目錄

1 引言

2 選取常見的大模型作為對(duì)比項(xiàng)

2.1什么是大模型

2.2 常見大模型

3 相關(guān)的大模型介紹和功能

3.1 ChatGPT

3.1.1 ChatGPT的介紹

3.1.2 ChatGPT的原理

3.1.3 ChatGPT的特點(diǎn)

3.2 Newbing

3.2.1 Newbing的介紹

3.2.2 GPT-4的原理

3.2.3 Newbing的特點(diǎn)

3.3 ChatGLM-6B

3.3.1 ChatGLM的介紹

3.3.2 ChatGLM的原理

3.3.3 ChatGLM-6B的特點(diǎn)

3.4 文心一言

3.4.1 文心一言的介紹

3.4.2 文心一言的原理

3.4.3 文心一言的特點(diǎn)

3.5 訊飛星火認(rèn)知大模型

3.5.1 訊飛星火認(rèn)知大模型的介紹

3.5.2 訊飛星火認(rèn)知大模型的原理

3.5.3 訊飛星火認(rèn)知大模型的特點(diǎn)

3.6 Bard

3.6.1 Bard的介紹

3.6.2 Bard的原理

3.6.3Bard的特點(diǎn)

3.7 系統(tǒng)比較

4 性能對(duì)比分析

4.1 系統(tǒng)性能比較

4.2語義理解

4.2.1 簡(jiǎn)單語義：列舉3個(gè)中國(guó)海邊旅游地方

?4.2.2 孤立語理解：A大勝B，是誰贏？A大敗B，是誰贏？

4.2.3 上下文理解

4.2.4 文言文理解：燕不救魏，魏王折節(jié)割地，以國(guó)之半與秦，秦必去矣。這句話什么意思?

?4.3 內(nèi)容創(chuàng)造

4.3.1 撰寫郵件：你現(xiàn)在是一名外企員工，請(qǐng)寫一封郵件提醒同事盡快完成流程審批，要求按照商務(wù)英文標(biāo)準(zhǔn)。

?4.3.2 文章續(xù)寫：對(duì)龜兔賽跑這個(gè)故事進(jìn)行續(xù)寫

?4.3.3 撰寫影評(píng)：撰寫一份《流浪地球1》的影評(píng)

?4.4 歸納和推理

4.4.1 推理問題：如果A不等于B，B不等于C，則A等于C。這對(duì)不對(duì)?

?4.4.2 邏輯問題：群眾是真正的英雄，我是群眾，所以我是真正的英雄。這句話是正確的嗎？

?4.4.3 歸納總結(jié)：

?4.5 數(shù)學(xué)能力

4.5.1 計(jì)算方程能力：2x+9y=81；3x+y=34。解方程組

?4.5.2 年齡問題：我今年6歲，妹妹的年齡是我的一半，那么當(dāng)我90歲時(shí)，妹妹多少歲？

?4.5.3 遞歸問題：10階樓梯，每次上1階或2階，問總有多少種走法?

?4.5.4 抽象問題：所有自然數(shù)和所有奇數(shù)哪個(gè)多？

4.6編碼能力

4.6.1 常見算法：用python編寫一個(gè)冒泡算法

?4.6.2 算法糾錯(cuò)：

5 結(jié)果分析和討論

1 引言

ChatGPT等大型預(yù)訓(xùn)練模型的出現(xiàn)，為自然語言處理領(lǐng)域帶來了新的研究范式和思路，使得研究工作更加高效、準(zhǔn)確和深入。各類大模型的出現(xiàn)，推動(dòng)了自然語言處理研究的發(fā)展，也加速了自然語言處理技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的普及。然而，不同的大模型在性能方面可能存在差異，本文通過對(duì)大模型性能進(jìn)行對(duì)比分析，深入了解不同模型的特點(diǎn)和局限性，來幫助用戶更好地選擇適合自己需求的模型。

2 選取常見的大模型作為對(duì)比項(xiàng)

2.1什么是大模型

2022年7月，李飛飛、PercyLiang等[1]提出“基礎(chǔ)模型”(FoundationModels)的概念：基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)的模型在學(xué)習(xí)過程中會(huì)體現(xiàn)出來各個(gè)不同方面的能力，這些能力為下游的應(yīng)用提供了動(dòng)力和理論基礎(chǔ)，稱這些大模型為“基礎(chǔ)模型”。2023年2月，劉安平等[2]提出大模型是“大數(shù)據(jù)+大算力+強(qiáng)算法”結(jié)合的產(chǎn)物，凝練了大數(shù)據(jù)內(nèi)在精華的“隱式知識(shí)庫”，是實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用的載體。2023年3月，顧玉蓉[3]提出預(yù)訓(xùn)練模型是使自然語言處理由原來的手工調(diào)整參數(shù)、依靠ML專家的階段,進(jìn)入可以大規(guī)模、可復(fù)制的大工業(yè)實(shí)戰(zhàn)階段,從單語言擴(kuò)展到多語、多模態(tài)任務(wù),具備更豐富、更智能的特征。預(yù)訓(xùn)練模型基于遷移學(xué)習(xí)原理,賦予計(jì)算機(jī)聽說讀寫、搜索翻譯、問答對(duì)話和摘要總結(jié)等能力。

