AI對比：ChatGPT和文心一言的區(qū)別和差異

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一、ChatGPT和文心一言大模型的對比分析

1.1 二者訓練的數(shù)據(jù)情況分析

1.2 訓練大模型數(shù)據(jù)規(guī)模和參數(shù)對比

1.3 二者3.5版本大模型對比總結(jié)

二、ChatGPT和文心一言功能對比分析

2.1 二者產(chǎn)品提供的功能情況分析

2.2 測試一下各種功能的特性

2.2.1 文本創(chuàng)作能力

2.2.2 代碼功能

2.2.3 畫圖功能

三、總結(jié)

前言：

? ? ? ?ChatGPT和文心一言都是基于大模型驅(qū)動的AIGC產(chǎn)品，由于兩者訓練的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)不同，造成了兩者功能和性能上的差異。

? ? ? ?本文將分析兩者大模型的區(qū)別，然后測試二者功能和性能上的差異。

一、ChatGPT和文心一言大模型的對比分析

? ? ? ?對于ChatGPT和文心一言，市場上免費的最高大模型版本都是3.5，想要對比二者的區(qū)別，就要從二者大模型訓練的數(shù)據(jù)集和模型參數(shù)上分析。

1.1 二者訓練的數(shù)據(jù)情況分析

我們來問一下兩個產(chǎn)品訓練數(shù)據(jù)來源？

ChatGpt的回答:

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文心一言的回答：

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1.2 訓練大模型數(shù)據(jù)規(guī)模和參數(shù)對比

問一下訓練數(shù)據(jù)量級和模型參數(shù)量級？

ChatGpt回答:

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GPT3.5大模型幾百億的參數(shù)量級；用于訓練數(shù)據(jù)規(guī)模大，具體未知。

文心一言回答：

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文心一言3.5大模型參數(shù)沒有在官網(wǎng)找到，推論不超過千億；用于訓練清洗好的數(shù)據(jù)集有數(shù)十億。

1.3 二者3.5版本大模型對比總結(jié)

? ? ? ?這里我們問的是兩者訓練的數(shù)據(jù)量級；ChatGpt回答的是有數(shù)百億的參數(shù)，文心一言回答的是原始數(shù)據(jù)量級；這里補充個概念B（十億），表示用于大模型訓練的參數(shù)量。

訓練數(shù)據(jù)集：ChatGpt從論文、GitHub、模型、Facebook的對話數(shù)據(jù)集、SOTA38.5萬個對話的高質(zhì)量數(shù)據(jù)等作為訓練數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集很大，但具體詳情數(shù)據(jù)未知；文心一言從網(wǎng)絡、新聞、博客等清理出數(shù)十億處理后的數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)集；

模型參數(shù)：ChatGpt3.5大模型有數(shù)百億的參數(shù)，幾十B；文心一言大模型的參數(shù)沒有說明，推論有幾百億的參數(shù)。

? ? ? ?兩個3.5版本大模型，從訓練數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)參數(shù)大小問答沒有具體的指標；能從數(shù)據(jù)來源知道ChatGPT的訓練數(shù)據(jù)更豐富，模型參數(shù)上沒有詳細的數(shù)據(jù)指標對比。

二、ChatGPT和文心一言功能對比分析

兩個產(chǎn)品面向應用市場，可以免費使用的最新功能和性能對比分析。

2.1 二者產(chǎn)品提供的功能情況分析

ChatGpt回答:

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文心一言回答：

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總結(jié)：兩者都能提供問答交流、文本創(chuàng)作、學科知識等交流; ChatGpt能提供編程輔助，文心一言能提供圖片生成功能；

2.2 測試一下各種功能的特性

2.2.1 文本創(chuàng)作能力

寫一首描述人工智能的七言絕句:

ChatGpt回答：

第一次寫:

在芯片雄偉展神威，智慧涌動若潮汐。

代碼譜寫奇跡歌，鑄就未來數(shù)千紙。

第二次寫:

電流流轉(zhuǎn)翼智慧，機械心靈識未來。

代碼舞動奇思妙，數(shù)算世間新秩序。

文心一言回答:

第一次寫:

