Dolly模型是由Databricks出品的大規模語言模型，它在DashScope上中模型名稱為"dolly-12b-v2"。該模型是在pythia-12b的基礎上，使用databricks-dolly-15k數據集微調得到的。數據集包括頭腦風暴、分類、生成、問答、信息抽取等任務的語料。更多信息可以參考Dolly的開源repo。Dolly以用戶文本形式輸入的指令（prompt）作為輸入，返回模型生成的回復作為輸出。在這一過程中，文本將被轉換為語言模型可以處理的token序列。由于模型調用的計算量與token序列長度相關，輸入或輸出token數量越多，模型的計算時間越長，我們將根據模型輸入和輸出的token數量計費。可以從API返回結果的usage字段中了解到您每次調用時使用的token數量。

1. 自然語言處理：Dolly能夠處理和理解大量的自然語言文本，包括中文和其他多種語言（取決于其訓練數據的范圍）。
2. 文本生成：基于輸入的指令或上下文，Dolly能夠生成高質量的文本內容，如文章、對話、摘要等。
3. 指令遵循：Dolly在手動生成的指令數據集上進行了微調，能夠遵循用戶的指令完成特定任務，如問答、分類、信息提取等。
4. 多場景應用：由于其強大的自然語言處理能力和靈活性，Dolly可以應用于多種場景，如智能客服、文本創作、內容推薦等。

1. 開源性：Dolly的源代碼、訓練數據和模型權重都是開放的，任何人都可以自由訪問、使用、修改和擴展。這種開源性促進了技術的共享和創新，降低了使用門檻。
2. 可擴展性與靈活性：開發者可以根據自己的需求對Dolly進行修改和優化，以適應不同的應用場景和任務。這種可擴展性和靈活性使得Dolly能夠更好地滿足企業和組織的定制化需求。
3. 高性能與準確性：Dolly在多個任務上表現出了高性能和準確性，如問答、文本生成、分類等。這得益于其基于大規模數據集的訓練和微調。
4. 多語言支持：Dolly支持多語言輸入，這使得它可以在全球范圍內得到廣泛應用，滿足不同語言用戶的需求。

1. 智能客服：在電商、銀行、電信等行業的客戶服務部門，Dolly可以作為智能客服系統的核心，自動處理用戶咨詢和投訴，提供快速準確的回答。
2. 內容創作：在廣告、媒體、出版等行業，Dolly可以輔助內容創作者生成高質量的文案、文章、新聞稿等，提高創作效率和質量。
3. 數據分析與挖掘：在數據分析和挖掘領域，Dolly可以處理和分析大量文本數據，提取有用信息，為決策提供支持。
4. 教育與學習輔助：在教育領域，Dolly可以作為學習輔助工具，為學生提供個性化的學習建議和解答疑惑，提高學習效果。