导致决策过程不可追溯，难以验证其逻辑合理性，可能生成错误或偏见的...

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更新时间 2025-03-19 15:08:11

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