智能光芒照萬方，人勤智慧是吾邦。

能描妙境超凡俗，畫出未來入夢鄉(xiāng)。

第二次寫:

智能科技耀乾坤，創(chuàng)新發(fā)展勢如虹。

未來世界誰主宰，只有人工智能通。

總結(jié):對于ChatGpt和文心一言對于漢字的理解能力與生成能力;

ChatGpt要求的是寫七言,但是第一次卻出現(xiàn)了八個字的句子,第二次回答才合規(guī)，從文學的角度看,它對于語義理解和輸出產(chǎn)生的內(nèi)容,有較高的理解水準，深層次描寫了因果關(guān)系;

文心一言兩次在規(guī)范上都是符合，但是從文學角度看,它的理解力和輸出內(nèi)容的深度停留在描述層面,和chatGpt的交流深度有一定的差距。

2.2.2 代碼功能

問一下：寫一個Flink1.16版本，Kafka到ES的代碼。

ChatGpt代碼能力：

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<!-- Flink Kafka Connector xml-->
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId>
    <version>1.16.0</version> <!-- 使用適當?shù)陌姹咎?-->
</dependency>

<!-- Flink Elasticsearch Connector -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-elasticsearch7_2.12</artifactId>
    <version>1.16.0</version> <!-- 使用適當?shù)陌姹咎?-->
</dependency>


-----code-----
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch.ElasticsearchSinkFunction;
import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch7.ElasticsearchSink;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.client.Requests;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;

public class KafkaToESSinkExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        Properties kafkaProps = new Properties();
        kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", "your_kafka_bootstrap_servers");
        kafkaProps.setProperty("group.id", "your_consumer_group_id");

        // 從 Kafka 讀取數(shù)據(jù)
        DataStream<String> kafkaStream = env
            .addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("your_kafka_topic", new SimpleStringSchema(), kafkaProps));

        // 解析 Kafka 數(shù)據(jù)，可以根據(jù)實際情況修改
        DataStream<Map<String, String>> parsedStream = kafkaStream
            .map(new KafkaDataParser());

        // 將數(shù)據(jù)寫入 Elasticsearch
        List<HttpHost> httpHosts = new ArrayList<>();
        httpHosts.add(new HttpHost("your_elasticsearch_host", 9200, "http"));

        ElasticsearchSink.Builder<Map<String, String>> esSinkBuilder = new ElasticsearchSink.Builder<>(
            httpHosts,
            new ElasticsearchSinkFunction<Map<String, String>>() {
                public IndexRequest createIndexRequest(Map<String, String> element) {
                    // 定義將要寫入 Elasticsearch 的文檔
                    Map<String, String> json = new HashMap<>();
                    json.put("field1", element.get("field1"));
                    json.put("field2", element.get("field2"));
                    // 添加更多字段...

                    return Requests.indexRequest()
                        .index("your_elasticsearch_index")
                        .type("_doc")
                        .source(json);
                }

                @Override
                public void process(Map<String, String> element, RuntimeContext ctx, RequestIndexer indexer) {
                    indexer.add(createIndexRequest(element));
                }
            });

        // 設置批量寫入選項
        esSinkBuilder.setBulkFlushMaxActions(1);

        // 添加 Elasticsearch Sink
        parsedStream.addSink(esSinkBuilder.build());

        env.execute("Kafka to Elasticsearch Sink Example");
    }

    // 解析 Kafka 數(shù)據(jù)的簡單 MapFunction，可以根據(jù)實際情況修改
    public static class KafkaDataParser implements MapFunction<String, Map<String, String>> {
        @Override
        public Map<String, String> map(String value) throws Exception {
            // 這里假設 Kafka 中的數(shù)據(jù)是 JSON 格式
            // 解析數(shù)據(jù)并返回一個 Map，其中包含需要寫入 Elasticsearch 的字段
            // 根據(jù)實際情況修改解析邏輯
            // 示例：{"field1": "value1", "field2": "value2"}
            return parseJsonToMap(value);
        }

        private Map<String, String> parseJsonToMap(String json) {
            // 實現(xiàn) JSON 到 Map 的解析邏輯
            // 這里簡單演示，具體實現(xiàn)取決于實際數(shù)據(jù)格式和字段
            Map<String, String> result = new HashMap<>();
            // 示例：{"field1": "value1", "field2": "value2"}
            String[] keyValuePairs = json.replaceAll("[{}\"]", "").split(",");
            for (String pair : keyValuePairs) {
                String[] entry = pair.split(":");
                result.put(entry[0].trim(), entry[1].trim());
            }
            return result;
        }
    }
}

