AI數據分析

通義千問（Qwen）是阿里巴巴集團旗下的通義實驗室自主研發的超大規模語言模型。作為一個多語言、多功能的 AI 助手，Qwen 能夠回答問題、創作文字、進行邏輯推理、編程、表達觀點以及玩遊戲等等。

1. 超大規模參數量：Qwen 擁有龐大的參數規模，這使其在處理複雜任務和生成高質量內容方面表現出色。
2. 多語言支持：除了中文，還能理解和生成多種語言，適用於跨語言交流與內容創作。中文、英文、德語、法語、西班牙語等，滿足國際化的需求。
3. 強大的對話理解能力：經過多輪反覆運算和優化，Qwen 能夠精準理解與用戶交互的對話歷史，提供更自然、流暢的對話體驗。
4. 廣泛的知識庫：基於大量的互聯網文本訓練，Qwen 具備廣泛的知識，能夠回答各領域的問題。
5. 代碼寫作能力：經過充分的訓練，Qwen 對多種編程語言有深入的理解，能夠協助開發者完成代碼之撰寫工作。

首先，看看怎麼跟 Qwen 第一次接觸吧～
在瀏覽器上造訪 QWEN CHAT 之網址 https://chat.qwen.ai/
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點擊頁面左下角你的圖示，選擇設置，完成你的個人化設定，例如：更改主題顏色等等。

點擊頁面左上角的模型，選擇符合你工作上需要之 AI 大模型。目前提供了多個不同功能的模型，以滿足不同場景和需求。

目前有 Qwen2.5-Max、Qwen2.5-Plus、
Qwen2.5-VL-72B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct-1M、
QVQ-72B-Preview、QwQ-32B-Preiew、Qwen2.5-Coder-32B-Instruct、
Qwen2.5-Turbo、Qwen2.5-72B-Instruct

1. Qwen-Max：
   • 特點：目前效果最好的模型，適合處理複雜、多步驟的任務。它具有最高的推理能力和準確性。
   • 適用場景：需要高度精確和複雜推理之應用，如科學研究。
   • 缺點：無法上傳檔案、反饋速度相對較慢。
2. Qwen-Plus：
   • 特點：性能和成本介於 Qwen-Max 和 Qwen-Turbo 之間，適合中等複雜度的任務。它在推理能力和速度之間取得了良好的平衡。
   • 適用場景：需要較高推理能力但對成本有一定限制的應用，如企業內部知識管理、客戶服務等。
   • 缺點：無法上傳檔案、反饋速度相對較慢。
3. Qwen-Turbo：
   • 特點：速度最快、成本最低的模型，適合處理簡單任務。雖然推理能力不如 Qwen-Max 和 Qwen-Plus，但在速度和成本上具有明顯優勢。
   • 適用場景：對反饋速度要求高且任務相對簡單的應用，如在線客服、智能問答等。
4. Qwen-Long：
   • 特點：特別擅長處理長文檔的理解和生成，上下文長度最高可達千萬字級別，同時保持較低的計算成本。
   • 適用場景：需要處理大量文本，如長篇報告生成、文獻綜述等。
5. Qwen-VL 和 Qwen2-VL：
   • 特點：係視覺語言模型，能夠處理圖像和文本的多模態任務，具有更強的視覺理解能力。
   • 適用場景：需要處理圖像和文本結合的任務，如圖文檢索、視覺問答等。
6. Qwen-Audio 和 Qwen2-Audio：
   • 特點：係音頻語言模型，能夠處理音頻和文本的多模態任務。Qwen2-Audio 是 Qwen-Audio 的升級版，具有更強的音頻理解能力。
   • 適用場景：需要處理音頻和文本結合的任務，如語音識別、音頻內容分析等。
目前可選擇模型間之比較
1. Qwen2.5-Max 和 Qwen2.5-Plus：
   • Max 版本通常會有更高的性能和更多的功能支援，而 Plus 版本則在標準版本基礎上進行了優化和增強。
2. Qwen2.5-VL-72B-Instruct：
   • 非常大的模型，參數量達到 720 億。
   • 適用於需要高精度和廣泛知識領域的任務，如多模態理解和生成。
   • 強調在視覺和語言融合方面的表現(Vision and Language,VL)。
3. Qwen2.5-14B-Instruct-1M：
   • 參數量為 140 億，相對於 72B 的模型，計算資源需求更低，部署更靈活。
   • 在一些中等規模的應用場景中，能夠提供較好的性能和成本效益。
   • 1M 表示模型在一個包含 100 萬條數據的數據集上進行了微調，提升模型在特定領域或任務上的性能和準確性，如醫學、法律、金融等。
4. QVQ-72B-Preview 和 QwQ-32B-Preview：
   • Preview 版本通常代表新技術或新特性還在測試階段的產品。
   • QVQ-72B-Preview 和 QwQ-32B-Preview 可能是為了展示新功能或技術創新而推出的預覽版模型。
5. Qwen2.5-Coder-32B-Instruct：
   • 專門針對編程和代碼相關任務進行優化的版本。
   • 能夠更好地理解和生成程式碼，適用於軟件開發、自動化腳本編寫等。
6. Qwen2.5-Turbo：
   • 強調的是速度和效率，適合需要快速反應的應用場景。
7. Qwen2.5-72B-Instruct：
   • 同樣是參數量為 720 億的大規模模型。
   • 主要應用於需要高精度和廣泛知識領域的任務，與 Qwen2.5-VL-72B-Instruct 相比，可能更側重於語言理解和生成能力。
輸入對話內容之界面介紹



