通义千问 – 阿里旗下工作,生活,学习的AI智能助手

一、通义千问是什么

通义千问是阿里云推出的一个超大规模的语言模型。2023年4月7日，“通义千问”开始邀请测试，4月11日，在2023阿里云峰会上正式揭晓。它的出现标志着阿里云在人工智能大模型领域的深入探索和布局。

阿里巴巴所有产品未来都将接入“通义千问”大模型进行全面改造，包括天猫、钉钉、高德地图、淘宝、优酷、盒马等，这体现了通义千问在阿里巴巴生态系统中的重要地位和广泛的应用潜力。例如钉钉在2023年4月18日正式接入通义千问大模型后，用户输入斜杠“/”即可唤起10余项AI能力，如使用AI生成推广文案、使用绘图方式创建应用、在视频会议中生成摘要等，展示了通义千问对提升现有产品智能化水平的强大助力。

二、通义千问的功能特点

（一）多领域的交互功能

1. 智能问答：能够理解和解答各类主题的问题，像科技、文化、生活常识等方面的问题都能应对。无论是用户想要了解复杂的科学原理，还是日常生活中的小疑惑，通义千问都可以给出答案。例如关于历史事件发生的时间和背景、某种疾病的预防方法等问题。
2. 多轮对话支持：可以与用户进行连续、连贯的对话交流，能够理解和记忆对话上下文，从而实现深层次的沟通。这一特点在需要持续交流才能解答的复杂问题场景下非常有用，比如规划一次旅行路线，用户可以逐步提供需求如旅行时间、预算、目的地偏好等，通义千问能够根据之前的交流情况持续给出优化建议。
3. 内容创作：根据用户需求生成多种高质量的文章、故事、诗歌、新闻稿等多种文体的文字内容。比如广告文案创作者可以利用其生成广告文案的草稿，为创意提供快速的起点；或者新闻机构能够借助通义千问快速生成体育赛事等简单新闻稿的初稿等 。
4. 观点表达与讨论：在一定框架下可以就话题发表观点，并能展开深入的对话和讨论。这有助于在学术、社交等场景下激发思考和交流，例如在学术研讨话题中，通义千问可以基于现有的知识给出不同的见解，供参与者参考和进一步探讨。

（二）多场景的支持能力

1. 代码撰写能力：在特定场景下能够编写简单的代码片段或解释编程概念，辅助程序员进行编程工作，提高开发效率。比如当程序员在编写一段特定功能的Python代码时遇到困难，通义千问可以提供一些代码示例或者解释相关的库函数如何使用。
2. 邮件撰写：依据上下文要求帮助用户编写正式或非正式的电子邮件。例如在商务场景下，根据用户提供的任务内容、合作对象等信息生成得体的商务邮件；或者在个人事务中，亲朋之间沟通的往来邮件也可以借助通义千问进行撰写。
3. 多模态理解：能够理解和处理文本与其他多种媒体（如图像、视频）相结合的信息输入。这为处理多媒体信息的任务提供了可能，例如对带有图像注释或者视频字幕内容的综合性信息的解读和分析等，不过目前具体在图像、视频等多模态应用上还有更多探索空间。

（三）知识与效率优势

1. 知识广度和深度：通义千问基于海量的数据训练而成，涵盖科技、文化、历史、生活等各类主题。如此深厚的知识储备使得它无论遇到多么复杂或独特的问题，都有可能给出准确的答案。例如对某些小众文化、特定时期的科技发展等知识都能有所回答。
2. 实时高效性：不同于传统搜索引擎需要用户从大量搜索结果中筛选答案，通义千问可以直接生成针对性强、内容精炼的回答，极大地提升了信息获取效率。用户不再需要在众多网页中寻找自己想要的信息，而是一步到位得到答案或者接近答案的回复。
3. 持续学习与进化：具有自我学习和优化的能力，随着用户的使用和反馈不断迭代升级，其理解能力和回答质量将不断提升。这意味着它会越来越适应不同类型用户的需求和偏好，长期保持良好的表现。
4. 多语言支持：除了中文外，还能处理其他多种语言的文本任务，实现跨语言的交流与信息获取。有助于不同语言背景的用户使用，在国际商务、跨文化交流等场景下发挥重要作用，如跨国公司员工用于不同语言文案撰写、翻译等 。

