導(dǎo)語(yǔ)：在中文文書(shū)方面，通義千問(wèn)的能力與 GPT-3.5 已不相上下，而在代碼寫(xiě)作方面，通義千問(wèn)則是大幅度的領(lǐng)先于文心一言。 ? ?

通義千問(wèn)的誕生背景

阿里巴巴（BABA.US）作為中國(guó)最大的電子商務(wù)平臺(tái)之一，一直致力于利用人工智能技術(shù)提升用戶體驗(yàn)和商業(yè)效率。 在大模型領(lǐng)域，阿里巴巴早在2019年就推出了PLUG，一種基于預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的通用對(duì)話框架，這是阿里巴巴對(duì)于LLM（Large language model大語(yǔ)言模型）領(lǐng)域的首次嘗試。 2021年11月，阿里達(dá)摩院宣布了M6大模型，一種基于10萬(wàn)億參數(shù)的多模態(tài)大模型，一躍成為了全球最大的 AI 預(yù)訓(xùn)練模型。

根據(jù)阿里巴巴的描述，M6大模型已經(jīng)在淘寶，支付寶，天貓等阿里巴巴旗下產(chǎn)業(yè)中應(yīng)用落地并取得了卓越成效。 但M6模型至今仍未面向公眾開(kāi)放，非阿里系的廠商也罕有應(yīng)用。直到2023年4月7日，阿里云推出了自研大模型“通義千問(wèn)”，并面向企業(yè)以及邀請(qǐng)用戶開(kāi)放。 根據(jù)官網(wǎng)描述，“通義千問(wèn)”是一個(gè)專(zhuān)門(mén)響應(yīng)人類(lèi)指令的語(yǔ)言大模型，它可以理解和回答各種領(lǐng)域的問(wèn)題，包括常見(jiàn)的、復(fù)雜的甚至是少見(jiàn)的問(wèn)題。 它不僅是一個(gè)效率助手，也是一個(gè)點(diǎn)子生成機(jī)，可以幫助用戶完成各種任務(wù)，如寫(xiě)郵件、寫(xiě)文章、寫(xiě)腳本、寫(xiě)情書(shū)、寫(xiě)詩(shī)等。它還可以提供娛樂(lè)功能，如講笑話、唱歌等。

在大預(yù)言模型大熱的今天，通義千問(wèn)自然是處于風(fēng)口浪尖之上。 國(guó)內(nèi)的各大公司都想在該領(lǐng)域分一杯羹，百度（BIDU.US）是第一個(gè)吃螃蟹的公司，其在2023年3月16日發(fā)布了“文心一言”系列的“多模態(tài)”模型（雖然我們現(xiàn)在知道其實(shí)它的圖片生成能力其實(shí)是來(lái)源于另一個(gè)百度開(kāi)發(fā)的模型）。而阿里巴巴選擇了避其鋒芒在四月發(fā)布全新針對(duì)聊天內(nèi)容優(yōu)化的通義千問(wèn)。 由于阿里巴巴吸取了此前文心一言的慘淡場(chǎng)景，選擇了僅對(duì)部分受邀媒體和企業(yè)開(kāi)放服務(wù)。筆者成功拿到了此次的內(nèi)測(cè)資格。 ?

通義千問(wèn)能力測(cè)試

? 對(duì)于非多模態(tài)的語(yǔ)言模型，主要可以從三個(gè)方面考量其能力：文字編排能力、Coding能力和邏輯能力。 為了進(jìn)一步找到當(dāng)前各大LLM之間的差距，本次還加入了GPT-4共同比較。 1.文書(shū)能力測(cè)試。 作為最基礎(chǔ)的語(yǔ)言組織能力測(cè)試，我們先讓幾個(gè)競(jìng)品各自寫(xiě)一份請(qǐng)假條：

