本文介绍了通过自研大模型实现智能体自动挂断或转呼功能的技术方案，包括基于LLM输出文本指令和tool_calls的两种实现方式。
本文介绍如何实现智能体自动挂断/转呼。
微调之后还能做什么？大模型后训练全链路技术解析
什么是后训练？ 后训练（Post-Training）是指在预训练模型的基础上，针对特定的任务或数据集进行额外的训练。这个阶段通常涉及到微调（Fine-tuning）和对齐 （Alignment），即调整预训练模型的参数以适应新的任务。 黑色： 预训练阶段 红色： 后训练阶段 ...
生物医药蛋白分子数据采集：支撑大模型训练的技术实践分享
作为生物信息学领域的数据工程师，近期在为蛋白质相互作用预测AI大模型构建训练集时，我面临着从PDB、UniProt等学术数据库获取高质量三维结构、序列及功能注释数据的核心挑战。通过综合运用反爬对抗技术，成功突破了数据库的速率限制、验证码验证等反爬机制，将数据采集效率提升4倍，为蛋白质-配体结合预测模型训练提供了包含10万+条有效数据的基础数据集，提高了该模型预测的准确性。 ...
基于 Megatron 的多模态大模型训练加速技术解析
作者：胡凯文，李鹏，黄俊 一、引言 多模态大模型是近期业界关注的热点，OpenAI 的 GPT4O 以及谷歌 Gemini 等多模态大模型的出现让人机交互变得更加简单和自然，在图文检索、视觉问答等多种下游任务上表现优异。通过结合语言理解和视觉感知能力，能为用户提供更加丰富和自然的人机交互体验。 Pai-Megatron-Patch 是一款由阿里云人工智能平台PA...
【机器学习】大模型训练的深入探讨——Fine-tuning技术阐述与Dify平台介绍
引言 Fine-tuning技术允许用户根据特定任务的需求对预训练好的大模型进行微调，从而提高模型在特定任务上的性能。相比从头开始训练模型，可以显著降低训练成本和时间。还可以快速适应新任务的数据分布和特征，使模型能够更好地适应新的应用场景。 Dify平台提供了丰富的预训练模型和自定义模型，用户可以直接在平台上进行Fine-tuning，无需自行准备和训练模型。该平台提供了数据导入...
Firefly：开源大模型训练工具助力AI技术进步，让你轻松训练各种主流大模型！
前言 近年来，随着人工智能技术的快速发展，大模型训练 成为了 AI领域 的热门话题之一。 在这个背景下，开源项目 Firefly 应运而生，为AI开发者提供了一站式大模型训练的‘场所’。 项目介绍 ...
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通义大模型
阿里云自主研发的通义大模型，凭借万亿级超大规模数据训练和领先的算法框架，实现全模态高效精准的模型服务调用。https://www.aliyun.com/product/tongyi
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