文心一言的代碼能力：

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-------xml----
<dependencies>  
    <!-- Flink dependencies -->  
    <dependency>  
        <groupId>org.apache.flink</groupId>  
        <artifactId>flink-java</artifactId>  
        <version>1.16.0</version>  
    </dependency>  
    <dependency>  
        <groupId>org.apache.flink</groupId>  
        <artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>  
        <version>1.16.0</version>  
    </dependency>  
    <!-- Elasticsearch dependencies -->  
    <dependency>  
        <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>  
        <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>  
        <version>7.15.2</version>  
    </dependency>  
    <dependency>  
        <groupId>org.apache.flink</groupId>  
        <artifactId>flink-connector-elasticsearch7</artifactId>  
        <version>1.16.0</version>  
    </dependency>  
</dependencies>

----------------code-------------------------------------
import org.apache.flink.api.common.restartstrategy.RestartStrategies;  
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;  
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;  
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.*;  
import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch.*;  
import org.apache.flink.streaming.connectors.elasticsearch7.*;  
import org.apache.flink.util.Collector;  
import org.apache.flink.api.common.serialization.*;  
import org.apache.flink.api.java.*;  
import org.apache.flink.api.*;  
import org.apache.flink.*;  
import org.elasticsearch.*;  
import org.elasticsearch.action.*;  
import org.elasticsearch.client.*;  
import org.elasticsearch.client.indices.*;  
import org.elasticsearch.common.*;  
import org.elasticsearch.common.xcontent.*;  
import org.elasticsearch.rest.*;  
import org.elasticsearch.transport.*;  
import java.*;  
import java.util.*;  
import java.util.*;  
import javafx.*; // for Kafka consumer group ID generation (only required if you're on Java 8u20 or earlier)  
  
public class KafkaToES {  
    public static void main(String[] args) throws Exception {  
        // Set up the execution environment and parameters  
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();  
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3, 1000)); // Restart strategy for task failures and exceptions, delay between restarts in milliseconds, number of restart attempts before the job fails if exceptions occur in the tasks (optional)  
        env.setParallelism(1); // Set parallelism for the job (optional)  
        env.enableCheckpointing(60000); // Enable checkpointing for fault tolerance (optional) and set checkpoint interval in milliseconds (optional)  
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(10000); // Set checkpoint timeout in milliseconds (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) (optional) 256MB - 1GB per TaskManager JVM heap size recommended, depending on your workload and the available memory per TaskManager machine ("node") that Flink is deployed on ("slot configuration") - https://ci-files01-prod.s

結(jié)論:兩者基礎(chǔ)的代碼能力都是擁有的,準確性沒有驗證,但是ChatGpt代碼邏輯上的準確性和表達能力優(yōu)于文心一言,文心一言在代碼輸出的時候沒有寫完。

2.2.3 畫圖功能

chatGpt的畫圖能力:

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文心一言的畫圖能力:

AI對比：ChatGPT和文心一言的區(qū)別和差異,人工智能,人工智能,chatgpt,文心一言

結(jié)論：ChatGpt3.5大模型沒有提供畫圖功能,文心一言3.5大模型跨模態(tài)提供了畫圖功能,擁有圖片的AIGC能力。

三、總結(jié)

? ? ? ?ChatGpt和文心一言這兩個產(chǎn)品，能免費使用的功能上：文本創(chuàng)作等語言理解深度和代碼輸出質(zhì)量上，ChatGpt比文心一言更有優(yōu)勢；但是文心一言在AI作畫上功能上是獨有的；另外一個可用性上，文心一言是國內(nèi)的產(chǎn)品，使用方便，ChatGPT需要VPN翻墻和申請ChatGPT賬號,操作上麻煩點。以上是筆者分析出來的區(qū)別。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-818882.html

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