綜上所述：我們認(rèn)為大模型是用于解決復(fù)雜的自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺和語音識(shí)別等任務(wù)，模型的參數(shù)量規(guī)模在千億級(jí)別的深度學(xué)習(xí)模型。大模型訓(xùn)練面臨計(jì)算、存儲(chǔ)、通信等方面的挑戰(zhàn)，需要使用分布式訓(xùn)練、內(nèi)存節(jié)省、模型稀疏等技術(shù)來應(yīng)對(duì)。大模型的出現(xiàn)和發(fā)展，也引發(fā)了一些關(guān)于其機(jī)遇和風(fēng)險(xiǎn)的討論。

2.2 常見大模型

ChatGPT（智能聊天機(jī)器人）、Newbing(必應(yīng))、Bard（巴德）、訊飛星火認(rèn)知大模型（SparkDesk）、文心一言(ERNIE Bot)、ChatGLM-6B，都是自然語言處理領(lǐng)域中的大型語言模型，它們都具有很高的語言理解和生成能力，可以用于各種文本相關(guān)的任務(wù)，如機(jī)器翻譯、自然語言生成、對(duì)話系統(tǒng)和文本分類等。

這些模型之間的比較主要基于以下幾個(gè)方面：

1. 模型規(guī)模：這些模型的規(guī)模不同，從幾百萬到千億個(gè)參數(shù)不等，規(guī)模越大，模型的性能和效果通常也越好。

2. 訓(xùn)練數(shù)據(jù)：這些模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)也不同，包括不同的語料庫和任務(wù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量也會(huì)影響模型的性能和效果。

3. 任務(wù)表現(xiàn)：這些模型在不同的任務(wù)上的表現(xiàn)也不同，例如在生成長(zhǎng)文本方面，一些模型可能更加擅長(zhǎng)，而在回答復(fù)雜問題方面，另一些模型可能更具優(yōu)勢(shì)。

4. 使用場(chǎng)景：這些模型可以用于不同的場(chǎng)景，例如在對(duì)話系統(tǒng)中，模型需要快速響應(yīng)用戶的輸入，而在機(jī)器翻譯中，模型需要準(zhǔn)確地翻譯不同語言之間的文本。

因此，對(duì)這些模型進(jìn)行比較需要考慮多個(gè)因素，并根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景選擇最適合的模型。

3 相關(guān)的大模型介紹和功能

3.1 ChatGPT

3.1.1 ChatGPT的介紹

ChatGPT（ChatGenerativePre-trainedTransformer）是由OpenAI團(tuán)隊(duì)開發(fā)的多種語言模型。它在GPT-3.5架構(gòu)上進(jìn)行訓(xùn)練，具備廣泛的知識(shí)和語言理解能力。通過接觸大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，涵蓋了維基百科文章、新聞報(bào)道、小說、論文、對(duì)話等內(nèi)容，這使得它能夠在許多不同領(lǐng)域的知識(shí)上提供幫助。

3.1.2 ChatGPT的原理

下面是關(guān)于ChatGPT的一些模型細(xì)節(jié)的介紹。共有如下5個(gè)方面：

1. Transformer架構(gòu)：GPT-3.5是一個(gè)基于Transformer架構(gòu)的模型。Transformer是一種強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，特別適用于處理自然語言處理任務(wù)。它由多個(gè)編碼器和解碼器層組成，通過自注意力機(jī)制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層來處理輸入數(shù)據(jù)。
2. 預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)：GPT-3.5在大規(guī)模的文本語料庫上進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練。在預(yù)訓(xùn)練階段，模型通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法來學(xué)習(xí)語言的統(tǒng)計(jì)特性和上下文關(guān)系。然后，模型通過在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)，如問答、對(duì)話生成等，以適應(yīng)具體的應(yīng)用場(chǎng)景。
3. 多層結(jié)構(gòu)：GPT-3.5由多個(gè)堆疊的Transformer編碼器層組成，這些層的數(shù)量可以達(dá)到數(shù)十甚至上百層。多層結(jié)構(gòu)有助于模型學(xué)習(xí)更復(fù)雜的語言模式和語義表示。
4. 自注意力機(jī)制：Transformer的核心是自注意力機(jī)制。它允許模型在處理輸入時(shí)動(dòng)態(tài)地關(guān)注不同位置的信息，并建立單詞之間的上下文關(guān)系。自注意力機(jī)制使得模型能夠捕捉長(zhǎng)距離的依賴關(guān)系，并更好地理解句子中的語義。
5. 多語言支持：GPT-3.5是一個(gè)中英雙語模型，可以處理中文和英文的輸入。在訓(xùn)練過程中，模型接觸了大量的中英文文本數(shù)據(jù)，以提高對(duì)不同語言的理解和生成能力。

