阿里巴巴的通义千问大模型

简介: 阿里巴巴通义千问是基于Transformer的大型语言模型,预训练于多样化数据集,支持18亿至720亿参数规模。在多模态英文任务中表现出色,且具备多语言对话及图片文本识别能力。可应用于搜索引擎、问答系统和对话交互,提供智能体验。然而,模型在逻辑题和指令理解上存在不足,需在特定领域进行优化。

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阿里巴巴的通义千问大模型是一个基于Transformer的大语言模型,其在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样,覆盖广泛,包括大量网络文本、专业书籍、代码等。

通义千问大模型有多个参数规模,包括18亿、70亿、140亿和720亿。这个模型在四大类多模态任务的标准英文测评中(Zero-shot Captioning/VQA/DocVQA/Grounding)均取得同等通用模型大小下最好效果。此外,该模型还支持多语言对话,包括英文和中文等,并且可以支持图片里中英双语的长文本识别。此外,通义千问大模型还支持多图交错对话,可以进行指定图片问答,多图文学创作等。

通义千问大模型可以用于构建智能搜索引擎和问答系统,帮助用户快速找到他们需要的信息。它还可以应用于构建智能对话系统,例如智能客服机器人、智能语音助手等,为用户提供更加自然和智能的交互体验。

然而,通义千问大模型在某些领域,如逻辑题体系,可能会存在逻辑出错、回答混乱、未能完整理解指令等问题。这些问题在其他国产大模型中也很常见,但在使用通义千问的过程中,遇到上述问题的频率非常高。因此,一些用户认为通义千问在某些细分领域上基于NLP的问答训练表现不错,但在整体的训练规模上可能还不够充分。

综上所述,阿里巴巴的通义千问大模型是一个功能强大、多语言支持、多模态任务处理的大模型,可以应用于智能搜索引擎、问答系统和智能对话系统等领域。然而,在某些领域,该模型可能还需要进一步改进和优化。

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