模型调优是通过Fine-tuning训练模式提高模型效果的功能模块，作为重要的大模型效果优化方式，用户可以通过构建符合业务场景任务的训练集，调整参数训练模型，训练模型学习业务数据和业务逻辑，最终提高在业务场景中的模型效果。

阿里云面向生态伙伴开放“阿里云百炼“大模型服务平台和“通义”系列为代表的各类大模型产品能力，与产品生态伙伴展开基于大模型应用方向的Maas（模型即服务）产品集成与被集成合作，旨在为用户提供AI领域研究成果在行业中的最新技术应用与解决方案，而共同开展的一项关于大模型应用合作的产品合作计划。

通过阿里云计算巢AppFlow平台，无需编码，只需简单几步，即可将钉钉机器人转化为通义千问对话机器人。首先在灵积模型服务平台获取API Key，然后在AppFlow中配置连接器，授权并保存Webhook Url。在钉钉中创建自定义机器人，选择Outgoing功能，填写签名和Webhook地址。最后，@机器人即可开始对话。此外，还提供了通过钉钉开放平台创建机器人的步骤。AppFlow简化了集成过程，加速了企业自动化服务流程。

通过阿里云通义百炼平台和计算巢AppFlow，可以轻松构建基于FAQ文档的领域知识问答机器人。首先，在通义百炼控制台创建应用，上传企业知识并选择相应标签。然后，获取应用ID和API KEY。在AppFlow创建连接流，配置钉钉机器人触发事件，选择阿里云百炼的在线推理动作，并填入API信息。设置模型推理后的消息回传至钉钉，并配置加签和回调地址。最后，在钉钉群中添加自定义机器人，启用Outgoing机制，填写Webhook地址，实现与大模型的交互。通过这种方式，可以打造精准的领域知识问答功能。

总结：Forward适合在同一个应用内部进行页面跳转和数据共享，效率高；Redirect适合在不同应用间或需要完全不同上下文的页面跳转，涉及两次请求，URL地址会改变。选择使用哪种方式取决于具体的需求和场景。 买CN2云服务器，免备案服务器，高防服务器，就选蓝易云。百度搜索：蓝易云

本文将用通俗易懂的语言，带你从战略（宏观）和战术（微观）两个层次掌握大模型提示词的常见技巧，真正做到理论和实践相结合，占领 AI 运用的先机。

阿里云百炼持续加码模型服务，基于丰富的底层计算能力与通义系列模型的最佳实践，构建训练评测、标注、部署全生命周期模型工具，帮助企业、开发者在云上一站式调用、优化大模型，成为大模型时代的商业化基础设施。

本模块为您提供大模型服务平台百炼中支持的模型类型，便于您快速根据自己的需求选择所需模型！

阿里云百炼大模型于2024年3月15日完成商业化升级，本次商品升级后不影响计费价格，调用方式和服务也不会改变和中断，无需手动操作。

大模型是具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，常由深度神经网络构建，用于处理如自然语言处理、计算机视觉等复杂任务。与小模型相比，大模型有更强的表达能力和准确性，但需要更多计算资源。大模型的发展经历了从传统神经网络到Transformer架构的演变，如GPT和BERT等，近年来以ChatGPT为代表的大模型在交互式对话和内容生成方面取得了重大突破。大模型的特点包括大规模、涌现能力、高性能和泛化能力，以及在多任务学习、自动化和跨领域应用中的优势。根据输入数据类型和应用领域，大模型可分为语言、视觉和多模态等类别，并通过微调适应特定任务。