三、通义千问的应用场景

（一）办公与商务场景

1. 智能客服：通义千问可以用作自动化客服系统的核心组件。通过自然语言处理技术，它能够理解客户的询问并提供准确的回答。在电商行业，能够快速解答消费者关于产品信息、订单状态、售后服务等方面的疑问，提高客户满意度，并且显著降低企业的人力成本。对于金融、保险等行业的客服，还可以解答客户诸如理财咨询、理赔条款等专业问题。
2. 文档处理与辅助办公：如2024年3月22日通义千问进行重磅升级，向所有用户免费开放1000万字的长文档处理功能，成为全球文档处理容量第一的AI应用。这一功能对金融、法律、科研、医疗、教育等领域的专业人士十分有用，他们可以通过通义千问快速读研报、分析财报、读科研论文、研判案情、读医疗报告、解读法律条文、分析考试成绩、总结深度文章等，并且支持PDF/Word/HTML/Markdown/EPUB/Mobi/Excel/Txt等多种格式的文档。
3. 内容创作与营销：商家可以利用通义千问的语言生成能力撰写吸引人的商品描述、优质的文章和广告文案等，提高商品转化率。营销部门能够根据营销目标和用户画像快速生成推广计划或者创意文案等，在商业营销环节发挥重要作用。

（二）教育学习场景

1. 智能问答系统：在教育领域，通义千问可以作为智能问答系统使用，为学生提供实时的学习辅导和解答疑问，无论是针对特定学科的知识点，还是关于学习规划方面的疑惑。例如中学生可以询问关于数学解题的思路，或者大学生对课程论文的选题方向进行查询等。
2. 试题生成：能根据知识点和难度要求，自动生成符合要求的试题，这对教师教学资源的扩充和教学效果的检验很有帮助。而且可以针对不同学习进度和能力水平的学生群体，生成具有不同难度层次的试题，满足个性化学习和教学评估需求。

（三）内容创作与媒体

1. 文章摘要生成：自动分析一篇文章的主要内容，并生成摘要。新闻网站可以使用通义千问来为用户提供文章摘要，以便用户快速了解新闻内容，适合在大量资讯传播场景下提高信息获取效率。
2. 写作辅助与创作灵感：帮助用户生成文章的草稿，或者提供创作灵感。对于文案创作者、记者、作家等大量需要文字创作的从业者来说，能够减少创作初期的思考和组织空白期，快速进入状态，生成更多内容创意或者构建文章框架等。

（四）开发与技术支持场景

1. 编程辅助：为开发人员提供代码编写与优化方面的帮助。例如程序员在遇到代码逻辑错误、调试难题或者寻求更高效的算法实现时，可以向通义千问寻求建议。它能够理解编程语言和逻辑，给出相关代码片段或者不同解决方案的优缺点等分析，从而提高开发效率。
2. 模型微调与应用开发：基于通义千问的开源模型，开发者和科研工作者可以进行模型微调，开发专属的大模型或应用产品。比如科研团队想要针对某一特定专业领域知识开发一个小型的垂直语言模型，可以利用通义千问开源模型进行定制化改造、在基础上进行更多有针对性的训练和优化等操作。

（五）生活与日常辅助场景

1. 语言翻译：对多语言数据的训练使通义千问能够在不同语言之间进行高质量的翻译，满足旅行、涉外交流、跨国商务等场景下的语言交互需求。可以进行生活场景对话、商务文件、旅游标识等不同类型内容的翻译工作，像出国旅行时查询景点信息、购物时沟通价格等方面的翻译需求都可以应对 。
2. 个人事务助手：在日常生活中，帮助人们处理各种个人事务相关的信息查询、事务安排等。比如计划家庭聚餐时查询菜谱、考虑出行时查询交通信息或者根据预算推荐旅游目的地等，就像一个全方位的私人助手为生活提供各种方便的信息支持。

四、通义千问与其他同类产品的比较

（一）技术性能方面

1. 模型规模与能力
   • 在2024年5月9日，通义大模型发布一周年之际，阿里云正式发布通义千问2.5，模型性能全面赶超GPT – 4Turbo，成为地表最强中文大模型。例如在一些中文语境下的文本理解、文本生成等任务中，能够给出更加精准、符合中文表达习惯的答案。
   • 通义千问也拥有不同规模的参数模型，如1100亿参数开源模型在多个基准测评收获最佳成绩，超越Llama – 3 – 70B，在不同任务的执行效率和准确性上具有一定优势，像在多语言的语义理解、复杂长文的生成等任务场景下表现更优。
2. 多模态的发展
   • 通义千问正在不断发展多模态能力，其中通义千问视觉理解模型Qwen – VL – Max得分已在某些多模态标准测试中超越GeminiUltra和GPT – 4V。虽然与其他一些同类产品在多模态技术探索上处于竞争态势，但已经展现出后来居上的潜力，尤其在图像理解、文本与图像关联性处理等方面可能会随着发展形成独特的优势领域。