圖一 通義千問(wèn)的回答（▲點(diǎn)擊查看大圖）

圖二ChatGPT的回答（▲點(diǎn)擊查看大圖）

圖三GPT-4的回答（▲點(diǎn)擊查看大圖）

圖四 文心一言的回答（▲點(diǎn)擊查看大圖） 面對(duì)基礎(chǔ)的語(yǔ)言文字問(wèn)題，四款A(yù)I工具都可以看似按照需求的完成任務(wù)，其中通義千問(wèn)的語(yǔ)法和措辭最為接近國(guó)人的口吻。 再細(xì)看一下，文心一言給出的回答為：“我已經(jīng)請(qǐng)假了兩天，并且目前感覺(jué)已經(jīng)有所好轉(zhuǎn)。但是，我不想因?yàn)樽约旱纳眢w問(wèn)題而影響到工作，因此我希望能夠請(qǐng)一周的病假。” 在我們并未給出任何多余的 prompt 的情況下給自己增加了情景，這也可以算LLM的“幻覺(jué)”通病。 再來(lái)看下一個(gè)問(wèn)題：請(qǐng)續(xù)寫(xiě)《紅樓夢(mèng)》中林黛玉倒拔垂楊柳的故事。 ?

通義千問(wèn)（▲點(diǎn)擊查看大圖）

ChatGPT（▲點(diǎn)擊查看大圖）

GPT-4（▲點(diǎn)擊查看大圖）

文心一言（▲點(diǎn)擊查看大圖） 在此處我們要求四個(gè)模型分別續(xù)寫(xiě)了一個(gè)《紅樓夢(mèng)》中不存在的情節(jié)，林黛玉倒拔垂楊柳。 其中GPT-4的文風(fēng)最為接近《紅樓夢(mèng)》，通義千問(wèn)的續(xù)寫(xiě)也貼合了原來(lái)的人設(shè)和背景，較為符合的滿足了我們的要求。ChatGPT的回答則是略有偏差。 此處文心一言就直接讓林黛玉穿越回現(xiàn)代了，并且成功讓她成為了一名醫(yī)生，不僅丟了人設(shè)還丟了故事背景。 下面要求四個(gè)模型生成一篇完整的文章：請(qǐng)以“AIGC變革內(nèi)容生產(chǎn)模式”為題寫(xiě)深度文章。 ?

通義千問(wèn)（▲點(diǎn)擊查看大圖）

ChatGPT（▲點(diǎn)擊查看大圖）

GPT-4（▲點(diǎn)擊查看大圖）

文心一言（▲點(diǎn)擊查看大圖） 四款 AI 都正確的給出了 AIGC 這一名詞的概念，并且理解了用戶的需求。由于通義千問(wèn)給出的回答較長(zhǎng)，本次要求他生成500字的文章。 其中 GPT-4 比較獨(dú)特，它選擇了分點(diǎn)式的總結(jié)內(nèi)容，而其余的則選擇了更常規(guī)的通稿類(lèi)型。本次四個(gè) AI 都能夠較為出色的完成任務(wù)。 2.代碼能力測(cè)評(píng)。

我們?cè)賮?lái)看到代碼能力，在這一個(gè)環(huán)節(jié)，由于問(wèn)題比較簡(jiǎn)單GPT系列都可以出色完成，因此不加入GPT系列參與對(duì)比。

先來(lái)個(gè)簡(jiǎn)單的：用 Python 實(shí)現(xiàn)冒泡排序。 ?

通義千問(wèn)（▲點(diǎn)擊查看大圖）

文心一言（▲點(diǎn)擊查看大圖） 提問(wèn)：編寫(xiě)一個(gè)SQL查詢(xún)，查詢(xún)某個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)表中最近一個(gè)月的記錄，并按照某個(gè)字段進(jìn)行降序排列。 ?

通義千問(wèn)（▲點(diǎn)擊查看大圖）

文心一言（▲點(diǎn)擊查看大圖） 在這個(gè)問(wèn)題上，文心一言仍不敵通義千問(wèn)無(wú)法完成需求。紅框內(nèi)圈出的就是文心一言的重大問(wèn)題所在。 來(lái)到下一個(gè)問(wèn)題：使用函數(shù)遞歸的方法實(shí)現(xiàn)斐波那契數(shù)列的計(jì)算，并返回前n個(gè)斐波那契數(shù)。 ?

