阿里云大模型Qwen系列输入参数说明

参数

数据类型

默认值

说明

model（必选）

string

无

指定用于对话的通义千问模型名，目前可选择qwen-turbo、qwen-plus、qwen-max、qwen-max-0403、qwen-max-0107、qwen-max-1201和qwen-max-longcontext。

说明

messages

array

无

• messages：用户与模型的对话历史。array中的每个元素形式为{"role":角色, "content": 内容}，角色当前可选值：system、user、assistant和tool。

• • system：表示系统级消息，用于指导模型按照预设的规范、角色或情境进行回应。是否使用system角色是可选的，如果使用则必须位于messages的最开始部分。
  • user和assistant：表示用户和模型的消息。它们应交替出现在对话中，模拟实际对话流程。
  • tool：表示工具的消息。在使用function call功能时，如果要传入工具的结果，需将元素的形式设为{"content":"工具返回的结果", "name":"工具的函数名", "role":"tool"}。其中name是工具函数的名称，需要和上轮response中的tool_calls[i]['function']['name']参数保持一致；content是工具函数的输出。参考代码给出了示例。

• prompt：用户输入的指令，用于指导模型生成回复。

说明

prompt

string

无（与messages不可同时为空）

seed（可选）

integer

生成时使用的随机数种子，用于控制模型生成内容的随机性。seed支持无符号64位整数。

max_tokens（可选）

integer

1500或2000

指定模型可生成的最大token个数。

• qwen-turbo最大值和默认值为1500 tokens。
• qwen-max、qwen-max-1201、qwen-max-longcontext和qwen-plus模型，最大值和默认值均为2000 tokens。

top_p（可选）

float

生成过程中的核采样方法概率阈值，例如，取值为0.8时，仅保留概率加起来大于等于0.8的最可能token的最小集合作为候选集。取值范围为（0,1.0)，取值越大，生成的随机性越高；取值越低，生成的确定性越高。

top_k（可选）

integer

生成时，采样候选集的大小。例如，取值为50时，仅将单次生成中得分最高的50个token组成随机采样的候选集。取值越大，生成的随机性越高；取值越小，生成的确定性越高。取值为None或当top_k大于100时，表示不启用top_k策略，此时，仅有top_p策略生效。

repetition_penalty（可选）

float

用于控制模型生成时的重复度。提高repetition_penalty时可以降低模型生成的重复度，1.0表示不做惩罚。没有严格的取值范围。

temperature（可选）

float

用于控制模型回复的随机性和多样性。具体来说，temperature值控制了生成文本时对每个候选词的概率分布进行平滑的程度。较高的temperature值会降低概率分布的峰值，使得更多的低概率词被选择，生成结果更加多样化；而较低的temperature值则会增强概率分布的峰值，使得高概率词更容易被选择，生成结果更加确定。

取值范围： [0, 2)，不建议取值为0，无意义。

stop (可选）

string or array

None

stop参数用于实现内容生成过程的精确控制，在模型生成的内容即将包含指定的字符串或token_id时自动停止。stop可以为string类型或array类型。

• string类型

当模型将要生成指定的stop词语时停止。

例如将stop指定为"你好"，则模型将要生成“你好”时停止。

array类型

array中的元素可以为token_id或者字符串，或者元素为token_id的array。当模型将要生成的token或其对应的token_id在stop中时，模型生成将会停止。以下为stop为array时的示例（tokenizer对应模型为qwen-turbo）：

1.元素为token_id：

token_id为108386和104307分别对应token为“你好”和“天气”，设定stop为[108386,104307]，则模型将要生成“你好”或者“天气”时停止。

2.元素为字符串：

设定stop为["你好","天气"]，则模型将要生成“你好”或者“天气”时停止。

3.元素为array：

token_id为108386和103924分别对应token为“你好”和“啊”，token_id为35946和101243分别对应token为“我”和“很好”。设定stop为[[108386, 103924],[35946, 101243]]，则模型将要生成“你好啊”或者“我很好”时停止。

• 说明

stop为array类型时，不可以将token_id和字符串同时作为元素输入，比如不可以指定stop为["你好",104307]。

stream (可选）

boolean

False

用于控制是否使用流式输出。当以stream模式输出结果时，接口返回结果为generator，需要通过迭代获取结果，默认每次输出为当前生成的整个序列，最后一次输出为最终全部生成结果，可以通过设置参数incremental_output为False改变输出模式为非增量输出。

enable_search（可选）

boolean

False

用于控制模型在生成文本时是否使用互联网搜索结果进行参考。取值如下：

• True：启用互联网搜索，模型会将搜索结果作为文本生成过程中的参考信息，但模型会基于其内部逻辑判断是否使用互联网搜索结果。
• False（默认）：关闭互联网搜索。

result_format（可选）

string

text

用于指定返回结果的格式，默认为text，也可选择message。当设置为message时，输出格式请参考返回结果。推荐您优先使用message格式。

incremental_output (可选）

boolean

False

控制在流式输出模式下是否开启增量输出，即后续输出内容是否包含已输出的内容。设置为True时，将开启增量输出模式，后面输出不会包含已经输出的内容，您需要自行拼接整体输出；设置为False则会包含已输出的内容。您可以参考流式输出代码。

默认False：

I

I like

I like apple

True:

I

like

apple

该参数只能在stream为True时使用。

说明

tools

array

None

用于指定可供模型调用的工具库，一次function call流程模型会从中选择其中一个工具。tools中每一个tool的结构如下：

• type，类型为string，表示tools的类型，当前仅支持function。
• function，类型为object，键值包括name，description和parameters：

• • name：类型为string，表示工具函数的名称，必须是字母、数字，可以包含下划线和短划线，最大长度为64。
  • description：类型为string，表示工具函数的描述，供模型选择何时以及如何调用工具函数。
  • parameters：类型为object，表示工具的参数描述，需要是一个合法的JSON Schema。JSON Schema的描述可以见链接。参考代码中给出了参数描述的示例。如果parameters参数为空，表示function没有入参。

使用tools时需要同时指定result_format为message。在function call流程中，无论是发起function call的轮次，还是向模型提交工具函数的执行结果，均需设置tools参数。当前支持的模型包括qwen-turbo、qwen-plus、qwen-max和qwen-max-longcontext。

说明