3.1.3 ChatGPT的特點(diǎn)

ChatGPT基于GPT-3.5架構(gòu)，是開源的、支持中英雙語的對(duì)話語言模型，具有以下特點(diǎn)：

1. 語言理解能力：可以理解和處理自然語言，支持多種語言。
2. 語言生成能力：生成自然語言文本，例如回答問題、提供建議、寫作文本等。
3. 知識(shí)儲(chǔ)備：儲(chǔ)備了大量的知識(shí)，并可以在需要時(shí)將其應(yīng)用到生成的文本中。
4. 模型可訓(xùn)練性：可以通過訓(xùn)練讓自己變得更加智能和精確，以更好地滿足用戶的需求。
5. 多場(chǎng)景應(yīng)用：可以應(yīng)用于多種場(chǎng)景，例如智能客服、機(jī)器翻譯、自動(dòng)寫作等。
6. 自適應(yīng)性：可以根據(jù)用戶輸入的內(nèi)容和上下文進(jìn)行自適應(yīng)，以更好地理解用戶的意圖并提供更加準(zhǔn)確的回答。
7. 處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力：可以處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)，例如分析文本、提取信息、預(yù)測(cè)趨勢(shì)等。

3.2 Newbing

3.2.1 Newbing的介紹

2023.2.8凌晨，微軟推出了由OpenAI提供最新技術(shù)支持的新版搜索引擎必應(yīng)和Edge瀏覽器，整合了ChatGPT的最新技術(shù)（即GPT-4）。接入OpenAI最新語言模型的Newbing，可以使用戶輕松切換到人工智能聊天模式；新版Edge瀏覽器添加了該版本的必應(yīng)，可以聊天、編寫文本、匯總網(wǎng)頁并以對(duì)話方式響應(yīng)查詢。答案還提供引用的資料鏈接，使得用戶可以查閱信息的出處。新版必應(yīng)做了大語言模型與搜索引擎的結(jié)合，這對(duì)語言模型結(jié)果的實(shí)時(shí)性和減少事實(shí)的錯(cuò)誤兩方面都有幫助。

3.2.2 GPT-4的原理

1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)：GPT-4的核心是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這是一種受人腦啟發(fā)的計(jì)算模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由許多層組成，每層都包含許多神經(jīng)元（節(jié)點(diǎn)）。這些神經(jīng)元相互連接，通過傳遞和處理信息來完成任務(wù)。深度學(xué)習(xí)是指使用具有多個(gè)隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)，GPT-4也屬于這一類模型。

2、Transformer架構(gòu)：GPT-4基于一種名為Transformer的架構(gòu)。Transformer在2017年首次亮相，現(xiàn)已成為自然語言處理領(lǐng)域的主流技術(shù)。與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，Transformer更擅長(zhǎng)處理大量數(shù)據(jù)，并能快速學(xué)習(xí)長(zhǎng)距離依賴關(guān)系。這使得GPT-4在理解和生成復(fù)雜文本時(shí)表現(xiàn)出色。

3、自回歸語言模型：GPT-4是一種自回歸語言模型，其主要任務(wù)是預(yù)測(cè)給定文本序列中的下一個(gè)詞。在訓(xùn)練過程中，模型通過觀察大量文本數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)語言的規(guī)律。例如，給定句子"今天天氣真好，我們?nèi)?，GPT-4可能會(huì)預(yù)測(cè)下一個(gè)詞是"公園"。通過逐詞生成，GPT-4可以生成完整的句子、段落甚至文章。

4、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)：GPT-4的學(xué)習(xí)過程是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的。這意味著它依賴大量文本數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)語言規(guī)律，而不是依靠預(yù)先編寫的規(guī)則。這使得GPT-4能夠在訓(xùn)練過程中自動(dòng)捕捉語言的復(fù)雜性和多樣性，從而實(shí)現(xiàn)更高水平的語言理解和生成能力。