本次实验任务是通过创建智能体API应用，并配置系统提供的内置插件中心能力，并完成测试。

该文介绍了如何在阿里云的通义大模型平台注册账号，并详细展示了通义万相功能的使用，包括文本生成图像、相似图像生成、图像风格迁移和应用广场（虚拟模特）四个部分。用户可以通过输入文字或选择图片，生成不同风格的创意作品，并能进行点赞、不满意、生成相似图、下载原图和收藏等操作。在应用广场中，用户可以上传图片并替换模特及背景，创建个性化商品展示图。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术是为了解决大模型中的幻觉问题、实时交互、数据安全和知识动态性挑战。它结合了搜索和大模型的提示功能，使模型能基于检索到的信息生成更准确的回答。RAG通过向量数据库和向量检索，将文本转化为向量表示，然后进行相似度计算和检索，以提供上下文相关的信息。

本次实验任务是在云上使用阿里云百炼创建一个企业知识检索大模型应用，通过上传企业知识，让大模型在企业知识中检索答案，最终将正确答案返回给用户。

阿里通义千问，阿里集团的大型预训练语言模型，应用于AI教育，实现个性化教学、自适应学习系统和智能答疑。通过AIGC，它生成个性化内容，适应不同学生需求，优化教育资源配置，推动教育创新。在教育场景中，模型提供实时反馈，定制学习路径，促进教学质量提升。随着技术进步，AI在教育领域的应用将更加深入，但也需关注伦理与安全。

阿里云百炼大模型服务产品全新升级，探索算法和技术创新，共享阿里集团内环业务的模型构建经验。

流程编排是一种面向开发者的可视化开发工具，支持LLM、API、脚本等类型节点，旨在简化接入大型语言模型（LLM）流程，同时提供应用流程的全生命周期管理，包括流程的编排、试验、部署等，为开发者提供自定义AI应用开发一站式服务。

阿里云百炼提供的企业知识检索问答应用可以帮助大家实现让大模型瞬间“开挂”的技能。结合上传的知识数据，大模型识别解析学习文档内容，最终给出生成式回复。我们在通义千问-Turbo/Max大模型基础上，将文件上传、读取、切片、向量化等过程都开发好预置在应用中，实现开箱即用，更能满足您的日常需求。

模型训练是通过Fine-tuning训练模式提高模型效果的功能模块，作为重要的大模型效果优化方式，用户可以通过构建符合业务场景任务的训练集，调整参数训练模型，训练模型学习业务数据和业务逻辑，最终提高在业务场景中的模型效果。

Qwen1.5（通义千问1.5）是阿里云最近推出的开源大型语言模型系列。作为“通义千问”1.0系列的进阶版，该模型推出了多个规模，从0.5B到72B，满足不同的计算需求。此外，该系列模型还包括了Base和Chat等多个版本的开源模型，为全球的开发者社区提供了空前的便捷性。阿里云的人工智能平台PAI，作为一站式的机器学习和深度学习平台，对Qwen1.5模型系列提供了全面的技术支持。无论是开发者还是企业客户，都可以通过PAI-QuickStart轻松实现Qwen1.5系列模型的微调和快速部署。

阿里云百炼提供的企业知识检索问答应用可以帮助大家实现让大模型瞬间“开挂”的技能。结合上传的知识数据，大模型识别解析学习文档内容，最终给出生成式回复。我们在通义千问-Turbo/Max大模型基础上，将文件上传、读取、切片、向量化等过程都开发好预置在应用中，实现开箱即用，更能满足您的日常需求。

流程编排是一种面向开发者的可视化开发工具，支持LLM、API、脚本等类型节点，旨在简化接入大型语言模型（LLM）流程，同时提供应用流程的全生命周期管理，包括流程的编排、试验、部署等，为开发者提供自定义AI应用开发一站式服务。

本教程将带你从零开始，快速了解如何通过 API 使用通义千问大模型，并尝试使用大模型 API 开发一些简单的应用应用到工作中，提升效率。

通义千问春节上新，除夕夜AI和你一起过大年！

嘿！通义千问，帮我总结下2023年

通义千问

本次实验任务是通过使用流程编排的功能，在流程画布中配置一个让天猫精灵根据所在地的天气情况随机播放一首歌曲。如有体验问题可以加入钉钉群交流：阿里云百炼使用体验群，群号： 65295003032。