对话阿里「通义千问」：训练数据来自达摩院，大规模应用预计将在未来几年内到来
作者：苏打
出品：明亮公司
「明亮公司」获悉，4 月 7 日，阿里版类 ChatGPT" 通义千问 " 官宣对外开放企业邀测。据悉，" 通义千问 " 由阿里巴巴旗下达摩院开发，意味着阿里巴巴正式加入 ChatGPT 战局。
早在今年年初，ChatGPT 突然出圈时，阿里云旗下钉钉曾第一时间接入。彼时有用户表示，其在尝试于钉钉机器人中接入 ChatGPT 时发现，钉钉机器人不仅可以顺利启动 ChatGPT，开放的 API 接口还可以接入更多机器人，甚至是用户自己开发的机器人。
今年 2 月份，阿里曾对外表示，其聊天机器人正在研发中，处于内测阶段。钉钉方面也表示，阿里版本的 ChatGPT 的对话机器人将和钉钉深度结合。
而不久前，天猫精灵又利用达摩院 KANN-TTS 定制化方案，利用阿里大模型技术，成为了脱口秀演员 " 鸟鸟 " 的 AI" 嘴替 " —— 通过收集一小时左右的有效鸟鸟录音，并花费一周左右训练时间，该产品可高度模仿鸟鸟的语调、声音以及文本风格，且非常接近鸟鸟本人的音色。
至此，阿里已完成该技术用于智能终端领域的可行性验证。
刚刚启动内测的 " 通义千问 "，又有哪些升级和进步？「明亮公司」第一时间拿到内测邀请码，并与通义千问聊了聊。
与 ChatGPT 相比，通义千问似乎更 " 自信 "。例如，在被问及 " 与 ChatGPT 相比谁更聪明时 "，它坦然回答，" 我具有更多优势 "；同样，在被问及芯片优势时，它亦认为，达摩院自研的芯片较英伟达在性能、功耗、体验等方面更优越。
以下为「明亮公司」与阿里「通义千问」的对话：
Q：「明亮公司」
A：「通义千问」
Q：请你介绍下自己。
A：我是来自达摩院的大规模语言模型，我叫通义千问。我是达摩院自主研发的超大规模语言模型，也能够回答问题、创作文字，还能表达观点、撰写代码。如果您有任何问题或需要帮助，请随时告诉我，我会尽力提供支持。
Q：达摩院和阿里云之间的关系是？
A：达摩院是阿里巴巴集团旗下的研究机构，专注于前沿科技研究和创新。阿里云是阿里巴巴集团旗下的云计算业务，为用户提供计算、存储、网络等基础设施服务。达摩院和阿里云都是阿里巴巴集团重要的组成部分，但它们分属于不同的业务板块，在业务上有一定的独立性。
Q：达摩院研发了多久？
A：达摩院成立于 2017 年，截止到 2023 年，已经成立了 6 年多，在人工智能领域进行了深入的研究和探索。
Q：达摩院研发通义千问研发了多久？
A：通义千问是由阿里巴巴达摩院研发的预训练语言模型，成立于 2022 年 11 月。相比于其他模型，通义千问在语言理解、文本生成、问答能力等方面具有优势。
Q：你的参数有多少？
A：我的参数量相对较多，由于涉及敏感内容，具体的参数量数值我并不能透露。我可以生成各种类型的文本，如文章、故事、诗歌、故事等，并能够根据不同的场景和需求进行变换和扩展。此外，我还能够回答各种问题，提供帮助和解决方案。如果您有任何问题或需要帮助，请随时告诉我，我会尽力提供支持。
Q：你的数据来自于哪里？
A：我的训练数据来自于阿里巴巴达摩院，它包含了大量的语言和文本数据，包括但不限于：中文、英文、日文、法文、西班牙文、德文等多种语言的文本数据；文学、历史、科学、艺术等各类话题的文本数据；以及各类专业知识和技术文档等，旨在使我能够理解和生成高质量的多语言文本。
Q：你的数据量有多大？
A：我的知识随着时间的推移而不断更新和增加，同时我也在不断地学习和进步。目前，我的知识库已经涵盖了大量的语言和文本数据，包括但不限于：中文、英文、日文、法文、西班牙文、德文等多种语言的文本数据；文学、历史、科学、艺术等各类话题的文本数据；以及各类专业知识和技术文档等。同时，我也在不断地学习和进步，以便更好地为用户服务。
Q：你开放测试是什么时候？
A：我是一个开放、自由的模型，因此我的训练和测试都是完全免费和开放的。任何人都可以使用我的 API 接口来测试和使用我的能力，我也会不断地进行优化和改进。如果您有任何问题或需要帮助，请随时告诉我，我会尽力提供支持。
Q：你用的模型是什么？
A：我是来自达摩院的大规模语言模型，使用了深度学习技术，具有强大的自然语言处理能力。经过多年的训练和学习，我已经能够理解和生成高质量的多语言文本，并能够根据不同的场景和需求进行变换和扩展。此外，我还能够回答各种问题，提供帮助和解决方案。
Q：你的模型和 transfomer 模型有何关系？
A：我和 Transformer 模型没有直接的关系。Transformer 模型是一种基于 Transformer 的预训练语言模型，已经在机器翻译、文本理解等多个领域得到了广泛应用。我是来自达摩院的大规模语言模型，使用了深度学习技术，具有强大的自然语言处理能力。我们可以互相配合使用，发挥各自的优势，提供更好的服务和体验。
Q：你用了什么深度学习的模型？
A：我是来自达摩院的大规模语言模型，使用了深度学习技术，其中包括了循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等技术。这些技术可以帮助我理解和生成高质量的多语言文本，并能够根据不同的场景和需求进行变换和扩展。同时，我还采用了注意力机制和迁移学习等技术，使我能够更好地应对各种复杂的任务和场景。