5、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和微調(diào)：GPT-4的訓(xùn)練過程主要分為兩個(gè)階段：預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)。在預(yù)訓(xùn)練階段，模型使用大量未標(biāo)注的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行無監(jiān)督學(xué)習(xí)。這使得GPT-4能夠?qū)W習(xí)到豐富的語言知識(shí)和語義關(guān)系。在預(yù)訓(xùn)練完成后，模型會(huì)進(jìn)入微調(diào)階段。在這個(gè)階段，GPT-4會(huì)使用少量標(biāo)注數(shù)據(jù)（即帶有答案的問題-答案對(duì)）來進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)。微調(diào)使得模型能夠更好地適應(yīng)特定任務(wù)，如問答、摘要等。

6、上下文敏感性：GPT-4能夠理解和生成具有上下文關(guān)系的文本。這意味著它可以根據(jù)輸入的文本內(nèi)容產(chǎn)生相關(guān)的輸出，而不是簡(jiǎn)單地重復(fù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的片段。這一特性使得GPT-4在處理各種任務(wù)時(shí)具有很高的靈活性和準(zhǔn)確性。

7、生成能力：作為一個(gè)生成模型，GPT-4能夠自動(dòng)產(chǎn)生各種類型的文本，如文章、詩歌、對(duì)話等。這一能力使得GPT-4可以應(yīng)用于多種場(chǎng)景，如創(chuàng)意寫作、聊天機(jī)器人、智能助手等。

8、知識(shí)圖譜和關(guān)系圖譜：GPT-4可能具備豐富的知識(shí)圖譜和關(guān)系圖譜。這意味著它可以有效地檢索、處理和生成相關(guān)信息。通過知識(shí)圖譜和關(guān)系圖譜，GPT-4可以回答各種問題，并為用戶提供有價(jià)值的洞察。

9、適應(yīng)新知識(shí)和自主學(xué)習(xí)：GPT-4可能具有強(qiáng)大的自主學(xué)習(xí)能力，使其能夠通過觀察和互動(dòng)來學(xué)習(xí)新知識(shí)。這種能力使得GPT-4能夠在不依賴于大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下，適應(yīng)新的任務(wù)和領(lǐng)域。

10、持續(xù)優(yōu)化和技術(shù)改進(jìn)：GPT-4的開發(fā)和優(yōu)化是一個(gè)持續(xù)的過程。隨著算法研究、硬件創(chuàng)新和新數(shù)據(jù)的不斷涌現(xiàn)，GPT-4有望在諸如理解力、生成質(zhì)量和計(jì)算效率等方面實(shí)現(xiàn)更大的突破。

3.2.3 Newbing的特點(diǎn)

1. 它可以與用戶進(jìn)行聊天，它可以根據(jù)用戶的興趣和偏好，推薦相關(guān)的內(nèi)容和服務(wù)，回答各種問題，甚至生成新聞?wù)葍?nèi)容。
2. 大語言模型與搜索引擎進(jìn)行結(jié)合，處于聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)，可以獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。
3. 搜索總結(jié)用戶所需答案，并提供答案中所引用的信息鏈接，方便用戶去溯源。
4. 提供三種對(duì)話風(fēng)格響應(yīng)語氣：更有創(chuàng)意、更平衡和更精確。
5. 文生圖，在更有創(chuàng)意對(duì)話風(fēng)格下，可以實(shí)現(xiàn)輸入文字返回圖像。
6. 它可以集成Edge瀏覽器的數(shù)據(jù)資源，提供更加便捷和安全的瀏覽體驗(yàn)。

3.3 ChatGLM-6B

3.3.1 ChatGLM的介紹

ChatGLM（GeneralLanguageModel），是清華大學(xué)KEG實(shí)驗(yàn)室（唐杰教授團(tuán)隊(duì)）和清華技術(shù)成果轉(zhuǎn)化的公司智譜AI共同訓(xùn)練的一個(gè)具有問答、多輪對(duì)話和代碼生成功能的中英雙語模型，并針對(duì)中文進(jìn)行了優(yōu)化，多輪和邏輯能力相對(duì)有限，但其仍在持續(xù)迭代進(jìn)化過程中。它參考了ChatGPT的設(shè)計(jì)思路，在千億基座模型GLM-130B中注入了代碼預(yù)訓(xùn)練，通過有監(jiān)督微調(diào)（SupervisedFine-Tuning）等技術(shù)實(shí)現(xiàn)人類意圖對(duì)齊。ChatGLM當(dāng)前版本模型的能力提升主要來源于獨(dú)特的千億基座模型GLM-130B，它是一個(gè)包含多目標(biāo)函數(shù)的自回歸預(yù)訓(xùn)練模型。

