聊一聊GPT、文心、通义、混元

2024-01-31 16:36

本文主要是介绍聊一聊GPT、文心、通义、混元,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

我使用同一个Prompt提示词“请以记叙文的文体来写”,分别发送给GPT-3.5(调用API)、文心、通义、混元,下面是它们各自生成的文本内容,大家一看便知了。

GPT-3.5:

在我个人使用GPT模型的过程中,我一直觉得gpt-3.5比国内的语言模型更好用。这可能是因为首因效应的影响,我对gpt-3.5有着一种偏好。然而,实际情况并非如此简单,国内的文心、通义和混元在某些方面的表现已经超过了gpt-3.5,尽管在其他方面可能还有待提升。但是,国内的大语言模型短期内仍然无法赶超GPT-4。

文心和通义在生成中文文本内容方面的表现确实比gpt-3.5更好。这可能是因为百度和阿里在预训练阶段拥有大量的中文数据,使得这些模型在中文生成方面更具优势。然而,我对混元的表现有些疑惑,因为它与GPT在某些方面表现相似。我不确定混元的预训练数据是否包含了大量由GPT生成的文本内容。当然,这可能只是我个人的错觉。

经过2023年的发展,国内的文心、通义和混元取得了巨大的进步,这让人感到非常欣慰。尽管短期内无法赶超GPT-4,但这些进步仍然是令人鼓舞的。希望未来国内的语言模型能够继续发展,为用户提供更好的使用体验。

混元:

我是一位混元大模型的使用者,由于首因效应,我总觉得GPT-3.5比国内努力追赶的各大语言模型更加好用。然而,实际情况可能并非如此。

在生成中文文本内容方面,文心和通义确实比GPT-3.5更加优秀。这可能是因为百度和阿里巴巴在预训练阶段拥有大量的中文数据。然而,我对混元的表现感到有些困惑。它似乎与GPT有些相似,这让我想知道是否混元的预训练数据包含了大量的GPT生成的文本内容。不过,这可能是我个人的错觉。

尽管如此,我对国内各大语言模型在2023年的发展感到非常欣慰。它们能够取得如此巨大的进步,充分展示了国内人工智能研究能力的强大。我相信,在不久的将来,国内的人工智能技术将会更加成熟,为全球人工智能技术的发展做出更大的贡献。

文心:

GPT-3.5与国内大语言模型的较量

自从GPT模型推出以来,我就一直对其保持关注。当GPT-3.5面世时,我毫不犹豫地选择了它,认为其强大的功能和流畅的对话体验远超国内正在研发的大语言模型。

我对GPT-3.5的信任,源于首因效应。那时的我,深陷于它那无与伦比的对话能力中,几乎忘记国内还有其他的语言模型在奋力追赶。但随着时间的推移,我发现事情并非如此简单。

文心一言、通义千问、混元助手这些国内的大语言模型在某些方面开始展现出超越GPT-3.5的实力。尤其在生成中文文本内容方面,文心一言和通义千问表现得相当出色,这背后无疑有着百度和阿里的大量中文数据支持。

然而,混元的表现却有些出乎我的意料。它的表现与GPT有些相似,这让我好奇混元的预训练数据是否包含了大量GPT生成的文本内容。但转念一想,这或许只是我的一种错觉。

2023年即将过去,回顾这一年,国内的大语言模型取得了长足的进步。文心一言、通义千问、混元助手的出色表现都证明了这一点。尽管如此,短期内国内的大语言模型仍无法赶超GPT-4的先进水平。

但值得骄傲的是,我们有自己的特色和优势。在中文语境下,我们的模型表现得更为得心应手。这无疑是我们在人工智能领域的一大突破。希望在未来,我们能够不断突破技术瓶颈,为全球用户提供更为强大、智能的语言模型。

通义:

在科技日新月异的时代,作为一名深度使用者,我至今仍难以摆脱对GPT-3.5的首因效应所带来的深刻印象。初识GPT系列时,其卓越的智能响应和流畅的文本生成能力让我叹为观止,这种先入为主的观念令我在比较国内外语言模型时,总会不自觉地将GPT-3.5视为衡量其他模型性能的标尺。

然而,在实践中,国内诸如百度的文心、阿里云的通义以及腾讯混元等大模型正以惊人的速度崛起,并在特定领域展现出了超越GPT-3.5的势头。尤其在处理中文文本内容生成任务上,文心与通义的表现尤为出色,这在很大程度上得益于两家公司在预训练阶段对中国本土海量数据资源的掌握与利用。它们能够深入理解并精准表达中文的复杂性与多样性,从而更好地服务于中国用户及市场。

对于腾讯混元大模型,我体验过后有一种似曾相识的感觉,它的某些特性似乎与GPT系列颇为相似。我不禁好奇,混元是否在其预训练数据集中引入了大量由GPT生成的高质量文本?当然,这只是我的猜测,并未得到证实。混元展现出的强大能力和广泛的应用场景,无疑也是国内人工智能技术奋起直追的一个缩影。

回望2023年,国内的大语言模型发展可谓一日千里,文心、通义、混元的显著进步令人感慨万千。尽管它们短期内可能还无法完全比肩国际最前沿的GPT-4,但这份努力与成就足以让人感到欣慰,并对未来充满期待。国内研究者和企业在不断探索与创新中,正逐步缩小与国际先进水平的差距,并有望在未来某个时刻实现真正的超越。

(本文来自Phoncent博客:聊一聊GPT、文心、通义、混元)

这篇关于聊一聊GPT、文心、通义、混元的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/664399

相关文章

4B参数秒杀GPT-3.5:MiniCPM 3.0惊艳登场!

