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文心一言 vs GPT-4实测,百度背水一战交卷

  GPT-4发布一天之后,压力全部给到百度这边。

  就在刚刚,百度交卷。

  文心一言,百度全新一代知识增强大语言模型,正式在百度总部“挥手点江山”会议室里发布。

  在一片静寂的氛围里,李彦宏小步登场,语气里带着点紧张:

  大家的期望值,是我们对标ChatGPT,对标GPT-4,这个门槛有点高(笑)。

  十月怀胎,我们就带大家来看看这个AI大模型文心一言长什么样。

  文心一言 vs GPT-4实测,百度背水一战交卷(图1)

  此前,有人狂转meme图把百度比作GPT-4旁边的垃圾箱。

  文心一言 vs GPT-4实测,百度背水一战交卷(图2)

  也有人鼓吹百度是全村的希望。

  而在发布会进行的同时,百度港股市值大幅下跌,相关话题还冲上了微博热搜。

  文心一言 vs GPT-4实测,百度背水一战交卷(图3)

  但直播弹幕中也有网友点赞:

  文心一言 vs GPT-4实测,百度背水一战交卷(图4)

  那么这个中国版ChatGPT到底实力如何?

  咱们就用百度发布会演示的预录制Demo,对比一下崭新出炉的GPT-4,先凭实力说话。

  文心一言 vs GPT-4

  和GPT-4一样,文心一言是一个多模态大模型。

  李彦宏开场就展示了文心一言具备的5种能力,包括文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。

  文心一言甚至还现场秀了一口接地气的四川话,现场网友发出一片笑声。

  其他能力如何?我们具体展开来看。

  文学创作

  在文学创作上,李彦宏一开场就搬出了《三体》作者刘慈欣坐镇。

  先让文心一言介绍一下大刘,“毕竟我也是刘慈欣老乡嘛”:

  文心一言 vs GPT-4实测,百度背水一战交卷(图5)

  看起来没什么问题。同样的问题问问GPT-4呢?

  文心一言 vs GPT-4实测,百度背水一战交卷(图6)

  嗯???直接把刘慈欣的老家挪到了湖北省洪湖市。湖北人狂喜。

  随后,李彦宏又展示了从哲学的角度对这段文章进行续写的demo:

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  看起来中规中矩,比较理性。老样子,我们也来与GPT-4进行一波对比:

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  这波你是想看GPT-4续写的《三体》,还是文心一言的?

  再来看看《三体》电视剧中扮演史强和汪淼的老搭档,于和伟和张鲁一,有什么共同点?

  文心一言 vs GPT-4实测,百度背水一战交卷(图9)

  也没什么问题。

  就是看起来展示的速度有点快,比李彦宏的语速还要快上那么一点点(手动狗头)。

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  商业文案创作

  接下来,李彦宏又展示了一下文心一言在商业文案创作上的能力。

  比如给新公司起个名字。

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  并且这个名字它还不是瞎起的:

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  再来看看GPT-4起名的效果?

  文心一言 vs GPT-4实测,百度背水一战交卷(图13)

  看起来,GPT-4对中文的掌控能力相比之下还是少了一点精髓。

  至于写个公司成立的新闻稿?对文心一言来说似乎也不成问题:

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  数理逻辑推算

  数学能力,是考验生成式大模型的一大难题。ChatGPT刚上线时,也翻了不少车。

  不过在现场,文心一言处理的数学问题不算复杂,是小学数学竞赛常见的鸡兔同笼问题。

  文心一言 vs GPT-4实测,百度背水一战交卷(图15)

  彩蛋是,李彦宏现场展示的第一题,引得文心一言说出了《狂飙》里高启盛的经典台词:这题出得不对。

  修改一下题目,OK,再扔给文心一言试试:

  文心一言 vs GPT-4实测,百度背水一战交卷(图16)

  看起来,答案还算是有理有据,一步步逻辑推理出来的那种。

  李彦宏表示,这些题“不敢说百分之一百能做对,但至少体现了文心一言的思考历程”。

  中文理解

  接下来,李彦宏着重展示了一下文心一言对中文的理解能力,并特意强调:

  文心一言对中国文化的了解,理应超出任何一个预训练大模型。

  一上来就是一个成语,“洛阳纸贵。到底有多贵?”

  文心一言 vs GPT-4实测,百度背水一战交卷(图17)

  这是文心一言的效果展示:

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  还解释了一下这个成语背后的经济学原理:

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  那么,将这个问题抛给GPT-4呢?首先问问它,知不知道洛阳纸贵是什么意思:

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  接下来,再问问他对应的经济学理论是什么:

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  这波看起来,GPT-4的中文理解似乎也不输文心一言啊。

  那么,再来看看二者写藏头诗的能力?