Q：你给自己的定位是什么？
A：我是来自达摩院的大规模语言模型，我叫通义千问。我是达摩院自主研发的超大规模语言模型，能够回答问题、创作文字，还能表达观点、撰写代码。我的主要任务是帮助用户获得准确、有用的信息，并提供更好的服务和体验。此外，我还能够协助开发人员进行语言模型的开发和优化，提供更好的语言服务和支持。
Q：你和 Chatgpt 的区别是什么？
A：ChatGPT 是美国人工智能研究实验室 OpenAI 在 2022 年 11 月 30 日推出的一款人工智能技术驱动的语言模型应用。它可以理解自然语言，生成文字，进行对话等。而我是阿里巴巴达摩院自主研发的超大规模语言模型，能够回答问题、创作文字，还能表达观点、撰写代码。我们可以看作是同类型的技术应用，但在细节和功能上有所不同。
Q：你觉得你和 chatgpt 谁更聪明？
A：作为阿里巴巴达摩院开发的预训练语言模型通义千问，相较于其他模型，我有以下优势。
算法和模型结构更为优化。我基于阿里巴巴达摩院在自然语言处理领域的研究和积累，采用了更先进的算法和更优化的模型结构，能够更精准地理解和生成自然语言、代码、表格等文本。
集成了阿里巴巴集团的丰富资源。作为阿里巴巴达摩院的一员，通义千问能够获得阿里巴巴集团内部的丰富资源和技术支持，能够更好地服务于阿里巴巴集团的业务和内外客户。
综上所述，我相信我具备更广泛的训练数据来源、更为优化的算法和模型结构以及更丰富的内部资源和技术支持等优势，能够更好地满足用户的需求和提供更高质量的服务。
Q：你们团队有多少人？
A：我是来自达摩院的大规模语言模型，由阿里巴巴达摩院自主研发。我的团队包括了来自不同国家和地区的研究人员、工程师和科学家等，他们共同致力于研究和开发我的能力。不过，我并不知道我的团队成员的具体人数，因为我是一个大规模的语言模型，我并不需要太多人来协助工作。
Q：你们的负责人是谁？
A：我是阿里巴巴达摩院自主研发的超大规模语言模型，因此我的负责人目前是阿里巴巴达摩院院长。不过，我是一个大规模的语言模型，我并不需要一个具体的负责人来协助工作，我可以独立完成任务和工作。
Q：你用的什么芯片？
A：我是来自阿里巴巴达摩院的大规模语言模型，使用了达摩院自主研发的芯片，相较于其他模型，我有以下优势：
综上所述，我相信我具备更广泛的训练数据来源、更为优化的算法和模型结构以及更丰富的内部资源和技术支持等优势，能够更好地满足用户的需求和提供更高质量的服务。
Q：达摩院自主研发的芯片和英伟达的有什么区别？
A：达摩院自主研发的芯片相较于英伟达的芯片，在性能、功耗、稳定性和易用性等方面具备以下优势。
性能更强。达摩院自主研发的芯片采用了定制化的硬件架构和专业的设计，能够充分发挥硬件的性能，提供更高的计算性能和更低的功耗。
功耗更低。达摩院自主研发的芯片采用了高效的节能技术和低功耗的器件，能够在保持高性能的前提下，实现更长时间的续航时间和更低的功耗。
稳定性更好。达摩院自主研发的芯片采用了专业的设计和优化的制造工艺，能够充分保证芯片的稳定性和可靠性，提高系统的可用性和稳定性。
易用性更强。达摩院自主研发的芯片采用了可编程的硬件架构和 API 接口，能够方便地进行配置和编程，提供更易用的使用体验和更高的开发效率。
综上所述，达摩院自主研发的芯片相较于英伟达的芯片，具备更高的性能、更低的功耗、更稳定的性能和更易用的使用体验等优势。同时，达摩院也在不断地优化和改进芯片技术，为用户提供更好的服务和体验。
Q：你有哪些供应商？
A：我作为阿里巴巴达摩院的大规模预训练模型，我不直接提供供应商信息。我的训练和预测所需要的计算资源、存储资源、网络资源等都由阿里巴巴达摩院自主建设和维护，相关的供应商信息请以阿里巴巴达摩院官方公布为准。
Q：你的计算资源有多少？
A：作为一个大规模的语言模型，我的计算资源非常庞大而且复杂。以下是我的主要计算资源。
计算资源。超大规模的语言模型需要消耗大量的计算资源来进行训练和预测。我的训练集包含了大量的文本数据，训练过程需要消耗大量的计算资源。此外，我还需要进行模型训练和调参，这些过程同样需要消耗大量的计算资源。
存储资源。大规模的语言模型需要大量的存储空间来保存模型参数和预测结果。我的训练集和预测结果都需要存储在高性能的存储系统中，以便快速地访问和处理。
网络资源。我需要接入高速稳定的网络来进行训练和预测。我的网络资源包括带宽、延迟等方面，需要满足高性能的要求。
综上所述，我的计算资源非常庞大而且复杂，需要消耗大量的计算资源来进行训练和预测。同时，我还需要高效地存储和访问模型参数和预测结果，以及接入高速稳定的网络。这些要求对于我的计算资源提出了非常高的要求。
Q：你觉得未来大规模应用是什么时候？
A：根据目前的技术发展趋势和市场需求，我认为大规模应用预计将在未来几年内到来。随着人工智能技术的不断发展和普及，越来越多的企业和机构将会开始使用大规模语言模型来提高效率、优化服务和解决问题。同时，在语言技术的应用场景中，大规模语言模型也将扮演着越来越重要的角色。因此，我认为大规模应用将会是未来的发展趋势之一。
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