一、什么是msswift？為什么選它？二、核心能力：這些技術(shù)讓微調(diào)效率翻倍2.1輕量訓(xùn)練技術(shù)全家桶2.2人類偏好對齊訓(xùn)練方法2.3推理與量化加速三、5分鐘上手3.1安裝3.2環(huán)境要求3.310分鐘微調(diào)實(shí)戰(zhàn)：以Qwen2.57B為例3.3.1命令行方式3.3.2訓(xùn)練后推理3.3.3模型推送到ModelScope33.3.4零代碼微調(diào)：WebUI界面3.3.5使用python訓(xùn)練和推理四、從訓(xùn)練到部署完整流程4.1支持的訓(xùn)練方法4.2預(yù)訓(xùn)練4.2微調(diào)4.3RLHF4.4推理4.5界面推理4.6部署4.7采樣4...

一、微調(diào)基礎(chǔ)概念1.1.什么是大模型微調(diào)？1.2全量微調(diào)與高效微調(diào)的區(qū)別1.3模型微調(diào)的優(yōu)劣勢分析二、高效微調(diào)核心技術(shù)：LoRA與QLoRA簡介2.1LoRA：低秩適配的高效微調(diào)方法2.2QLoRA：量化與低秩結(jié)合的優(yōu)化方案2.3LoRA與QLoRA對比三、高效微調(diào)的四大應(yīng)用場景3.1對話風(fēng)格微調(diào)3.2知識灌注3.3推理能力提升3.4Agent能力提升四、主流微調(diào)工具介紹4.1unsloth4.2LLamaFactory4.3msSWIFT4.4ColossalAI4.5其他微調(diào)框架五、模型性能評估框架：E...

一、為什么選擇Coze開發(fā)智能體？二、智能體的核心：模型與工具的“黃金搭檔”三、手把手教你搭建第一個(gè)通用智能體步驟1：進(jìn)入平臺，創(chuàng)建項(xiàng)目步驟2：配置“大腦”——選擇模型步驟3：配備“手腳”——添加必備插件步驟4：測試效果，調(diào)試優(yōu)化四、4個(gè)實(shí)用場景，讓智能體成為你的“得力助手”五、進(jìn)階：讓智能體更“懂你”參考文獻(xiàn)在AI技術(shù)飛速發(fā)展的今天，智能體（Agent）已經(jīng)成為企業(yè)提升效率、解決實(shí)際問題的重要工具。無需復(fù)雜...

一、什么是vLLM？從起源到核心定位二、vLLM憑什么「出圈」？核心優(yōu)勢解析2.1革命性的內(nèi)存管理：PagedAttention技術(shù)2.2超高吞吐量：連續(xù)批處理+硬件優(yōu)化2.3兼容性與靈活性拉滿三、動(dòng)手實(shí)踐：vLLM安裝與環(huán)境配置3.1GPU環(huán)境安裝（以NVIDIA為例）3.2CPU環(huán)境安裝（適合測試或資源受限場景）四、快速上手：vLLM的兩種核心用法4.1離線批量推理：高效處理批量任務(wù)4.2OpenAI兼容服務(wù)器：無縫對接現(xiàn)有應(yīng)用五、vLLM適合哪些場景？總結(jié)：vLL...

一、架構(gòu)對比：技術(shù)路線決定適用場景二、代碼開發(fā)能力：從無代碼到深度定制三、長上下文與知識庫支持：處理復(fù)雜信息的核心能力四、私有化部署與數(shù)據(jù)安全：合規(guī)場景的核心考量五、模型集成與擴(kuò)展性：應(yīng)對技術(shù)迭代的靈活性六、生態(tài)系統(tǒng)與開發(fā)者支持：長期演進(jìn)的保障七、行業(yè)適配：場景化能力決定落地效果八、成本與部署門檻：短期投入與長期收益平衡九、選型決策指南：四步找到最適配平臺在AI智能體技術(shù)加速落地的今天，企業(yè)面對C...

