聊一聊GPT、文心、通义、混元

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)

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/657279.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【C语言】学生管理系统

大家好,欢迎来到我的博客总结应用。在上一篇博客中,我写了有关结构体和内存操作函 数的总结,这些博客记录了我的学习、思考和经验。为了更好地总结和回顾这些内容,在此 篇博客中,我编写了”学生管理系统“来帮助我整理…

Facebook的创新征程:社交媒体的演进之路

在当今数字化时代,社交媒体已经成为人们生活中不可或缺的一部分,而Facebook作为社交媒体领域的巨头,一直在不断创新和演进。本文将深入探讨Facebook的创新征程,追溯其社交媒体的发展历程,探讨其对用户、社会和数字时代…

echart 实现自定义地图

先上效果图 需求:自定义区域平面图,支持区域高亮 // 2D详情const initChartsMapItemB async (flow: any, mapbg: any) > {// mapbg 为svg的地址 import mapbg from //assets/json/map/F42d.svgconst svgData (await request.get(mapbg)) as anye…

WPF应用程序(.Net Framework 4.8) 国际化

1、新建两个资源字典文件zh-CN.xaml和en-US.xaml&#xff0c;分别存储中文模板和英文模板 (1) zh-CN.xaml <ResourceDictionary xmlns"http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"xmlns:x"http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml&q…

(delphi11最新学习资料) Object Pascal 学习笔记---第4章第1节(过程和函数)

第4章 过程与函数 ​ Object Pascal 语言&#xff08;以及 C 语言的类似功能&#xff09;强调的另一个重要思想是例程的概念&#xff0c;例程基本上是一系列具有唯一名称的语句&#xff0c;可以多次调用。例程&#xff08;或函数&#xff09;通过名称来调用&#xff0c;这样就…

基于链表实现贪吃蛇游戏

本文中&#xff0c;我们将使用链表和一些Win32 API的知识来实现贪吃蛇小游戏 一、功能 &#xff08;1&#xff09;游戏载入界面 &#xff08;2&#xff09;地图的绘制 &#xff08;3&#xff09;蛇身的移动和变长 &#xff08;4&#xff09;食物的生成 &#xff08;5&…

阿里云盘分享多文件方法

1、单次分享不超过100个文件/文件夹 2、分享的文件夹目录不超过15个子文件夹层级 3、文件夹里面的总文件数量不能超过4000个 其实限制的条件蛮高的&#xff0c;但是对于这么大容量的网盘&#xff0c;稍微一分享就会超过条件限制&#xff0c;有的人会拆分为好几个文件多次分享&a…

CentOS 7 部署 ZeroTier Moon 节点

ZeroTier是一套使用UDP协议构建的SD-WAN网络软件&#xff0c;其主要有三部分组成&#xff1a;行星服务器Planet、月亮服务器Moon、客户端节点LEFA&#xff0c;行星服务器是ZeroTier的根节点&#xff0c;可以采用ZeroTier官方的服务器&#xff0c;也可以使用开源代码自行搭建 月…

基于python的城市旅游数据采集分析系统

基于python的城市旅游数据采集分析系统 "A Python-based City Tourism Data Collection and Analysis System" 下载链接&#xff1a;基于python的城市旅游数据采集分析系统 目录 目录 2 摘要 3 关键词 4 第一章 引言 4 1.1 研究背景 4 1.2 国内外研究现状 5 1.3 研究…

sql注入之union联合注入

一、Union注入 联合查询注入是联合两个表进行注入攻击&#xff0c;使用关键词 union select 对两个表进行联合查询。两个表的字段数要相同&#xff0c;不然会出现报错。列数相同 union 特性是显示两张表 我们就可以吧第一个参数变为------负--的 或者不存在的值 就行了 显示就…

