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讯飞星火认知大模型 V2.0:基于 Python 和 C++ 进行代码写作能力已高度逼近 ChatGPT

在今日下午的科大讯飞发布会上,讯飞星火认知大模型 V2.0 正式发布,重点提升代码能力和多模态能力,并推出面向老师、学校、企业、开发者等更多元的应用落地产品。 网址:https://xinghuo.xfyun.cn/ 科大讯飞董事长刘庆峰介绍,讯飞星火 V2.0 代码能力实现大幅度提升,从业界参考测试集上的效果对比来看,星火 V2.0 基于 Python 和 C++ 进行代码写作能力已高度逼近 ChatGPT,差距仅为 1% 和 2%。 他还表示,当前代码能力的逻辑、算法、方法体系、数据准备已就绪,所需要的就是时间和算力。 在本次发布会上,科大讯飞展示了星火2.0可以实现代码生成、代码补齐、代码纠错、代码解释、单元测试生成等开发能力。基于此,科大讯飞公布了基于星火2.0的智能编程助手:iFlyCode 1.0,拥有星火大模型的所有代码生成相关能力,并可以无缝集成至开发环境。 根据讯飞内部的研发效能统计,超过2000名员工在使用iFlyCode 1.0后,代码的采纳率提升30%以上,编码效率提升30%以上,综合效率提升超过了15%。 根据科大讯飞官方路线图,讯飞星火大模型将在 10 月 ...

chatglm2-6b模型在9n-triton中部署并集成至langchain实践 | 京东云技术团队

一.前言 近期, ChatGLM-6B 的第二代版本ChatGLM2-6B已经正式发布,引入了如下新特性: ①. 基座模型升级,性能更强大,在中文C-Eval榜单中,以51.7分位列第6; ②. 支持8K-32k的上下文; ③. 推理性能提升了42%; ④. 对学术研究完全开放,允许申请商用授权。 目前大多数部署方案采用的是fastapi+uvicorn+transformers,这种方式适合快速运行一些demo,在生产环境中使用还是推荐使用专门的深度学习推理服务框架,如Triton。本文将介绍我利用集团9n-triton工具部署ChatGLM2-6B过程中踩过的一些坑,希望可以为有部署需求的同学提供一些帮助。 二.硬件要求 部署的硬件要求可以参考如下: 量化等级 编码 2048 长度的最小显存 生成 8192 长度的最小显存 FP16 / BF16 13.1 GB 12.8 GB INT8 8.2 GB 8.1 GB INT4 5.5 GB 5.1 GB 我部署了2个pod,每个pod的资源:CPU(4核)、内存(30G)、1张P40显卡(显存24G)。 三.部署实践 Triton默...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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