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在大模型发展进程中，MoE架构凭借独特优势备受关注。与传统Dense架构相比，它在计算效率、模型扩展性和任务处理能力等方面表现突出，为大模型性能提升提供了新方向。下面是其优势：计算效率更高：MoE架构通过路由器网络动态选择输入token激活的专家集合，仅激活部分参数，大幅降低计算量。如DeepSeekV3激活37B参数（占总量671B的5.5%），其FLOPs可降低至传统Dense架构的30%以下。在推理时，MoE架构能根据输入动态分配计算资源，...

一、大模型训练流程：从预训练到对齐的三阶闭环1.1预训练阶段基于海量无标注数据（如互联网文本、多模态数据）进行自监督学习，通过语言建模（LM）、对比学习等任务建立通用表征能力。典型参数规模为千亿至万亿级别，需千卡级GPU集群训练数月。1.2监督微调（SFT）阶段使用标注数据（如领域问答、指令遵循）调整模型参数，使其适配下游任务。SFT阶段仅需0.1%1%的预训练数据量即可显著提升特定任务性能。1.3强化学习对齐（RLHF）...

开篇：RLHF如何重塑大模型交互范式在大模型从"技术展示"走向"产业落地"的进程中，如何让模型输出符合人类价值观与使用习惯，成为比单纯提升性能更关键的命题。基于人类反馈的强化学习（RLHF）正是解决这一问题的核心技术——它通过将人类偏好转化为训练信号，引导模型生成更自然、安全、符合预期的回答。而支撑RLHF的核心，是一系列不断进化的强化学习算法。本文将解析四大RLHF算法，揭示它们如何让模型从"会说话"进化到"懂人心...

在Qwen3Embedding的技术体系中，数据生成模块通过大模型驱动的结构化合成框架突破了传统文本嵌入模型的训练数据瓶颈。这一创新不仅使模型在MTEB多语言排行榜以70.58分登顶，更在代码检索等专业领域实现80.68分的突破。以下结合官方技术报告与开源实践，详解数据生成的全流程技术细节。一、两阶段数据生成架构：从语义建模到查询生成1.1配置阶段：三维语义空间定义Qwen3采用Qwen332B大模型为文档生成结构化语义配置，通过三大维...

在检索增强生成(RAG)技术成为企业级AI应用核心架构的2025年，阿里巴巴通义实验室开源的Qwen3Embedding系列模型以70.58分登顶MTEB多语言排行榜，其80.68分的代码检索成绩更超越GoogleGemini模型8.1%。这一技术突破背后蕴含着从模型架构到训练范式的全面创新，本文将深入技术底层，解析Qwen3Embedding如何通过多维度技术创新重塑文本嵌入与重排序技术格局。一、简介Qwen3Embedding是基于Qwen3基础模型构建的新一代文本嵌入与重排...

在Qwen3Embedding的技术体系中，数据生成模块通过大模型驱动的结构化合成框架突破了传统文本嵌入模型的训练数据瓶颈。这一创新不仅使模型在MTEB多语言排行榜以70.58分登顶，更在代码检索等专业领域实现80.68分的突破。以下结合官方技术报告与开源实践，详解数据生成的全流程技术细节。一、两阶段数据生成架构：从语义建模到查询生成1.1配置阶段：三维语义空间定义Qwen3采用Qwen332B大模型为文档生成结构化语义配置，通过三大维...

一、Qwen3Embedding系列模型介绍二、Qwen3Reranker系列模型介绍三、Qwen3Embedding和Qwen3Reranker的优势6月6日凌晨，阿里巴巴开源了Qwen3Embedding系列模型，包括Embedding（文本表征）和Reranker（排序）两个模块，旨在为文本检索、语义匹配等任务提供强大支持。该系列模型基于Qwen3基础模型进行训练，在多项基准测试中展现出卓越性能，尤其在多语言支持方面达到行业领先水平。官方数据显示，Qwen3Embedding系列在多语言文本...

在大模型技术爆发的今天，AIAgent（人工智能代理）正成为连接技术与场景的核心枢纽。它不仅是提升效率的「智能助手」，更是解锁复杂任务的「万能钥匙」。本文结合多篇行业干货，提炼出5种主流AIAgent模式，带您看透智能时代的底层逻辑。一、AIAgent：重新定义人机协作的「智能体」简单来说，AIAgent是基于大模型构建的自主智能体，能像人类一样「感知环境→规划决策→执行反馈」。核心特点：自主性：无需人工干预，自动分解任务...

1.引言在人工智能领域，MultiAgent系统正逐渐成为解决复杂问题、实现高效协作的关键技术。CrewAI作为一款强大的多Agent协作工具，为开发者提供了便捷的方式来构建智能协作系统。本文将详细介绍如何基于CrewAI构建MultiAgent系统。2.CrewAI核心概念详解2.1代理（Agent）2.1.1Agent的定义与功能Agent是CrewAI中的自主单元，具备执行任务、做出决策和与其他代理通信的能力。它们如同团队中的成员，各自承担特定角色，如研究员、作...

今天给大家分享一个超厉害的库——LLMReasoner，它就像给大模型开了“智慧外挂”，能让任何大语言模型（LLM）都像OpenAIo1和DeepSeekR1一样深入思考！不管你是AI技术控，还是想提升大模型使用体验的小伙伴，都别错过～1.LLMReasoner是啥“宝藏”？LLMReasoner本质是个库，致力于打破大模型给出“黑箱答案”的局面。以往，大模型输出结果时，咱根本不知道它是怎么思考的，就像拆盲盒，充满未知。但有了LLMReasoner，这一切都变啦...

