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阿里小蜜技术研究
阿里小蜜整体体系架构主要分为两大部分：意图识别层和问答匹配层。意图识别层通过识别语言的真实意图，将其分类并抽取属性，为后续领域识别提供依据，结合上下文数据模型和领域数据模型不断进行推理与明确。问答匹配层则负责问题的匹配识别和答案生成，根据不同业务场景，分为问答型、任务型和语聊型三大类。
企业小蜜则支持电商、政务、金融、办公等多领域，提供中文、英文、越南语、印尼语等多语言服务。阿里小蜜在东南亚电商巨头Lazada和阿里巴巴内部的内外小蜜服务中均有应用。技术实践方面，阿里小蜜通过智能对话流程、意图识别、机器阅读理解、多轮增强式导购等技术，提供高效、准确的服务。
阿里云小蜜对话机器人的核心算法详解如下：阿里小蜜智能对话平台通过结合自然语言理解、对话管理和用户模拟器，构建出高效且灵活的对话服务。以下是这三个关键模块的深入剖析： 自然语言理解（NLU）：针对不同场景和样本量，小蜜采用无样本、小样本和多样本处理策略。
云小蜜概述阿里小蜜起源于淘宝的高业务需求，旨在通过智能客服技术提升效率，如今已扩展至包括智能对话、决策、服务路由等多个功能。它不仅服务于淘宝和天猫，还赋能其他企业及外部客户，通过对话机器人辅助人工客服，降低成本并提高效率。
智能导购对应的是任务型机器人，技术架构如下：智能导购的意图理解主要是用户想要购买的商品以及商品对应的属性，相对于传统的意图理解面临的挑战有：基于以上问题，阿里小蜜通过品类管理和属性管理维护了一个意图堆。以下分别是品类管理和属性管理的架构图，方法都大同小异。
大语言模型评测
大模型评测全解析：现状、方法与挑战 大型语言模型（LLMs）的崛起引发了广泛的关注，对它们的评估成为关键。首篇综述文章《A Survey on Evaluation of Large Language Models》深入探讨了评测对象、评测领域、评测方法和评估挑战。
FlagEval 大语言模型评测体系包含 6 大评测任务、近 30 个评测数据集和超 10 万道评测题目，除了公开数据集如 HellaSwag、MMLU、C-Eval 等，还包括由智源人工智能研究院自建的主观评测数据集 Chinese Linguistics & Cognition Challenge (CLCC)、北京大学等单位共建的 C-SEM 评测数据集等。
LLMs（大语言模型）的自动评估指标主要包括N-gram、EM、ROUGE & BLEU、BERTScore以及Perplexity和F1-score。N-gram作为统计模型，通过计算文本中连续N个字符或单词的出现频率，适用于多种自然语言处理任务，但可能会遇到稀疏性问题。EM则关注预测与答案的精确对应。
多模态大语言模型（MLLM）的兴起带来了革命性的能力提升，比如看图写作和看图写代码，但仅凭这些样例难以全面评估模型性能。为此，腾讯优图实验室与厦门大学共同构建了一个全面的评测基准MM，对现有12种开源MLLM模型进行了全面定量评测，并发布了16个排行榜，覆盖感知和认知能力。
Llama 2：开源世界中表现卓越的大语言模型详解 该实验主要基于人工对模型的“帮助性”进行了评估，测试了大约 2000 个对抗性提示，以确保模型在安全性方面表现出色。综合比较结果显示，Llama2 在帮助性和安全性方面显著优于目前主流的开源模型，并且甚至超过了部分闭源模型。
在这篇文章中，我们将深入探讨在 NVIDIA A5000 GPU 上测试阿里最热门的大模型 Qwen2 的性能。Qwen2 是阿里云推出的开源大语言模型系列，拥有多种参数大小，包括一个混合专家模型，已经在 Hugging Face 上开源。
