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现阶段该模型主要定向邀请企业用户进行体验测试，用户可通过官网申请，符合条件的用户可参与体验什么是"通义千问"？通义是阿里云大模型的统一品牌，涵盖语言、听觉、多模态等领域，旨在实现类人智慧的通用智能。产品包括语言模型产品通义千问和文生图模型产品通义万相，以及通义听悟、通义灵码、通义星尘、通义晓蜜、通义点金、通义法睿、通义仁心、通义智文等系列产品及行业应用。"通义千问"有哪些功能？1. 语言模型产品通义千问：提供强大的自然语言处理能力，支持问答、对话、文本生成等功能。2. 文生图模型产品通义万相：实现图像与文本之间的互相理解和生成，支持图像标注、图像生成等功能。3. 通义听悟：基于通义大模型的语音识别和语音合成技术，实现智能语音交互。4. 通义灵码：利用通义大模型进行图像识别和图像生成，支持智能图像处理和图像搜索。5. 通义星尘：基于通义大模型的推荐系统，实现个性化推荐和精准营销。6. 通义晓蜜：提供智能客服和智能助手功能，支持自动问答、智能导购等场景。7. 通义点金：利用通义大模型进行数据分析和预测，支持智能决策和业务优化。8. 通义法睿：应用于法律领域，提供智能法律咨询和法律文书生成等功能。9. 通义仁心：应用于医疗领域，提供智能医疗咨询和疾病诊断等服务。10. 通义智文：应用于教育领域，提供智能教育辅助和学习推荐等功能。应用场景：1. 在智能客服领域，通义晓蜜可以实现自动问答和智能导购，提升客户服务效率。2. 在电商领域，通义星尘可以实现个性化推荐和精准营销，提高用户购物体验。3. 在医疗领域，通义仁心可以提供智能医疗咨询和疾病诊断，辅助医生进行诊疗。4. 在教育领域，通义智文可以提供智能教育辅助和学习推荐，帮助学生提高学习效果。
什么是LMQL？LMQL 是一种专门为大型语言模型 (LLM) 设计的查询语言，结合了自然语言提示和 Python 的表现力。它提供约束、调试、检索和控制流等功能，以促进与 LLM 的交互。LMQL的主要特征：约束：为生成的输出指定满足特定条件的条件。调试：分析和理解 LLM 如何生成输出，有助于微调和错误识别。检索：访问常见任务的预建提示，提供方便的起点。控制流：使用 Python 控制流语句来更好地控制生成过程。自动令牌生成和验证：自动生成所需的令牌并根据提供的约束验证生成的序列。支持任意 Python 代码：包括使用 Python 代码的动态提示和文本处理。LMQL的用例：：自然语言生成： LMQL 使用户能够通过细粒度控制和约束从 LLM 生成自然语言响应。定制的对话代理：用户可以通过利用 LMQL 的控制流和约束功能，与 LLM 创建类似聊天机器人的交互。任务自动化： LMQL 可用于自动执行特定任务，例如生成装箱单、总结文本或从在线资源中执行简单的数据检索。高级文本处理： LMQL 中对任意 Python 代码的支持允许用户在提示中执行复杂的文本处理任务。 LMQL 是一种功能强大的查询语言，旨在增强与 LLM 的交互，提供一系列提供控制、灵活性和定制的功能。