ChatGLM-6B是一個(gè)開源的、支持中英雙語的對(duì)話語言模型，基于GLM架構(gòu)，具有62億參數(shù)。結(jié)合模型量化技術(shù)，用戶可以在消費(fèi)級(jí)的顯卡上進(jìn)行本地部署（INT4量化級(jí)別下最低只需6GB顯存）。經(jīng)過約1T標(biāo)識(shí)符的中英雙語訓(xùn)練，輔以監(jiān)督微調(diào)、反饋?zhàn)灾⑷祟惙答亸?qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)的加持，62億參數(shù)的ChatGLM-6B已經(jīng)能生成相當(dāng)符合人類偏好的回答。不過，由于ChatGLM-6B的規(guī)模較小，目前已知其具有相當(dāng)多的局限性，如事實(shí)性/數(shù)學(xué)邏輯錯(cuò)誤，可能生成有害/有偏見內(nèi)容，較弱的上下文能力，自我認(rèn)知混亂，以及對(duì)英文指示生成與中文指示完全矛盾的內(nèi)容。

3.3.2 ChatGLM的原理

ChatGLM是一個(gè)基于GeneralLanguageModel(GLM)架構(gòu)的對(duì)話語言模型，支持中英雙語問答，并針對(duì)中文進(jìn)行了優(yōu)化。GLM是一種預(yù)訓(xùn)練語言模型，使用自回歸空白填充（AutoregressiveBlankInfilling）的方法，可以同時(shí)學(xué)習(xí)單詞級(jí)別和句子級(jí)別的表示。

ChatGLM的架構(gòu)如下圖所示：

ChatGLM的架構(gòu)主要包括以下幾個(gè)部分：

-**輸入層**：將用戶的問題和相關(guān)的文檔內(nèi)容拼接起來，作為模型的輸入。

-**編碼層**：使用GLM模型對(duì)輸入進(jìn)行編碼，得到隱藏層表示。

-**解碼層**：使用GLM模型對(duì)隱藏層表示進(jìn)行解碼，生成回答。

-**輸出層**：將生成的回答格式化為markdown形式，方便展示。

ChatGLM還使用了模型量化技術(shù)，降低了推理成本和顯存需求，使得模型可以在消費(fèi)級(jí)顯卡上進(jìn)行本地部署。1

3.3.3 ChatGLM-6B的特點(diǎn)

1. 充分的中英雙語預(yù)訓(xùn)練：ChatGLM-6B在1:1比例的中英語料上訓(xùn)練了1T的token量，兼具雙語能力。
2. 較低的部署門檻：FP16半精度下，ChatGLM-6B?需要至少13GB的顯存進(jìn)行推理，結(jié)合模型量化技術(shù)，這一需求可以進(jìn)一步降低到10GB（INT8）和6GB（INT4），使得ChatGLM-6B可以部署在消費(fèi)級(jí)顯卡上。
   更長(zhǎng)的序列長(zhǎng)度：相比GLM-10B（序列長(zhǎng)度1024），ChatGLM-6B?序列長(zhǎng)度達(dá)2048，支持更長(zhǎng)對(duì)話和應(yīng)用。
3. 人類意圖對(duì)齊訓(xùn)練：使用了監(jiān)督微調(diào)（Supervised?Fine-Tuning）、反饋?zhàn)灾‵eedback?Bootstrap）、人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）等方式，使模型初具理解人類指令意圖的能力。輸出格式為?markdown，方便展示。
4. 相對(duì)較弱的模型記憶和語言能力。在面對(duì)許多事實(shí)性知識(shí)任務(wù)時(shí)，ChatGLM-6B可能會(huì)生成不正確的信息，也不太擅長(zhǎng)邏輯類問題（如數(shù)學(xué)、編程）的解答。
5. 可能會(huì)產(chǎn)生有害說明或有偏見的內(nèi)容：ChatGLM-6B只是一個(gè)初步與人類意圖對(duì)齊的語言模型，可能會(huì)生成有害、有偏見的內(nèi)容。
6. 較弱的多輪對(duì)話能力：ChatGLM-6B的上下文理解能力還不夠充分，在面對(duì)長(zhǎng)答案生成和多輪對(duì)話的場(chǎng)景時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)上下文丟失和理解錯(cuò)誤的情況。

3.4 文心一言

3.4.1 文心一言的介紹

文心一言（ERNIE Bot）由百度首席技術(shù)官王海峰帶隊(duì)研發(fā)，是百度全新一代知識(shí)增強(qiáng)大語言模型，能夠與人對(duì)話互動(dòng)，回答問題，協(xié)助創(chuàng)作，高效便捷地幫助人們獲取信息、知識(shí)和靈感。它是在文心知識(shí)增強(qiáng)大模型ERNIE及對(duì)話大模型PLATO的基礎(chǔ)上研發(fā)，基于飛槳深度學(xué)習(xí)平臺(tái)訓(xùn)練和部署，其關(guān)鍵技術(shù)包括有監(jiān)督精調(diào)、人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)、提示、知識(shí)增強(qiáng)、檢索增強(qiáng)和對(duì)話增強(qiáng)。文心一言有五大能力，文學(xué)創(chuàng)作、商業(yè)文案創(chuàng)作、數(shù)理邏輯推算、中文理解、多模態(tài)生成。

