这会导致我们公共平台上的某些
Posted: Mon Apr 21, 2025 4:00 am
这些因素之间有时会产生有趣的相互作用。举个例子我们最初只限制了首个Token响应时间TimeToFirstToken, TTFT因为这对于我们初期产品延迟有直接影响。然而随着我们解决幻觉问题并且思维链Chain of Thought, CoT在我们的提示词中变得突出如果我们忽略了Token间响应时间TimeBetweenTokens, TBT会对我们造成更大的伤害因为任何“推理”token都会增加产品的延迟例如对于一个200个tokens的推理步骤即使是10毫秒的TBT增加也意味着额外的2秒延迟。
这会导致我们公共平台上的某些任务突然发出超时警告我们不得不迅速增加算力以缓解这一问题。 还在死磕的事： 将更简单的任务转移到内部进行并使用微调后的自己的模型进行处理。注：潜在意思是专门化的模型要 奥地利电话号码列表 和通用大模型进行搭配 为大语言模型LLM部署构建更可预测的基础设施。
注：不理解我猜是LLM吞吐量伸缩需要更可控 减少每个步骤中浪费的tokens。 收获 我们说的够多了为什么不让产品自己说话呢？ AI智能体产品案例深度思考和分享全球顶级公司实践细节做AI智能体必读 这还不错！特别是后续的建议中让产品可以像维基百科那样带你进入一个充满好奇心的“知识黑洞”的功能。
随着我们不断提高质量、开发新功能并优化流程以加快速度我们很快就会向更多用户推出上述功能。 能够走到这一步离不开一群优秀人士的巨大努力我们将继续学习并很快分享更多技术细节。敬请期待！ 注：这里的产品、工程实践其实和琢磨事之前分享的各种内容基本全部吻合参见在人工智能技术的浪潮中短视频平台抖音和快手通过各自的AI应用——豆包和可灵展示了两种不同的产品发展路径。
本文将深入探讨豆包和可灵背后的产品逻辑分析它们在A
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