在大语言模型（LLMs）的训练领域，LowRankAdaptation（LoRA）技术堪称一项重大突破。它就像给模型训练开启了一条“高速通道”，让我们能更高效地为特定任务训练大语言模型。如今，LoRA在众多应用场景中广泛使用，并且引发了一系列改进研究，催生出了许多变体，这些变体从不同角度优化LoRA，提升训练速度、性能，或者两者兼得。今天，咱们就来深入了解一下LoRA及其家族成员的奥秘。1.LoRA：基础概念与核心优势LoRA的核心做法是在...

在大语言模型（LLMs）的飞速发展进程中，DeepSeekR1凭借出色的性能脱颖而出，吸引了无数目光。而它背后的“秘密武器”——GRPO（GroupRelativePolicyOptimization）强化学习算法，更是成为大家热议的焦点。今天，咱们就用通俗易懂的方式，深入剖析一下这个让DeepSeekR1大放异彩的GRPO算法！1.GRPO诞生的“前因后果”在大语言模型的微调环节，强化学习（RL）起着举足轻重的作用。一直以来，近端策略优化（PPO）算法都是LLM微调的...

MCP全称是ModelContextProtocol，也就是模型上下文协议。可别小瞧它，它可不是“另一个类似API的东西”，要是你这么想，那说明还没真正get到它的精髓。说起传统API，大家应该不陌生。它就像一套固定的工具套装，通过固定和预定义的端点来提供功能，像常见的products（产品相关接口）、orders（订单接口）、invoices（发票接口）这些。但这也带来了不少麻烦。比如说，你想给API添加新功能，就得新建端点或者修改现有端点。这一改...

大语言模型（LLM）正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。“awesomellmapps”这个精心策划的仓库，为开发者和研究者们提供了丰富多样的大语言模型应用示例。1.仓库概述“awesomellmapps”是一个汇聚了众多使用检索增强生成（RAG）和人工智能代理构建的大语言模型应用程序的仓库。它涵盖了多种基于不同大语言模型构建的应用，包括OpenAI、Anthropic、Google的模型，以及DeepSeek、Qwen、Llama等开源模型，并且用户可以...

在当今人工智能的浪潮中，RAG（检索增强生成）技术大放异彩，像是RAGFlow、Qanything、Dify、FastGPT等RAG引擎，逐渐走进大家的视野。在这些强大的RAG引擎背后，有一个关键组件起着不可或缺的作用，它就是嵌入模型（EmbeddingModel）。今天，就让我们一起深入了解一下这个神秘的嵌入模型吧！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。简单来说，Embedding是一种“神奇魔法”，能把离散的非结构化...

大语言模型（LLM）的发展可谓日新月异。大家都知道，LLM的训练过程很复杂，其中有两个关键阶段：预训练和后训练。今天咱们就来深入聊聊在这一过程中发挥重要作用的近端策略优化（PPO）算法和组相对策略优化（GRPO）算法。这俩算法不仅在学术圈备受关注，在实际应用中也有着举足轻重的地位，理解它们，能让你更懂LLM是如何一步步变得这么“聪明”的！一、从LLM训练说起LLM的训练如同一场漫长而复杂的旅程，主要分为预训练和后训...

DeepSeekR1模型的出现引起了广泛关注，众多开源复现项目纷纷涌现（OpenR1、simpleRLreason、TinyZero、MiniR1等）。然而，受GPU条件的限制，有些小伙伴可能无法顺利运行这些项目。今天，我们就来介绍一个神奇的工具——UnslothAI，它可以帮助我们在有限的资源下训练自己的DeepSeekR1推理模型，特别是通过GRPO（GroupRelativePolicyOptimization）技术，实现了资源的大幅降低。1.UnslothAI的神奇之处1.1GRPO技术简介GRPO是一种强...

嵌入（Embedding）技术作为基石，广泛应用于自然语言处理（NLP）、搜索引擎、推荐系统等多个关键领域，发挥着不可或缺的作用。尽管嵌入技术历经持续发展并取得诸多显著成果，但传统嵌入方法始终受困于模型规模庞大、计算资源消耗严重、推理速度迟缓等难题，这些问题犹如枷锁，限制了其进一步的拓展与应用。在此背景下，Model2Vec的全新嵌入技术为行业带来了突破性的解决方案。它凭借创新性的设计，成功实现了嵌入模型规模缩小15...

1.背景大型推理模型如OpenAIo1、QwenQwQ等通过大规模强化学习，在科学、数学、编码等复杂领域展现出了强大的逐步推理能力。它们以“慢思考”模式生成长思维链条，有效解决复杂问题，增强了推理的逻辑性和可解释性。然而，这也带来了显著弊端，在长链式推理过程中，模型常常遭遇知识不足的困境。这使得推理链条容易出现错误传播，严重影响最终答案的质量。例如，在处理一些复杂的科学问题时，模型可能会因为对某些关键知识点的缺...

2024年，AIAgents成为热门概念，2025年则有望成为其爆发元年。AIAgents在企业场景中的应用日益广泛，但在落地过程中也面临着诸多挑战。本文将基于Langbase的研究报告，探讨AIAgents的发展现状，包括LLM提供商的选择、应用场景、落地制约因素以及所需的配套基建等方面。1.研究背景与参与者Langbase对来自100多个国家的3400多位专业人士进行了调查，涵盖C级高管（46%）、工程师（26%）、客户支持（17%）、市场营销（8%）、IT（3%...