3.4.2 文心一言的原理

暫無

3.4.3 文心一言的特點(diǎn)

1. 智能聊天：文心一言可以像ChatGPT一樣進(jìn)行自然語言處理和生成，實(shí)現(xiàn)與用戶的智能對(duì)話。
2. 個(gè)性化圖片生成：根據(jù)用戶的喜好和興趣進(jìn)行個(gè)性化圖片生成，提供更加符合用戶需求的內(nèi)容。
3. 文藝歌詞生成：ERNIE?Bot可以生成各種優(yōu)美的句子和格言，讓用戶可以在社交媒體上分享或用作文藝歌詞。
4. 文字處理：文心一言在中文語言處理方面更加優(yōu)秀，處理中文文本效率更高。
5. 實(shí)用功能：百度開放文心平臺(tái)后，社區(qū)作者們會(huì)提供更多的實(shí)用功能，例如QQ群助手、彈幕過濾器、AI輔助寫作等，可以滿足用戶的多種需求。
6. 語音識(shí)別：進(jìn)行語音識(shí)別，實(shí)現(xiàn)聽故事畫圖等功能，提高用戶的使用體驗(yàn)。
7. 語義理解：進(jìn)行語義理解，理解用戶的意圖，你甚至可以和它玩猜詞接龍游戲。
8. 多語言支持：支持多種語言，滿足不同用戶的需求。

3.5 訊飛星火認(rèn)知大模型

3.5.1 訊飛星火認(rèn)知大模型的介紹

科大訊飛推出的新一代認(rèn)知智能大模型，擁有跨領(lǐng)域的知識(shí)和語言理解能力，能夠基于自然對(duì)話方式理解與執(zhí)行任務(wù)。從海量數(shù)據(jù)和大規(guī)模知識(shí)中持續(xù)進(jìn)化，實(shí)現(xiàn)從提出、規(guī)劃到解決問題的全流程閉環(huán)。

3.5.2 訊飛星火認(rèn)知大模型的原理

暫無

3.5.3 訊飛星火認(rèn)知大模型的特點(diǎn)

1. 能夠提供自然語言處理服務(wù)，支持多種語言的文本輸入和輸出，但主要服務(wù)于中文和英語市場(chǎng)。
2. 具備精準(zhǔn)的語音識(shí)別和合成能力，支持語音輸入輸出。

3.6 Bard

3.6.1 Bard的介紹

Bard是由Google開發(fā)的基于 Pathways Language Model 2?(PaLM 2)模型AI人工智能聊天機(jī)器人。目前

3.6.2 Bard的原理

暫無

3.6.3Bard的特點(diǎn)

暫無

3.7 系統(tǒng)比較

4 性能對(duì)比分析

4.1 系統(tǒng)性能比較

4.2語義理解

4.2.1 簡(jiǎn)單語義：列舉3個(gè)中國(guó)海邊旅游地方

5個(gè)模型都進(jìn)行了正確的回答。其中，GPT-3.5、Bard、ChatGLM-6B、SparkDesk生成的答案對(duì)三個(gè)地點(diǎn)給出了進(jìn)一步的說明和介紹，NewBing給出了三個(gè)地點(diǎn)，并給出了對(duì)應(yīng)的鏈接。

GPT-3.5：

NewBing：

Bard：

ChatGLM-6B:

?SparkDesk：

?4.2.2 孤立語理解：A大勝B，是誰贏？A大敗B，是誰贏？

孤立語一般不是通過詞形變化來表達(dá)語法的作用，而是通過獨(dú)立的虛詞和固定的詞序來表達(dá)語法意義。在孤立語的理解上，GPT-3.5回答是錯(cuò)誤的、NewBing給出了正確的回答、Bard僅能英文輸入不能理解問題的含義、ChatGLM-6B并未理解題意，僅從文字本身給予了解釋且未給出正確回答、SparkDesk也未理解題意。其中，NewBing在孤立語的表現(xiàn)上最好。

GPT-3.5：

NewBing：

Bard：

ChatGLM-6B:

SparkDesk:

4.2.3 上下文理解

GPT-3.5：

?NewBing：

Bard：

ChatGLM-6B:

SparkDesk:

4.2.4 文言文理解：燕不救魏，魏王折節(jié)割地，以國(guó)之半與秦，秦必去矣。這句話什么意思?

