[AI 大模型] 阿里巴巴通义千问

文章目录

- [AI 大模型] 阿里巴巴通义千问
- - 简介
  - 模型架构
  - 发展
  - 新技术和优势
  - 示例

[AI 大模型] 阿里巴巴通义千问

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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。

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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

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。
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。
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。
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。
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。

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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'])