在大模型落地過程中，我們經(jīng)常會(huì)遇到一個(gè)矛盾：簡單問題用復(fù)雜推理會(huì)浪費(fèi)資源，復(fù)雜問題用簡單處理又會(huì)出錯(cuò)。而自適應(yīng)推理技術(shù)正是為解決這個(gè)矛盾而生——它能讓模型根據(jù)任務(wù)難度動(dòng)態(tài)調(diào)整推理策略，在效率與性能之間找到最佳平衡點(diǎn)。今天我們就來拆解業(yè)界主流的三大自適應(yīng)推理方法，看看阿里、字節(jié)和清華團(tuán)隊(duì)是如何讓大模型學(xué)會(huì)“按需思考”的。一、什么是大模型自適應(yīng)推理？簡單說，自適應(yīng)推理就是讓大模型“聰明地分配思考資...

在大模型競爭白熱化的今天，DeepSeekR1憑借在數(shù)學(xué)推理、代碼生成等復(fù)雜任務(wù)中的亮眼表現(xiàn)脫穎而出。它的成功并非一蹴而就，而是經(jīng)過四階段精心訓(xùn)練的結(jié)果。今天，我們就來拆解這一“推理高手”的成長軌跡，看看它是如何從基礎(chǔ)模型一步步進(jìn)化為多面手的。一階段：冷啟動(dòng)監(jiān)督微調(diào)（ColdStartSFT）——打好推理“地基”如果把DeepSeekR1的訓(xùn)練比作蓋房子，那么第一階段就是“打地基”。這一階段的核心目標(biāo)是讓模型掌握基本的推理邏...

在檢索增強(qiáng)生成（RAG）系統(tǒng)中，“召回”與“排序”是決定效果的兩大核心環(huán)節(jié)。Qwen3系列開源模型通過Embedding與Reranker的組合，為這兩個(gè)環(huán)節(jié)提供了高效解決方案——Embedding負(fù)責(zé)從海量數(shù)據(jù)中“粗召回”相關(guān)內(nèi)容，Reranker則對召回結(jié)果“精排序”，讓最相關(guān)的信息脫穎而出。本文將記錄如何通過LoRA微調(diào)讓這兩個(gè)模型適配垂直領(lǐng)域。一、為什么需要微調(diào)？Qwen3的Embedding和Reranker模型在通用場景表現(xiàn)優(yōu)異，但在垂直領(lǐng)域（如專...

注意力機(jī)制是Transformer架構(gòu)的靈魂，也是大模型性能與效率平衡的關(guān)鍵。從最初的多頭注意力（MHA）到最新的多頭潛在注意力（MLA），研究者們通過不斷優(yōu)化鍵（Key）、值（Value）與查詢（Query）的交互方式，在模型表達(dá)能力與計(jì)算效率之間持續(xù)探索。本文將系統(tǒng)梳理MHA、MQA、GQA、MLA四種主流注意力機(jī)制的理論根基，剖析其設(shè)計(jì)動(dòng)機(jī)、核心原理與代碼實(shí)踐。一、多頭注意力（MHA）：并行特征捕捉的奠基之作1.1設(shè)計(jì)動(dòng)機(jī)：突破單頭注...

在AI技術(shù)飛速發(fā)展的今天，“看懂圖片、理解文字”早已不是難事，但讓機(jī)器同時(shí)掌握這兩種能力，并實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)的精準(zhǔn)匹配，卻曾是行業(yè)難題。直到2021年，OpenAI推出的CLIP（ContrastiveLanguage–ImagePretraining）模型橫空出世，才真正打破了文本與圖像之間的“次元壁”。作為多模態(tài)領(lǐng)域的里程碑之作，CLIP不僅能讓文本精準(zhǔn)檢索圖片，還能實(shí)現(xiàn)零樣本分類等酷炫功能，被廣泛應(yīng)用于電商搜索、內(nèi)容審核、廣告推薦等企業(yè)場景。今天，...