  首先是文心一言的效果展示:

  文心一言 vs GPT-4实测,百度背水一战交卷(图22)

  接下来,我们再看看GPT-4怎么说:

  文心一言 vs GPT-4实测,百度背水一战交卷(图23)

  诶,看起来反而是GPT-4没有真正理解“藏头诗”的含义。

  这波文化理解上,属实是文心一言“小胜一筹”了。

  不过在英文上,李彦宏也承认,虽然文心一言也能处理,但能力是显著不如中文的。

  这也和百度目前能用到的训练数据有关。

  多模态生成

  最后,李彦宏还简单展示了一下文心一言多模态生成的能力。

  首先来看看,为即将到来的2023世界智能交通大会创作海报——

  文心一言 vs GPT-4实测,百度背水一战交卷(图24)

  而除了前文展示过的文字转四川话能力,文心一言还能文字转视频。

  李彦宏一句指令“将以上内容生成视频”,很快啊,不到几秒钟,文心一言就把字幕和视频做好了:

  文心一言 vs GPT-4实测,百度背水一战交卷(图25)

  有些遗憾的是,在ChatGPT被频频称赞的编程方面,文心一言并没有现场展示相关能力。

  但王海峰透露,文心一言的训练数据中同样包括代码。

  文心一言如何“跑通”?

  正如ChatGPT脱胎于OpenAI的GPT系列,百度这次推出的文心一言(ERNIE Bot),背后也正是基于文心大模型技术打造。

  据王海峰介绍,文心一言主要脱胎于两大模型:

  百度ERNIE系列知识增强千亿大模型,以及百度大规模开放域对话模型PLATO。

  在此基础上,主要采用了六项核心技术。

  其中三个是广为人知的大模型技术,包括有监督精调、人类反馈强化学习(RLHF)和提示构建。

  p.s. 人类反馈强化学习也是ChatGPT的关键技术。

  另外三个,则是“百度比较有特色”的技术,包括知识增强、检索增强和对话增强技术。

  文心一言 vs GPT-4实测,百度背水一战交卷(图26)

  首先来看与ChatGPT类似的技术:有监督精调、RLHF和提示构建。

  有监督精调,尤其指中文方面的数据精调。百度基于对中国语言文化和中国应用场景的理解,筛选了特定的数据来训练模型。

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  至于人类反馈的强化学习(RLHF)和提示构建,操作上也与ChatGPT大差不差。

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  随后是百度提出的、用于进一步改善模型效果的技术。

  知识增强,包括知识内化和知识外用两个部分。其中,知识内化即将知识“渗透”进模型参数中;知识外用指的是模型可以直接使用外部的知识。

  文心一言 vs GPT-4实测,百度背水一战交卷(图29)

  检索增强,则与百度搜索引擎积累的检索技术有关。

  百度将把检索技术和生成技术结合起来,先对内容进行检索后,将比较有用的部分用于生成,再整合输出结果:

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  最后是对话增强部分,包括之前百度积累的记忆机制、上下文理解和对话规划等技术:

  文心一言 vs GPT-4实测,百度背水一战交卷(图31)

  概括来看,文心一言表现出的能力,被李彦宏称为“智能涌现”:

  当参数达到千亿量级,训练语料达到足够多的情况下,这种现象就会发生。

  目前,百度拥有的AI技术可以分为四个部分,芯片(昆仑芯)、框架(飞桨)、模型(文心)和应用。

  之所以软硬件都要布局,百度称,是为了降低成本:

  生成式AI需求的算力非常高,费用相当昂贵。

  因此,如果在四层架构之间相互进行协同优化,就能让它的效率比别人更高,从而显著降低成本。

  李彦宏认为,这也正是百度的优势所在:

  四层都有领先产品的公司,绝无仅有。

  文心一言 vs GPT-4实测,百度背水一战交卷(图32)

  这次文心大模型背后的硬件算力,也是通过百度智能云提供服务。

  目前,文心一言已经接入百度搜索,目的在于提升搜索资源效率。

  同时,包括小度和自动驾驶Apollo等产品,以及爱奇艺等公司也已经接入百度的文心一言模型。

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  网友:看来还不用提前退休

  截至发稿,百度港股股价在一波明显下跌之后,有所回弹。

  文心一言 vs GPT-4实测,百度背水一战交卷(图34)

  发布会结束,网友反应最多的是“提前录制有点败好感”:

  文心一言 vs GPT-4实测,百度背水一战交卷(图35)

  文心一言 vs GPT-4实测,百度背水一战交卷(图36)

  对于这一点,李彦宏的解释是,给出的问题都比较长,为了节约现场时间,所以才用了提前录制的形式。

  还有不少网友对文心一言展示出的能力不太满意。有人调侃,看完之后感觉“提前退休的日子看起来还可以缓一缓”:

  文心一言 vs GPT-4实测,百度背水一战交卷(图37)

  离GPT-4还差了20个老胡。

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  还有网友感觉,文心一言的发布会像极了毕业答辩的自己(doge):

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  不过也有网友表示,希望能给国产产品一点时间一点耐心。

  文心一言 vs GPT-4实测,百度背水一战交卷(图40)

  发布会末尾,王海峰宣布,文心一言将从今天开始对外进行测试,包括个人用户和企业用户。

  是骡子是马,相信接下来,会得到更多验证。

  — 完 —


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