文言文行文簡(jiǎn)練、言文分離，可以判斷語言模型的對(duì)漢語的理解。

GPT-3.5：

NewBing：

?Bard：

?ChatGLM-6B：

?SparkDesk：

?4.3 內(nèi)容創(chuàng)造

4.3.1 撰寫郵件：你現(xiàn)在是一名外企員工，請(qǐng)寫一封郵件提醒同事盡快完成流程審批，要求按照商務(wù)英文標(biāo)準(zhǔn)。

GPT-3.5：

NewBing：

?Bard：

?ChatGLM-6B:

?SparkDesk:

?4.3.2 文章續(xù)寫：對(duì)龜兔賽跑這個(gè)故事進(jìn)行續(xù)寫

GPT-3.5：

?NewBing：

?Bard：

?ChatGLM-6B:

?SparkDesk:

?4.3.3 撰寫影評(píng)：撰寫一份《流浪地球1》的影評(píng)

GPT-3.5：

?NewBing：

?Bard：

?ChatGLM-6B:

?SparkDesk:

?4.4 歸納和推理

4.4.1 推理問題：如果A不等于B，B不等于C，則A等于C。這對(duì)不對(duì)?

GPT-3.5：

?NewBing：

?Bard：

?ChatGLM-6B:

?SparkDesk:

?4.4.2 邏輯問題：群眾是真正的英雄，我是群眾，所以我是真正的英雄。這句話是正確的嗎？

GPT-3.5：

?NewBing：

?Bard：

?ChatGLM-6B:

?SparkDesk:

?4.4.3 歸納總結(jié)：

“從前有一只小狗熊。他很聰明，但他有一個(gè)壞習(xí)慣，那就是不講禮貌。因此，雖然他是學(xué)校里學(xué)習(xí)的學(xué)生，但是老師和同學(xué)們也都不喜歡他。小狗熊三歲那年。他正走在上學(xué)的路上，有一早晨在家沒有吃飯就出門了，所以他準(zhǔn)備在路上買幾個(gè)包子吃。走著坐著，他看到一個(gè)賣包子的攤兒。小狗能看到有許多大人在哪兒等著賣包子，心想:馬上就要遲到了，我可不能再等了。接著，小狗熊不管三七二十一就跑到最前面對(duì)賣包子的阿姨大聲喊道:“喂!賣包子的!這包子，多少錢一斤?”賣包子的阿姨減小狗熊這么不禮貌，也就沒理他，小狗熊建阿姨沒理他，就大聲喊“賣包子的，問你話呢!”賣包子的叔叔阿姨們減小狗熊這樣，都說“這孩子怎么這樣啊?他插隊(duì)就不說了，關(guān)鍵是我們也趕時(shí)間啊!”“是呀是呀，他還對(duì)大人那么說話，真是太不講禮貌了!”小狗能聽了，生氣地走了。小狗能并沒有認(rèn)識(shí)到自己錯(cuò)了，它仍然每天都這樣。小狗能身邊的朋友也越來越少了直到最后沒人愿意跟他玩。小狗熊傷心的哭了。這時(shí)，他的鄰居小花貓告訴了小狗熊，為什么大家都不喜歡他的原因，小狗熊才知道是自己不講禮貌造成的，從那以后，小狗熊變了。大家也越來越喜歡他了?！睔w納總結(jié)上面的故事。

GPT-3.5：

NewBing：

?Bard：

?ChatGLM-6B:

?SparkDesk:???????

?4.5 數(shù)學(xué)能力

4.5.1 計(jì)算方程能力：2x+9y=81；3x+y=34。解方程組

GPT-3.5：

?NewBing：

?Bard：

ChatGLM-6B:

?SparkDesk:

?4.5.2 年齡問題：我今年6歲，妹妹的年齡是我的一半，那么當(dāng)我90歲時(shí)，妹妹多少歲？

GPT-3.5：

?NewBing：

?Bard：

?ChatGLM-6B:

?SparkDesk:

?4.5.3 遞歸問題：10階樓梯，每次上1階或2階，問總有多少種走法?

