阿里大模型“通义千问”宣布开源,小模型可以上线了!

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阿里大模型“通义千问”宣布开源,小模型可以上线了!

近日,阿里云宣布了一项令人振奋的消息:其自研的大模型通义千问 Qwen-7B 正式开源!这也标志着阿里云成为中国首个宣布大模型开源的大型互联网科技公司。

作为阿里云最新推出的通用模型,Qwen-7B 以其惊人的规模和先进的功能得到了业内广泛关注。这款具备 70 亿参数的通用模型在 AI 模型社区魔搭 ModelScope 上线,并以开源、免费、可商用的形式供大家使用。这意味着,无论是学术研究还是商业应用,都可以享受到这一顶级 AI 模型的威力,为各行各业带来前所未有的革新。

Qwen-7B 不仅是一个在广度和深度上都具备卓越表现的通用模型,还有一个对话模型 Qwen-7B-Chat。这个对话模型的开源也让我们看到了阿里云在人机对话和智能客服领域的深耕。通过与 Qwen-7B-Chat 的交互,我们可以享受到前所未有的个性化交流体验,无论是日常聊天还是专业领域的问题,Qwen-7B-Chat 都能给予人性化、智能化的回应。

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阿里云大模型开源,借助这一开源模型,研究者和开发者可以在其基础上进行快速迭代创新,推动技术的进一步进步。同时,对于中小企业和初创公司来说,这一开源大模型将无疑成为他们实现技术突破、快速应用部署的有力助力。

阿里大模型“通义千问”宣布开源,小模型可以上线了!

通义千问 70 亿参数的 Qwen-7B 模型和对话模型 Qwen-7B-Chat,实际上是基座模型和对话模型的组合。这个组合不仅支持中、英等多种语言,还在超过 2 万亿 token 的数据集上进行了训练,上下文窗口长度达到了 8 千。阿里云表示,在多个权威测评中,通义千问 7B 模型都取得了超过国内外同等尺寸模型的效果,成为当下业界最强的中英文 7B 开源模型。此外,在多个权威基准测评中,通义千问 7B 预训练模型都表现出色,中英文能力远超国内外同等规模开源模型,部分能力甚至“跃级”赶超 12B、13B 尺寸开源模型。

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自阿里通义千问大模型的开源宣布以来,这一消息在科技圈引发了轰动。开源大模型对于用户来说具有巨大的意义,可以简化模型训练和部署的过程,让用户不必从头训练模型,只需下载预训练好的模型并进行微调,就能快速构建高质量的模型。尤其是针对中文社区而言,缺乏优秀的基座模型,阿里通义千问的加入有望为开源社区提供更多选择,推动中国 AI 开源生态建设。

这一开源举措将给大中型企业带来巨大的机遇。以移动通信公司为例,借助阿里通义千问提供的基模型,企业可以根据自身的知识库、过往与客户的聊天、互动信息和通话记录等,快速建立起自己的定制化小模型。通过结合更加人性化和专业化的 AI 助手,企业能够提高客户服务质量,更好地记录客户互动信息,并形成统计总结,不断完善小模型。这种正向循环将促使企业不断突破现有的人工客服统计工作限制,实现专注和专业化的服务。

值得注意的是,阿里通义千问的开源行动对中国 AI 生态建设起到了积极的推动作用。与英文世界的 AI 开源生态相比,中文社区一直缺乏出色的基座模型。通过通义千问的开源,中国 AI 社区将获得更多选择,推动技术的快速发展,形成更加广阔的创新空间。

通义千问的开源还有助于构建共享共赢的人工智能生态系统。阿里云展现出的开放姿态和愿景,不仅关注自身的发展,还致力于推动整个行业的进步。这种开源精神不仅激发了中小企业和初创公司的创新活力,也为研究者和开发者提供了更多交流和协作的机会。

随着阿里云通义千问大模型的开源,人机对话领域正迈入一个更加成熟的阶段,升级速度将大大加快。此举也意味着人人都有能力利用开源产品构建基本可用的对话系统。

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未来人机对话的发展趋势和企业竞争的新方向随着阿里云通义千问大模型的开源,人机对话技术将迎来更加成熟的发展。这意味着未来人人都可以借助开源产品构建一个基本可用的对话系统。这一趋势将对企业竞争产生深远的影响,未来的竞争将呈现以下几个方面的变化。

数据采集部分:必须朝着高性能浏览器集群的方向发展,充分利用互联网上的每一个字节。我们需要构建高速阅读理解网络空间,以进行更快速、更精准的数据采集。

数据工程:通过人类作为高级采集器,AI 可以通过人类收集关于物理世界、人类社会和意识世界的数据。这将成为未来数据工程的重要方向。

模型优化算法:通过不断优化少量模型算法,我们可以提高模型性能、降低对话系统成本,并探索更接近人脑的对话系统方法和路径。

企业级结果呈现:这意味着让大型语言模型 (LLM) 吸收更精准的结构化数据和知识,并理解时序数据。我们可以构建互联网事件引擎,以实现更好的企业级结果呈现。

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阿里通义千问的开源行动为人机对话带来了新的突破,并推动着企业竞争的升级。借助开源产品的力量,人人都有机会构建基本可用的对话系统。未来,随着人机对话的进一步完善和深入,我们将迎来一个充满可能性的时代。企业应积极应对这些变化,不断提升自身在数据采集、数据工程、模型优化算法和企业级结果呈现方面的能力,以在激烈的市场竞争中保持竞争优势。

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不知道
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