JAVA处理类似饼状图占比和100%问题,采用最大余额法

前言&#xff1a; 在做数据统计报表的时候&#xff0c;有两种方式解决占比总和达不到100%或者超过100%问题。 第一种方式是前端echart图自带的算分框架。 第二种方式是java后端取处理这个问题。 现存问题&#xff1a; 前端通过饼状图的方式去展示各个分类的占比累加和为100%问题…

公司宣传电子画册的制作方法

​制作公司宣传电子画册是一种非常有效的方式&#xff0c;可以展示公司的形象和产品&#xff0c;同时也可以吸引更多的潜在客户。不仅低碳环保&#xff0c;还省了不少人力和财力&#xff0c;只要一个二维码、一个链接就能随时随地访问公司的宣传画册。以下是一些制作电子画册的…

Jmeter学习系列之三:测试计划详细介绍

目录 前言 步骤1:启动JMeter窗口 步骤2:添加/删除测试计划元素 步骤3:加载并保存测试计划元素。 步骤4:配置树元素 步骤5:保存JMeter测试计划 步骤6:运行JMeter测试计划

TSINGSEE青犀视频智慧电梯管理平台,执行精准管理、提升乘梯安全

一、方案背景 随着城市化进程的不断加快&#xff0c;我国已经成为全球最大的电梯生产和消费市场&#xff0c;电梯也成为人们日常生活中不可或缺的一部分。随着电梯数量的激增&#xff0c;电梯老龄化&#xff0c;维保数据不透明&#xff0c;物业管理成本高&#xff0c;政府监管…

openGauss学习笔记-211 openGauss 数据库运维-高危操作一览表

文章目录 openGauss学习笔记-211 openGauss 数据库运维-高危操作一览表211.1 禁止操作211.2 高危操作 openGauss学习笔记-211 openGauss 数据库运维-高危操作一览表 各项操作请严格遵守指导书操作&#xff0c;同时避免执行如下高危操作。 211.1 禁止操作 表1中描述在产品的操…

【golang】22、functional options | 函数式编程、闭包

文章目录 一、配置 Option1.1 options1.2 funcitonal options 一、配置 Option 1.1 options https://commandcenter.blogspot.com/2014/01/self-referential-functions-and-design.html I’ve been trying on and off to find a nice way to deal with setting options in a…

人机认知何时、何处趋同?何时、何处趋异?

对于“算法与人类认知的差异”&#xff0c;人机认知是否应该趋同还是趋异&#xff0c;这是一个复杂的问题&#xff0c;没有简单的答案。 一方面&#xff0c;人机认知的趋同可以使人类能够更好地理解和利用算法的能力&#xff0c;从而提高工作效率和生活质量。趋同意味着人类可以…

数学公式OCR识别php 对接mathpix api 使用公式编译器

数学公式OCR识别php 对接mathpix api 一、注册账号官网网址&#xff1a;https://mathpix.com 二、该产品支持多端使用注意说明&#xff08;每月10次&#xff09; 三、api 对接第一步创建create keyphp对接api这里先封装两个请求函数&#xff0c;get 和post &#xff0c;通过官方…

20240130在ubuntu20.04.6下卸载NVIDIA显卡的驱动

20240130在ubuntu20.04.6下卸载NVIDIA显卡的驱动 2024/1/30 12:58 缘起&#xff0c;为了在ubuntu20.4.6下使用whisper&#xff0c;以前用的是GTX1080M&#xff0c;装了535的驱动。 现在在PDD拼多多上了入手了一张二手的GTX1080&#xff0c;需要将安装最新的545的驱动程序&#…

VxTerm:SSH工具中的中文显示和乱码时的相关信息和一些基本的知识

当我们写的程序含有控制台(Console)输出时&#xff0c;如果输入内容包含中文时&#xff0c;我们一般需要知道下面的信息&#xff0c;才能正确的搞清楚怎么处理中文显示的问题&#xff1a; 1、实际程序或文件中的实际编码&#xff1a; Linux下的应用程序和文本文件&#xff0c;…