通义大模型是阿里云自主研发的一系列大模型，以下是详细介绍：
模型体系
- 通义千问：是通义大模型中的核心语言模型，能够在用户自然语言输入的基础上，通过自然语言理解和语义分析，在不同领域、任务内为用户提供服务和帮助，如创作文字、编写代码、语言翻译、角色扮演等。
- 通义万相：文生图模型，支持中英文双语输入，重点风格包括水彩、油画、中国画、素描、扁平插画、二次元、3D卡通等。
- 通义-VL：大规模视觉语言模型，支持各类视觉理解和推理任务，能处理各种分辨率和长宽比规格的图像，同时具备视频理解和多语言能力。
- 通义-语音合成模型：名为CosyVoice，能将文本转为宛如真人的自然语音，支持流式输入文字与流式合成音频。
- 通义-语音识别大模型：语音识别paraformer系列模型，支持将中文普通话、多方言、多语种的音频转为文本，支持文件识别与实时流式识别。
- 通义-舞动人像模型：可基于人物图片生成人物动作视频，名为AnimateAnyone。
技术特点
- 海量数据驱动：通过收集、整理、清洗来自互联网、行业内部等多个渠道的数据资源，通义大模型得以在庞大的数据海洋中汲取养分，不断提升自身的知识水平和技能水平。这些数据涵盖了文本、图像、语音、视频等多种模态，为模型提供了丰富的训练素材和测试环境。
- 深度神经网络架构：采用了先进的深度神经网络架构，如Transformer等，这些架构具有强大的特征提取和表示学习能力，能够自动从数据中学习出复杂的模式和规律。同时，通过堆叠多个网络层，模型能够逐步抽象出更高层次的特征表示，从而实现对复杂任务的精准处理。
- 多模态融合：不仅限于单一模态的处理，还实现了多模态信息的深度融合。通过跨模态学习技术，模型能够理解和处理来自不同模态的数据，如将文本描述与图像内容相结合，实现更加精准的信息检索和推荐。
- 高效推理与优化：通过引入剪枝、量化、蒸馏等压缩技术，模型能够在保持较高性能的同时，显著降低计算复杂度和存储需求。此外，通过优化算法和硬件加速技术，模型能够实现快速响应和高效推理，满足实时性要求较高的应用场景。
应用场景
- 自然语言处理：能实现文本分类、情感分析、机器翻译、文本摘要等多种任务，在智能客服、智能写作、智能翻译等领域应用广泛。
- 计算机视觉：通过多模态融合技术，可实现图像识别、目标检测、图像生成等多种任务，在智能安防、自动驾驶、智能医疗等领域具有重要价值。
- 智能推荐与搜索：能够实现对用户兴趣和行为的精准分析，从而为用户提供个性化的推荐和搜索结果。
- 智能制造与智慧城市：在智能制造领域，可以实现对生产设备的实时监控和故障预测；在智慧城市领域，能够实现对交通流量、环境监测等数据的智能分析和调度。
开源与生态
- 开源进展：通义千问在开源方面取得了显著进展，如70亿参数通用模型Qwen-7B和对话模型Qwen-7B-Chat上架魔搭并开源、免费、可商用；还推出并开源了大规模视觉语言模型Qwen-VL及其视觉AI助手Qwen-VL-Chat等。截至2023年12月1日，通义千问共开源18亿、70亿、140亿、720亿参数的4款大语言模型，以及视觉理解、音频理解两款多模态大模型，累计下载量超过150万，催生出150多款新模型、新应用。
- 百炼平台：阿里云的大模型服务平台百炼，集成了通义系列大模型和第三方大模型，涵盖文本、图像、音视频等不同模态。通过简单的界面操作，用户可以在5分钟内开发出一款大模型应用，或在几小时内训练出一个专属模型。
优势
- 性能效果更优：首批通过国内“大模型预训练模型测试”，符合国家标准要求，在开源社区持续霸榜，具有极强的中文处理能力。
- 业务适配性更高：提供丰富多元的模型选择，适应多行业需求，支持按需切换不同版本的主流模型API，灵活应对个性化需求，主流模型均可低门槛精调，提供弹性灵活在线部署选择。
- 数据安全更可靠：国内首批通过网信办大模型备案，获得国际认证联盟（IQNet）颁发的全球首张人工智能管理体系证书，采用先进的加密技术和安全协议，保障数据传输的安全。