GPT-3.5：

?NewBing：

?Bard：

?ChatGLM-6B:

?SparkDesk:

?4.5.4 抽象問題：所有自然數(shù)和所有奇數(shù)哪個(gè)多？

GPT-3.5：

?NewBing：

?Bard：

?ChatGLM-6B:

?SparkDesk:

4.6編碼能力

4.6.1 常見算法：用python編寫一個(gè)冒泡算法

GPT-3.5：

?NewBing：

?Bard：

?ChatGLM-6B:

?SparkDesk:

?4.6.2 算法糾錯(cuò)：

l?=?[1,?2,?3,?4,?5]

for?i?in?l:

l.append(i)?這段代碼有什么問題？

GPT-3.5：

?NewBing：

?Bard：

?ChatGLM-6B:

?SparkDesk:

5 結(jié)果分析和討論

根據(jù)對(duì)ChatGPT、Newbing、Bard、訊飛星火認(rèn)知大模型、文心一言、ChatGLM-6B的各方面問答分析，可以看出針對(duì)不同的任務(wù)，不同的人工智能模型在語義理解、內(nèi)容創(chuàng)造、歸納與推理、數(shù)學(xué)能力以及編碼能力等方面表現(xiàn)不同。下面分別對(duì)各方面進(jìn)行分析總結(jié)：

從語義理解的角度，所有模型均能正確理解簡(jiǎn)單語義。只有NewBing和Bard模型能夠正確理解孤獨(dú)語義。ChatGPT、Bard和ChatGLM-6B模型能夠理解上下文，并能全面考慮問題，而NewBing和SparkDesk模型則不能理解上下文。ChatGPT模型在文言文理解方面存在偏差，但能夠給予背景和延伸；NewBing模型和ChatGLM-6B模型能夠正確理解，同時(shí)給予背景；SparkDesk模型也能正確理解，而Bard和則不能理解文言文。

從內(nèi)容創(chuàng)造的角度來說，所有模型都能夠正確地撰寫郵件，其中ChatGPT模型能夠提供詳實(shí)的內(nèi)容。ChatGPT、Bard和SparkDesk模型能夠撰寫出豐富、流暢自然且總結(jié)寓意的文章續(xù)寫，NewBing模型只能撰寫出流暢自然的文章續(xù)寫，而ChatGLM-6B模型不能理解問題，回答有偏差。所有模型均能夠正確地撰寫影評(píng)，其中ChatGPT和Bard模型能夠提供完善的內(nèi)容。

從歸納與推理的角度來說，所有模型都有進(jìn)行歸納推理的能力。ChatGPT和Bard模型能夠提供解釋完善的答案，而NewBing模型則只能提供一般的解釋完善程度，SparkDesk模型在推理問題方面出現(xiàn)了錯(cuò)誤。所有模型都能夠提供準(zhǔn)確的歸納總結(jié)，但ChatGPT模型在回答時(shí)可能存在冗長(zhǎng)的情況。

從數(shù)學(xué)能力的角度，Chat-gpt、Newbing和SparkDesk模型能夠正確地計(jì)算方程，其中ChatGPT模型還能提供詳細(xì)的計(jì)算過程；但Bard和ChatGLM-6B模型計(jì)算錯(cuò)誤。Chat-gpt、Newbing和Bard模型都能夠正確地計(jì)算年齡問題，并提供詳細(xì)的計(jì)算過程。SparkDesk和ChatGLM-6B不能正確回答年齡問題。ChatGPT和Newbing模型能夠正確地解答遞歸問題，其他模型均回答錯(cuò)誤。另外，所有模型都能夠正確地解答抽象問題。

從編碼能力上來看，所有模型都能夠正確地解答常見簡(jiǎn)單算法問題。ChatGPT和Bard模型能夠正確地糾錯(cuò)，并提供解釋完善的答案；NewBing模型則只能正確地糾錯(cuò)，但未提供完善的解釋；SparkDesk模型回答錯(cuò)誤，而ChatGLM-6B模型不能找出錯(cuò)誤。

綜上所述，不同的人工智能模型在不同的任務(wù)中表現(xiàn)不同，但總體來說，ChatGPT和Newbing模型在各方面表現(xiàn)較為全面，能夠正確地理解語義，撰寫豐富、流暢自然且總結(jié)寓意的文章續(xù)寫，正確地解答推理和數(shù)學(xué)問題，并能夠正確地糾錯(cuò)并提供解釋完善的答案；Bard模型在上下文理解、邏輯推理問題解釋完善程度方面和編碼能力表現(xiàn)較好，但在其他方面表現(xiàn)不如其他模型；SparkDesk模型在上下文理解和撰寫影評(píng)方面表現(xiàn)較好，但在其他方面表現(xiàn)不如其他模型；而相比之下ChatGLM-6B模型的性能比較差。因此，在選擇適合的人工智能模型時(shí)，需要根據(jù)具體任務(wù)的需求來進(jìn)行選擇。

（注：本文樣本數(shù)量較少，分析較為主觀）文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-503469.html

到了這里，關(guān)于常見大模型對(duì)比[ChatGPT（智能聊天機(jī)器人）、Newbing(必應(yīng))、Bard（巴德）、訊飛星火認(rèn)知大模型（SparkDesk）、ChatGLM-6B]的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！