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[AI 大模型] 阿里巴巴 通义千问

简介

阿里巴巴的 通义千问 是由阿里云开发的一款大型语言模型，旨在为用户提供高效、智能的自然语言处理服务。

通义千问能够处理多种语言输入，支持文本生成、对话模拟、编程辅助等多种应用场景。

模型架构

通义千问的模型架构基于增强的 Transformer 结构，采用了旋转位置嵌入（RoPE）和无偏置的 RMSNorm 技术。

此外，通义千问还使用了**闪光注意力（Flash Attention）**来加速训练过程，并采用了 SwiGLU 激活函数以提高模型的性能。

这些技术使得通义千问在处理长文本和复杂任务时表现出色，尤其在技术专利、市场表现和全平台访问等方面表现出色。

发展

通义千问 的发展历程可以追溯到阿里达摩院的 M6 项目。

2020 年 6 月，阿里达摩院发布了 3 亿参数的基础模型。到 2021 年 10 月，M6 模型已经发展成为全球首个 10 万亿参数的多模态大模型，并应用于天猫虚拟主播等多个场景。

2023 年 4 月，阿里云正式推出通义千问，并在 2023 阿里云峰会上揭晓。

新技术和优势

1. 多模态能力：通义千问能够处理文本、图像、音频等多种数据类型，提供高质量的多模态输出。
2. 高效架构：采用增强的 Transformer 和闪光注意力技术，使得通义千问在训练和推理过程中更加高效。
3. 长上下文理解：通义千问支持长达 30,000 个 token 的上下文窗口，显著提升了模型在长文本处理中的表现。
4. 灵活性：通义千问提供了多种尺寸和配置，能够在从数据中心到边缘设备的各种环境中高效运行。
5. 广泛应用：通义千问已经被多个行业的企业采用，用于构建自定义生成式 AI 模型，提升了企业的创新能力和竞争优势。

示例

以下是如何使用通义千问 API 进行开发的示例：

示例 1：文本生成

import dashscope

# 初始化通义千问客户端
client = dashscope.Client(api_key='YOUR_API_KEY')

# 创建文本生成请求
response = client.generate_text(
    model="qwen-turbo",
    prompt="写一篇关于人工智能未来发展的文章。",
    max_tokens=150
)

# 输出生成的文本
print(response['text'])

示例 2：对话生成

import dashscope

# 初始化通义千问客户端
client = dashscope.Client(api_key='YOUR_API_KEY')

# 创建对话生成请求
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个乐于助人的助手。"},
    {"role": "user", "content": "你好！"}
]
response = client.generate_conversation(
    model="qwen-turbo",
    messages=messages
)

# 输出生成的对话
print(response['choices'][0]['message']['content'])

示例 3：情感分析

import dashscope

# 初始化通义千问客户端
client = dashscope.Client(api_key='YOUR_API_KEY')

# 创建情感分析请求
response = client.analyze_sentiment(
    model="qwen-turbo",
    text="我今天感觉非常开心！"
)

# 输出情感分析结果
print(response['sentiment'])

阿里巴巴通义千问的推出标志着 AI 技术的又一次飞跃，为开发者和企业提供了强大的工具，推动了 AI 应用的广泛普及和创新。