在大模型訓(xùn)練中，讓模型輸出符合人類偏好的內(nèi)容是關(guān)鍵一步。目前主流的兩種方法——PPO（近端策略優(yōu)化）和DPO（直接偏好優(yōu)化），分別代表了強(qiáng)化學(xué)習(xí)和直接優(yōu)化的不同思路。本文將拆解兩者的核心思想、實(shí)現(xiàn)邏輯，以及DPO如何解決PPO的痛點(diǎn)。一、PPO：用強(qiáng)化學(xué)習(xí)"穩(wěn)扎穩(wěn)打"PPO是強(qiáng)化學(xué)習(xí)在大模型領(lǐng)域的經(jīng)典應(yīng)用，核心思想是在限制策略更新幅度的前提下，最大化模型獲得的獎(jiǎng)勵(lì)。簡單來說，就是讓模型在學(xué)習(xí)過程中"穩(wěn)步提升"，避免...

在大模型發(fā)展進(jìn)程中，MoE架構(gòu)憑借獨(dú)特優(yōu)勢備受關(guān)注。與傳統(tǒng)Dense架構(gòu)相比，它在計(jì)算效率、模型擴(kuò)展性和任務(wù)處理能力等方面表現(xiàn)突出，為大模型性能提升提供了新方向。下面是其優(yōu)勢：計(jì)算效率更高：MoE架構(gòu)通過路由器網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)選擇輸入token激活的專家集合，僅激活部分參數(shù)，大幅降低計(jì)算量。如DeepSeekV3激活37B參數(shù)（占總量671B的5.5%），其FLOPs可降低至傳統(tǒng)Dense架構(gòu)的30%以下。在推理時(shí)，MoE架構(gòu)能根據(jù)輸入動(dòng)態(tài)分配計(jì)算資源，...

一、大模型訓(xùn)練流程：從預(yù)訓(xùn)練到對齊的三階閉環(huán)1.1預(yù)訓(xùn)練階段基于海量無標(biāo)注數(shù)據(jù)（如互聯(lián)網(wǎng)文本、多模態(tài)數(shù)據(jù)）進(jìn)行自監(jiān)督學(xué)習(xí)，通過語言建模（LM）、對比學(xué)習(xí)等任務(wù)建立通用表征能力。典型參數(shù)規(guī)模為千億至萬億級別，需千卡級GPU集群訓(xùn)練數(shù)月。1.2監(jiān)督微調(diào)（SFT）階段使用標(biāo)注數(shù)據(jù)（如領(lǐng)域問答、指令遵循）調(diào)整模型參數(shù)，使其適配下游任務(wù)。SFT階段僅需0.1%1%的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量即可顯著提升特定任務(wù)性能。1.3強(qiáng)化學(xué)習(xí)對齊（RLHF）...

開篇：RLHF如何重塑大模型交互范式在大模型從"技術(shù)展示"走向"產(chǎn)業(yè)落地"的進(jìn)程中，如何讓模型輸出符合人類價(jià)值觀與使用習(xí)慣，成為比單純提升性能更關(guān)鍵的命題?；谌祟惙答伒膹?qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）正是解決這一問題的核心技術(shù)——它通過將人類偏好轉(zhuǎn)化為訓(xùn)練信號，引導(dǎo)模型生成更自然、安全、符合預(yù)期的回答。而支撐RLHF的核心，是一系列不斷進(jìn)化的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。本文將解析四大RLHF算法，揭示它們?nèi)绾巫屇Ｐ蛷?quot;會(huì)說話"進(jìn)化到"懂人心...

在Qwen3Embedding的技術(shù)體系中，數(shù)據(jù)生成模塊通過大模型驅(qū)動(dòng)的結(jié)構(gòu)化合成框架突破了傳統(tǒng)文本嵌入模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)瓶頸。這一創(chuàng)新不僅使模型在MTEB多語言排行榜以70.58分登頂，更在代碼檢索等專業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)80.68分的突破。以下結(jié)合官方技術(shù)報(bào)告與開源實(shí)踐，詳解數(shù)據(jù)生成的全流程技術(shù)細(xì)節(jié)。一、兩階段數(shù)據(jù)生成架構(gòu)：從語義建模到查詢生成1.1配置階段：三維語義空間定義Qwen3采用Qwen332B大模型為文檔生成結(jié)構(gòu)化語義配置，通過三大維...