（二）应用生态方面

1. 与企业产品的整合
   • 通义千问背靠阿里巴巴庞大的商业生态体系。与天猫、钉钉等众多自家产品进行深度整合，能够在电商、办公通讯等环境下提供无缝连接的人工智能服务体验。例如钉钉接入通义千问后，直接在办公场景下为用户提供一键唤起的AI能力，而其他同类产品可能需要更多的开发与适配才能进入类似的企业办公生态环境。
   • 对企业数据的处理和支持方面，由于可以与阿里巴巴集团内部多个业务的数据进行互通和整合，在处理企业专属的大规模数据、实现精准推荐或者企业智能客服等场景下具有潜在的优势，能够更好地结合企业知识图谱和业务逻辑提供定制化的人工智能服务。相对而言其他不依托于这种大型商业生态的同类产品可能在数据资源整合方面面临更多挑战。
2. 开源与自由定制
   • 通义千问遵循开源路线，推出了参数规模横跨5亿到1100亿的八款大语言模型，包括小尺寸模型（如0.5B、1.8B、4B、7B、14B）可便捷地在手机、PC等端侧设备部署；大尺寸模型（如72B、110B）能支持企业级和科研级的应用等。这种开源的策略使得开发者可以根据自身需求进行自由定制开发，而在一些同类的封闭商业模型中，开发者会受到更多使用权限和开放性限制，通义千问在吸引开发者社区参与和构建开源生态方面具有独特的吸引力，有助于催生更多基于通义千问的创新应用和个性化定制大模型。

（三）发展迭代速度方面

1. 从发布历程看
   • 通义千问2023年开始公测，到2024年发布的2.5版本已经取得显著进步。从初始的多轮对话、文案创作等基础功能，发展到如今在性能上能赶超GPT – 4Turbo等竞争对手，而且在功能上不断拓展新的领域，如多模态的深入发展、长文档处理能力等新功能的不断增加和优化。在较短时间内体现出较高的发展迭代速度跟阿里云在云计算、大数据等技术沉淀和技术研发投入是分不开的。
   • 与之相比一些其他同类产品在相同时间区间内可能发展迭代的重点和速度不同，部分产品在功能优化或者向新应用领域拓展方面可能相对滞后，或是在持续改善性能指标方面不能在短时间内取得像通义千问这样较为明显的进展。

五、通义千问的发展前景

（一）技术创新与提升

1. 模型性能进一步优化
   • 随着技术的不断发展，通义千问有望在语言理解、文本生成等方面进一步提升准确性和效率。例如持续改善对复杂语义分析的能力，将会在学术研究、高端商务文案撰写等精准度要求极高的场景下表现更好。将来可能在处理更长文本链、涉及更多逻辑推理和多主题关联的文本任务时，减少错误率并提高处理速度，像大型科研论文的自动解读或者复杂文学作品的创作辅助等应用场景。
   • 在多模态领域，随着深度学习算法的改进以及多模态数据的进一步挖掘，通义千问在图像、视频等方面与文本结合的能力会持续增强。例如实现精准的视频内容语义分析、实时图像与对应的文本内容深度理解等高级功能，这有利于在多媒体内容创作、智能监控解读等更多领域拓展业务服务。
2. 人工智能融合技术探索
   • 通义千问可以与其他人工智能技术如强化学习、知识图谱构建等进一步融合发展。当与强化学习结合时，能够在对话场景下学习用户的反馈，更加智能化地调整回答策略，从而为每个用户提供更加个性化、动态化的交互体验。与知识图谱融合可以极大提升在专业领域知识的精准查询和推理能力，对于医学、法律等专业领域问答系统的准确性有质的提升，比如构建医学领域更精细的疾病 – 症状 – 治疗方案的关联模型并准确回答患者查询的复杂病情诊断。

