---

[AI 大模型] 阿里巴巴 通義千問

簡介

阿里巴巴的 通義千問 是由阿里云開發(fā)的一款大型語言模型，旨在為用戶提供高效、智能的自然語言處理服務(wù)。

通義千問能夠處理多種語言輸入，支持文本生成、對話模擬、編程輔助等多種應(yīng)用場景。

模型架構(gòu)

通義千問的模型架構(gòu)基于增強的 Transformer 結(jié)構(gòu)，采用了旋轉(zhuǎn)位置嵌入（RoPE）和無偏置的 RMSNorm 技術(shù)。

此外，通義千問還使用了**閃光注意力（Flash Attention）**來加速訓(xùn)練過程，并采用了 SwiGLU 激活函數(shù)以提高模型的性能。

這些技術(shù)使得通義千問在處理長文本和復(fù)雜任務(wù)時表現(xiàn)出色，尤其在技術(shù)專利、市場表現(xiàn)和全平臺訪問等方面表現(xiàn)出色。

發(fā)展

通義千問 的發(fā)展歷程可以追溯到阿里達摩院的 M6 項目。

2020 年 6 月，阿里達摩院發(fā)布了 3 億參數(shù)的基礎(chǔ)模型。到 2021 年 10 月，M6 模型已經(jīng)發(fā)展成為全球首個 10 萬億參數(shù)的多模態(tài)大模型，并應(yīng)用于天貓?zhí)摂M主播等多個場景。

2023 年 4 月，阿里云正式推出通義千問，并在 2023 阿里云峰會上揭曉。

新技術(shù)和優(yōu)勢

1. 多模態(tài)能力：通義千問能夠處理文本、圖像、音頻等多種數(shù)據(jù)類型，提供高質(zhì)量的多模態(tài)輸出。
2. 高效架構(gòu)：采用增強的 Transformer 和閃光注意力技術(shù)，使得通義千問在訓(xùn)練和推理過程中更加高效。
3. 長上下文理解：通義千問支持長達 30,000 個 token 的上下文窗口，顯著提升了模型在長文本處理中的表現(xiàn)。
4. 靈活性：通義千問提供了多種尺寸和配置，能夠在從數(shù)據(jù)中心到邊緣設(shè)備的各種環(huán)境中高效運行。
5. 廣泛應(yīng)用：通義千問已經(jīng)被多個行業(yè)的企業(yè)采用，用于構(gòu)建自定義生成式 AI 模型，提升了企業(yè)的創(chuàng)新能力和競爭優(yōu)勢。

示例

以下是如何使用通義千問 API 進行開發(fā)的示例：

示例 1：文本生成

import dashscope# 初始化通義千問客戶端
client = dashscope.Client(api_key='YOUR_API_KEY')# 創(chuàng)建文本生成請求
response = client.generate_text(model="qwen-turbo",prompt="寫一篇關(guān)于人工智能未來發(fā)展的文章。",max_tokens=150
)# 輸出生成的文本
print(response['text'])

示例 2：對話生成

import dashscope# 初始化通義千問客戶端
client = dashscope.Client(api_key='YOUR_API_KEY')# 創(chuàng)建對話生成請求
messages = [{"role": "system", "content": "你是一個樂于助人的助手。"},{"role": "user", "content": "你好！"}
]
response = client.generate_conversation(model="qwen-turbo",messages=messages
)# 輸出生成的對話
print(response['choices'][0]['message']['content'])

示例 3：情感分析

import dashscope# 初始化通義千問客戶端
client = dashscope.Client(api_key='YOUR_API_KEY')# 創(chuàng)建情感分析請求
response = client.analyze_sentiment(model="qwen-turbo",text="我今天感覺非常開心！"
)# 輸出情感分析結(jié)果
print(response['sentiment'])

阿里巴巴通義千問的推出標志著 AI 技術(shù)的又一次飛躍，為開發(fā)者和企業(yè)提供了強大的工具，推動了 AI 應(yīng)用的廣泛普及和創(chuàng)新。