預覽模式
當使用者要求 Qwen 生成 HTML、CSS、JavaScript 或其他前端代碼時，Qwen 可提供一個「預覽模式」來直接展示這些代碼運行後的效果。暫時還沒有 PY 代碼之預覽功能。

聯網搜索
通過互聯網獲取最新的資訊、資料或數據的能力。這種功能允許模型在回答問題時，能夠查閱即時的、廣泛的互聯網資源。

具體來說，Qwen 會：
1. 查找最新資訊：例如新聞事件、市場動態、科技發展等。
2. 驗證事實：確認某些具體的數據或歷史事件。
3. 提供更多細節：對於複雜的主題，提供更多背景資訊和詳細解釋。
4. 解決專業問題：針對特定領域的問題，查找專業文獻或相關資料。

圖像生成
根據文字描述或特定需求，利用人工智慧技術自動創建圖像的功能。這項功能能夠將用戶的輸入轉化為高質量、逼真的圖像。

圖像生成的應用場景：
1. 藝術創作：幫助設計師、插畫家快速生成靈感草圖或完成作品。
2. 廣告與媒體：快速製作符合品牌需求的視覺素材。
3. 遊戲開發：創建角色、場景或道具的原型圖像。
4. 教育與培訓：生成用於教學或演示的圖像資源。
5. 個人娛樂：用戶可以通過文字描述生成有趣的圖像，用於社交媒體分享。

視頻生成
利用人工智慧技術來自動生成視頻內容。這項技術可以根據用戶提供的文本、圖片、音頻或其他素材，自動生成具有視覺效果和動態元素的視頻。

視頻生成的應用場景：
• 內容創作：幫助博主、YouTuber 或 TikTok 創作者快速製作視頻。
• 廣告與營銷：生成吸引人的宣傳視頻，降低製作成本。
• 教育與培訓：創建生動的教學視頻或演示材料。
• 娛樂與遊戲：生成動畫短片或遊戲過場動畫。

上傳文檔與上傳圖片
上傳文檔與上傳圖片的應用場景：

• 內容摘要：自動生成文檔的摘要或關鍵點。
• 問答系統：根據文檔內容回答相關問題。例：解數學題。
• 翻譯服務：將文檔從一種語言翻譯成另一種語言。
• 內容分析：分析文檔的情感、主題等。
• 字元識別：從圖片中提取文字資訊。
• 圖像分類：識別圖片中的物體、場景等。
• 圖像生成：根據描述生成相應的圖片。
• 圖像編輯：對圖片進行修飾、合成等操作。

下一集，我們會嘗試在利用 AI 助手 Qwen 協助撰寫 PY 代碼，並置入 VSCode 裡面執行。敬請期待了喔！