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最强开源大模型面世:阿里发布Qwen2

今天凌晨,阿里巴巴通义千问团队发布了Qwen2系列开源模型。该系列模型包括5个尺寸的预训练和指令微调模型:Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B以及Qwen2-72B。 随即,硅基流动团队在云服务平台SiliconCloud上线了Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B、Qwen2-72B模型。 欢迎来玩儿: https://cloud.siliconflow.cn/models/text/chat/ 注意!!!与上周发布的GLM-4-9B模型一样,上述三款Qwen2模型同样已进入“6.18购物狂欢节”福利包:“新用户送3亿token”。注册即可畅玩(截止6月18日23:59): www.siliconflow.cn/zh-cn/siliconcloud Qwen2模型评测表现及亮点 Qwen2在多个评测基准上具有领先优势。 据Qwen官方博客介绍,在针对预训练语言模型的评估中,对比当前最优的开源模型,Qwen2-72B在包括自然语言理解、知识、代码、数学及多语言等多项能力上均显著超越当前领先的模型,如Llama-3-70B以及...

提升 LLMs 效率,降低使用成本:一种减少 Tokens 消耗的实战策略

编者按: LLMs 被视为 AI 领域的一个里程碑式的突破,但要将其应用于实际生产环境,并且还能用对、用好并非易事。模型的使用成本和响应延迟是目前将大语言模型(LLMs)应用于生产环境中的核心难题之一。 在本期刊载的这篇文章中,作者从自身项目的实践经验出发,分享了一系列实用技巧,帮助优化 LLM Prompt ,能够一定程度上降低大模型的使用成本和响应延迟。 文章首先解析了导致高成本和高延迟的根源在于输入输出 tokens 的数量,而非任务本身的复杂度。接下来,作者逐一阐述了包括提示词拆分、模块化设计、与传统编程技术结合使用等多种优化策略。这些策略体现了作者对大模型应用本质的深刻理解,注重发挥 LLMs 在复杂推理方面的优势,同时将数学计算、数据聚合等工作外包给 SQL/Python 等更高效的工具。 本文贯穿了一种务实的方法论 ------ 理性看待 LLMs 技术,扬长避短,与其他技术工具形成合力,而非将其视为解决一切问题的"灵丹妙药"。这种观点和方法论对于企业更好地将 LLMs 技术应用于生产实践至关重要。 作者 :Jan Majewski 编译 :岳扬 image genera...

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