文心一言:中国版“ChatGPT”介绍与测评

article/2024/12/22 2:37:15

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💚导读:本文主要介绍chatgpt概念及相关产品,重点介绍文心一言,通过对比Chatgpt、新必应及文心一言进行测评,对比仅挑选几个例子,主要展示文心一言在各方面的能力,大家感兴趣可以去官网申请等待,欢迎关注!

注:文末有内测码抽奖福利!!

一、ChatGPT简介

ChatGPT是一款革命性的在线聊天机器人系统,旨在通过神经网络系统和自然语言处理(NLP)来实现实时聊天机器人。该系统的最大特色是,它能够根据输入的文本或者语音产生符合用户连贯性的回答。这个系统有助于提高人机交互,改善用户体验,为用户提供精准且及时的咨询服务。

ChatGPT模型是由OpenAI开发的一种预训练语言模型,其核心算法是Transformer,这是一种基于自注意力机制的深度神经网络结构,具有较强的序列建模能力和表示学习能力。通过预训练和微调的过程,ChatGPT模型可以理解和生成自然语言文本,并在各种应用场景中发挥作用,如自动问答、智能客服、语音识别、机器翻译等,未来ChatGPT将继续发展,以满足更多用户的需求,并降低聊天机器人系统的实现成本。

二、ChatGPT发展历程

ChatGPT是由OpenAI团队于2018年开始开发的预训练语言模型,经过GPT-1(2018年)、 GPT-2(2019年)
、 GPT-3(2020年)、 GPT-Neo(2021年),ChatGPT模型的成功归功于Transformer的优秀性能和预训练技术的成熟。在预训练阶段,ChatGPT模型可以通过无监督学习的方式,从大规模的文本数据中学习语言的规律和特征,使得模型可以在有限的数据集上进行微调,并获得出色的表现。

三、工具介绍

1.ChatGPT

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2.新必应

新必应(New Bing)是微软推出的一款基于GPT4模型的智能搜索引擎,它不仅可以提供高质量的搜索结果,还可以与用户进行自然语言交互,提供各种有趣和实用的功能。一共有三种模式,这个比较好,可以控制生成结果,找到自己最想要的答案。
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3.文心一言

官网:https://yiyan.baidu.com/

文心一言是百度全新一代知识增强大语言模型,是基于文心大型模型的中文生成式对话产品,于2021年3月16日正式发布。作为文心大模型家族的新成员,能够与人对话互动,回答问题,协助创作,高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。文心一言被外界誉为“中国版ChatGPT”,目前还在内侧阶段。

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文心一言基于飞桨深度学习平台和文心知识增强大模型,知识增强是百度的特色,持续从海量数据和大规模知识中融合学习具备知识增强、检索增强和对话增强的技术特色。

数据显示,截至2022年11月,飞桨平台已凝聚535万开发者,服务20万企事业单位,基于飞桨创建了67万个模型。飞桨构建了全方位的生态体系,协同开发者、科研院所、企事业单位、技术伙伴、硬件厂商等共创、共生、共赢。

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目前,文心大模型已经形成“模型层+工具与平台层+产品与社区层”的整体布局。此次全新发布11个大模型,包括5个基础大模型、1个任务大模型、5个行业大模型;全面升级文心大模型开发套件、文心API;新发布和升级基于文心大模型的2大产品,AI作画产品“文心一格”和产业级搜索系统“文心百中”。

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测评时间到!

本次选择Chatgpt、新必应及文心一言进行测评,对比仅挑选几个例子,主要展示文心一言在各方面的能力,大家感兴趣可以去官网申请等待。

1.单独测评

做藏头诗
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伦理问题:

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方言输出语音

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画图:
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写代码:
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数学题
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活动策划案:
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表格转写
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2.对比回答

经典问题: 妈妈和对象同时掉水先救谁?

文心一言

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新必应:

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(ps: 好像被新必应给嘲讽了。。。。)

逻辑问题: 番茄炒西红柿制作流程

文心一言

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ChatGPT

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(ps:问题没有提到鸡蛋,一言的回答属于无中生有了,哈哈哈哈)

文心一言与Chatgpt对比

  • 文心一言在中文的支持方面更加强大,可以处理多种中文文学作品,如七绝、成语、藏头诗等,而ChatGPT在这方面表现不佳。

  • 文心一言在多模态生成方面更加优秀,可以根据用户的输入生成图像、视频、音频等多媒体内容,而ChatGPT只能生成文本内容。

  • 文心一言在知识增强方面更加先进,可以利用百度的海量知识库和搜索引擎,为用户提供更加准确和全面的信息,而ChatGPT可能存在信息不足或错误的情况。

总结:

从作者多次对比中可以看出,文心一言在某些中文场景下回答要优于其他产品,但总体互有胜负,在逻辑方面有待加强,期待国产大模型继续迭代下去!

文末福利:

欢迎打开关注下方公众号,会有文心一言的内测码抽奖,回复“抽奖”即可参与,截止周三12点,欢迎大家关注转发!

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http://chatgpt.dhexx.cn/article/VPcaSdFD.shtml

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