​ 面壁智能 在 AI 的世界里,总有那么几个时刻让人惊叹不已。面壁智能推出的 MiniCPM 3.0,这个仅有4B参数的"小钢炮",正在以惊人的实力挑战着 GPT-3.5 这个曾经的AI巨人。 MiniCPM 3.0 MiniCPM 3.0 MiniCPM 3.0 目前的主要功能有: 长上下文功能:原生支持 32k 上下文长度,性能完美。我们引入了

GPT系列之:GPT-1,GPT-2,GPT-3详细解读

一、GPT1 论文:Improving Language Understanding by Generative Pre-Training 链接:https://cdn.openai.com/research-covers/languageunsupervised/language_understanding_paper.pdf 启发点:生成loss和微调loss同时作用,让下游任务来适应预训

速通GPT-3:Language Models are Few-Shot Learners全文解读

文章目录 论文实验总览1. 任务设置与测试策略2. 任务类别3. 关键实验结果4. 数据污染与实验局限性5. 总结与贡献 Abstract1. 概括2. 具体分析3. 摘要全文翻译4. 为什么不需要梯度更新或微调⭐ Introduction1. 概括2. 具体分析3. 进一步分析 Approach1. 概括2. 具体分析3. 进一步分析 Results1. 概括2. 具体分析2.1 语言模型

MiniCPM-V: A GPT-4V Level MLLM on Your Phone

MiniCPM-V: A GPT-4V Level MLLM on Your Phone 研究背景和动机 现有的MLLM通常需要大量的参数和计算资源,限制了其在实际应用中的范围。大部分MLLM需要部署在高性能云服务器上,这种高成本和高能耗的特点,阻碍了其在移动设备、离线和隐私保护场景中的应用。 文章主要贡献: 提出了MiniCPM-V系列模型,能在移动端设备上部署的MLLM。 性能优越:

OpenAI澄清:“GPT Next”不是新模型。

不,”GPT Next” 并不是OpenAI的下一个重要项目。 本周早些时候,OpenAI 日本业务的负责人长崎忠男在日本 KDDI 峰会上分享了一场演讲,似乎在暗示一个名为 “GPT Next” 的新模型即将出现。 但OpenAI的一位发言人已向Mashable证实,幻灯片中用引号括起来的”GPT Next”一词只是一个假设性占位符,旨在表明OpenAI的模型如何随着时间呈指数级进化。发言人

AI跟踪报道第55期-新加坡内哥谈技术-本周AI新闻: GPT NEXT (x100倍)即将在2024推出

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行! 订阅:https://rengongzhineng.io/ 点击下面视频观看在B站本周AI更新: B 站 链接 观看: 本周AI

什么是GPT-3的自回归架构?为什么GPT-3无需梯度更新和微调

文章目录 知识回顾GPT-3的自回归架构何为自回归架构为什么架构会影响任务表现自回归架构的局限性与双向模型的对比小结 为何无需梯度更新和微调为什么不需要怎么做到不需要 🍃作者介绍:双非本科大四网络工程专业在读,阿里云专家博主,专注于Java领域学习,擅长web应用开发,目前开始人工智能领域相关知识的学习 🦅个人主页:@逐梦苍穹 📕所属专栏:人工智能 🌻gitee地址:x

文心快码前端工程师观点分享:人机协同新模式的探索之路(三)

本系列视频来自百度工程效能部的前端研发经理杨经纬,她在由开源中国主办的“AI编程革新研发效能”OSC源创会·杭州站·105期线下沙龙活动上,从一款文心快码(Baidu Comate)前端工程师的角度,分享了关于智能研发工具本身的研发历程和理念。 以下视频是关于【人机协同新模式的探索之路】的观点三。 人机协同新模式的探索之路(三) 经纬说: 那么第三个阶段,我们会进一步的去探索

win10 gpt分区+uefi引导 卸载双系统ubuntu

1、首先暴力卸载ubuntu 在win10里面磁盘管理中找到对应的linux磁盘分区 删除卷OK 2、重启 出现下面(根据机型不同界面可能不一样 ) 3、exit 退出grub引导 进入uefi引导  选择win10引导项 (当然你要是一直按着进入bios boot的那个按键的话 也不用看第二步了 直接选择windows启动项进去 dell的话是F12) 4、进入

通义灵码助力高校开学第一课,“包”你满意,新学期加油!

通义灵码作为国内领先的 AI 编码工具,近年来在高校中得到了广泛应用和推广。它不仅帮助大学生更高效地学习编程、提高代码质量,还激发了他们的创新思维,并为未来的职业生涯做好了准备。 通义灵码是什么? 通义灵码是一款基于通义大模型的智能编码助手,可以在你进行编码工作时,为你提供代码实时续写、注释生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、代码问题修复等辅助编码工作的功能