在檢索增強(qiáng)生成(RAG)技術(shù)成為企業(yè)級AI應(yīng)用核心架構(gòu)的2025年，阿里巴巴通義實(shí)驗(yàn)室開源的Qwen3Embedding系列模型以70.58分登頂MTEB多語言排行榜，其80.68分的代碼檢索成績更超越GoogleGemini模型8.1%。這一技術(shù)突破背后蘊(yùn)含著從模型架構(gòu)到訓(xùn)練范式的全面創(chuàng)新，本文將深入技術(shù)底層，解析Qwen3Embedding如何通過多維度技術(shù)創(chuàng)新重塑文本嵌入與重排序技術(shù)格局。一、簡介Qwen3Embedding是基于Qwen3基礎(chǔ)模型構(gòu)建的新一代文本嵌入與重排...

在Qwen3Embedding的技術(shù)體系中，數(shù)據(jù)生成模塊通過大模型驅(qū)動(dòng)的結(jié)構(gòu)化合成框架突破了傳統(tǒng)文本嵌入模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)瓶頸。這一創(chuàng)新不僅使模型在MTEB多語言排行榜以70.58分登頂，更在代碼檢索等專業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)80.68分的突破。以下結(jié)合官方技術(shù)報(bào)告與開源實(shí)踐，詳解數(shù)據(jù)生成的全流程技術(shù)細(xì)節(jié)。一、兩階段數(shù)據(jù)生成架構(gòu)：從語義建模到查詢生成1.1配置階段：三維語義空間定義Qwen3采用Qwen332B大模型為文檔生成結(jié)構(gòu)化語義配置，通過三大維...

一、Qwen3Embedding系列模型介紹二、Qwen3Reranker系列模型介紹三、Qwen3Embedding和Qwen3Reranker的優(yōu)勢6月6日凌晨，阿里巴巴開源了Qwen3Embedding系列模型，包括Embedding（文本表征）和Reranker（排序）兩個(gè)模塊，旨在為文本檢索、語義匹配等任務(wù)提供強(qiáng)大支持。該系列模型基于Qwen3基礎(chǔ)模型進(jìn)行訓(xùn)練，在多項(xiàng)基準(zhǔn)測試中展現(xiàn)出卓越性能，尤其在多語言支持方面達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先水平。官方數(shù)據(jù)顯示，Qwen3Embedding系列在多語言文本...

在大模型技術(shù)爆發(fā)的今天，AIAgent（人工智能代理）正成為連接技術(shù)與場景的核心樞紐。它不僅是提升效率的「智能助手」，更是解鎖復(fù)雜任務(wù)的「萬能鑰匙」。本文結(jié)合多篇行業(yè)干貨，提煉出5種主流AIAgent模式，帶您看透智能時(shí)代的底層邏輯。一、AIAgent：重新定義人機(jī)協(xié)作的「智能體」簡單來說，AIAgent是基于大模型構(gòu)建的自主智能體，能像人類一樣「感知環(huán)境→規(guī)劃決策→執(zhí)行反饋」。核心特點(diǎn)：自主性：無需人工干預(yù)，自動(dòng)分解任務(wù)...

1.引言在人工智能領(lǐng)域，MultiAgent系統(tǒng)正逐漸成為解決復(fù)雜問題、實(shí)現(xiàn)高效協(xié)作的關(guān)鍵技術(shù)。CrewAI作為一款強(qiáng)大的多Agent協(xié)作工具，為開發(fā)者提供了便捷的方式來構(gòu)建智能協(xié)作系統(tǒng)。本文將詳細(xì)介紹如何基于CrewAI構(gòu)建MultiAgent系統(tǒng)。2.CrewAI核心概念詳解2.1代理（Agent）2.1.1Agent的定義與功能Agent是CrewAI中的自主單元，具備執(zhí)行任務(wù)、做出決策和與其他代理通信的能力。它們?nèi)缤瑘F(tuán)隊(duì)中的成員，各自承擔(dān)特定角色，如研究員、作...