（二）行业应用拓展

1. 更多垂直行业的深入渗透
   • 在目前已经覆盖的医药、法律、金融、教育等行业，通义千问将进行更深入的业务服务定制化。以医药行业为例，除了现有的辅助医生获取病情信息、进行初步诊断等功能之外，未来可能会延伸到药物研发环节，例如对药物分子结构与治疗效果关系的分析辅助等；在金融行业，可以进一步深入到金融风险预测领域，依据大量金融数据和市场动态建立精准的风险评估模型并提供相应的规避策略。
   • 也会逐步拓展到更多目前尚未广泛涉及的垂直行业，比如建筑设计领域，通过对建筑设计规范、成功案例等知识的学习和分析，为设计师提供创意灵感、设计方案审核等服务；在农业领域，可以根据土壤、气候等数据为农民提供种植建议、农产品市场行情分析等帮助。
2. 更多国际化业务的开展
   • 借助其多语言支持功能，通义千问将在国际市场上拓展更多业务。在国际商务合作中，可以作为翻译和商务文案撰写修改等智能助手；在跨境电商领域，可以将不同国家的需求和商品供应进行智能匹配和推荐，减少语言和文化差异带来的沟通成本和交易阻碍。也可以为国外的开发者提供开发资源包、白皮书等文档内容的多语言翻译和文档理解辅助，促进国际化的技术交流与合作。

（三）生态构建与合作

1. 开发者社区与开源生态繁荣
   • 通义千问通过开放源代码和更多的API接口，会吸引越来越多的开发者参与到基于通义千问的应用开发中来。随着开源社区的日益繁荣，会产生各种定制化的行业模型和创新应用。例如开发针对特定小众语言学习的辅助工具，或者结合物联网和智能家居场景开发智能语音助手等应用。而且开源社区中的反馈会反哺通义千问的研发团队，使其不断优化产品性能和增加新功能，形成一个良性循环的生态系统。
2. 企业间战略合作与集成
   • 除了在阿里巴巴自身的商业生态内与众多产品深度集成外，通义千问将与更多外部企业开展战略合作。如与硬件制造商合作推出具备更好人工智能能力的智能设备，或者与其他软件企业共同整合技术资源开发新的一体化解决方案。在这个过程中，通义千问既能获得更多的用户流量和使用场景，也能够从合作伙伴那里获得技术互补或者数据资源共享等机会，进一步扩大自身在人工智能市场的影响力和竞争力。

六、通义千问的技术原理

（一）Transformer架构基础

它的核心技术是Transformer架构，这是一种专门用于处理序列数据的神经网络模型。在Transformer架构中：

1. 编码器（Encoder）
   • 负责将输入的文本序列转换为一组特征向量。例如当输入一段新闻文章时，编码器会逐步处理每个单词或者字符，通过自身的结构和算法将文章中的语义信息以特征向量的形式表示出来。这个过程是对原始文本信息的一种数字化转换，以便后续的处理环节能够理解文本的内容和结构。
2. 解码器（Decoder）
   • 根据这些由编码器生成的特征向量生成文本输出。如果模型的任务是回答用户的提问，解码器就会根据问题对应的编码特征向量，生成一个回答的文本序列。在这个过程中，解码器依据已经学习到的语言模式和语义规则来构建合理的答案。
3. 注意力机制（Attention Mechanism）
   • 作为Transformer的关键部分，它允许模型在生成每个词时关注输入序列中最相关的部分。对于较长的文本输入，注意力机制能够通过计算输入序列的每个位置与输出序列中每个位置的相关性，来动态调整模型的注意力分配。也就是说，它使得模型在处理文本时不是对整个输入文本进行平均化或者同等程度的关注，而是聚焦在对回答当前单词最为重要的输入文本部分。例如在回答一个关于历史事件具体时间的问题时，注意力机制会更多地关注文本中关于日期表述或者时间顺序相关的部分。

（二）模型的训练过程

1. 预训练阶段
   • 模型在一个大规模的通用语料库上进行训练，这个语料库包含大量来自不同领域、不同主题、不同语言类型的文本数据。通过在这样丰富的数据上进行训练，通义千问能够学习语言结构和语义。例如学习到词汇的语法用法、句型结构、语义关联等知识，就像人类在长期接触各类书籍、文章中学习到的语言规则和语义理解能力一样。在这个过程中，模型不断调整内部的权重参数以尽可能准确地对语料库中的文本进行处理，例如预测下一个单词或者对整个句子进行分类等任务的准确性不断提高。
2. 微调阶段
   • 在微调阶段，模型在特定任务的数据集上进行进一步训练。当通义千问要应用于某个具体的任务场景，如医疗问诊辅助或者法律条文解读时，通过在相关的医学文献或者法律文本数据集上再次调整模型的参数，可以使模型适应特定的应用场景，提高在该场景下的性能表现。这样经过预训练和微调后的通义千问就能够在多种自然语言处理任务中发挥良好的作用。