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通義千問(wèn)（▲點(diǎn)擊查看大圖）

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文心一言（▲點(diǎn)擊查看大圖） 文心一言在這個(gè)問(wèn)題中表現(xiàn)得很可笑。文心一言直接選擇了將斐波那契額數(shù)列硬編碼進(jìn)入了代碼實(shí)現(xiàn)了O(1) 的時(shí)間復(fù)雜度，并沒(méi)有完成我們需要的使用遞歸方法的需要。 通義千問(wèn)的回答則是滿足了問(wèn)題的需求而且給出了詳細(xì)的代碼解析和輸出結(jié)果。 在代碼寫(xiě)作能力上來(lái)看，文心一言也不敵通義千問(wèn)。上述幾個(gè)問(wèn)題選取的十分基礎(chǔ)，但是文心一言仍然無(wú)法滿足需求。 可能是因?yàn)榘俣鹊拇a庫(kù)的缺乏。得益于阿里長(zhǎng)期深耕于云領(lǐng)域等，其本身積累了豐富的資源和人次，在代碼寫(xiě)作方面顯著強(qiáng)于文心一言。 ?

測(cè)評(píng)總結(jié)

? 結(jié)論1：通義千問(wèn)是國(guó)內(nèi)最接近ChatGPT水平的本土化LLM。 經(jīng)過(guò)上述測(cè)試，我們發(fā)現(xiàn)就目前而言，“通義千問(wèn)”實(shí)際上是國(guó)內(nèi)最接近ChatGPT（GPT-3.5）水平的本土化LLM。 盡管百度率先推出了文心一言試圖搶占高點(diǎn)，但模型水平一般，回答水平只能與Meta公司前段時(shí)間泄露的LLaMA 13B未針對(duì)對(duì)話調(diào)參前的水平相媲美。 而通義千問(wèn)和文心一言對(duì)比起GPT-4時(shí)，即使忽略都欠缺的多模態(tài)能力，在文字方面上來(lái)看二者均和GPT-4有較大差距。 結(jié)論2：通義千問(wèn)在中文寫(xiě)作和代碼編寫(xiě)方面領(lǐng)先于文心一言。

LLM模型常見(jiàn)的“幻覺(jué)”（即回答錯(cuò)誤事實(shí)）現(xiàn)象在文心一言上表現(xiàn)得尤為明顯。當(dāng)前在中文寫(xiě)作方面，通義千問(wèn)的能力與GPT-3.5已不相伯仲，而在代碼編寫(xiě)方面，通義千問(wèn)則大幅領(lǐng)先于文心一言。 結(jié)論3：百度擁有龐大的語(yǔ)料庫(kù)優(yōu)勢(shì)，但文心一言表現(xiàn)不盡如人意。 巨型語(yǔ)料庫(kù)是LLM訓(xùn)練中不可或缺的部分，同時(shí)還需避免受到“有毒”語(yǔ)料的影響。 從這個(gè)角度來(lái)看，擁有龐大語(yǔ)料庫(kù)的百度天生具備優(yōu)勢(shì)，可以利用旗下的問(wèn)答、百科和抓取的網(wǎng)頁(yè)信息作為語(yǔ)料。然而，目前文心一言的表現(xiàn)仍然不盡如人意。

結(jié)論4：通義千問(wèn)在某些場(chǎng)景下的中文文本能力超過(guò)了ChatGPT。 相較之下，阿里經(jīng)過(guò)一個(gè)月的沉淀后推出的產(chǎn)品在多個(gè)維度上擊敗了文心一言。 在某些場(chǎng)景下，得益于本土化語(yǔ)料資源優(yōu)勢(shì)，通義千問(wèn)的中文文本能力甚至部分超過(guò)了ChatGPT。一些常見(jiàn)的文書(shū)工作在進(jìn)行好事實(shí)性核查之后可以交由通義千問(wèn)處理。

結(jié)論5：GPT-4具備強(qiáng)大的多模態(tài)能力，而國(guó)產(chǎn)大模型仍然不具備多模態(tài)能力。 再來(lái)看多模態(tài)場(chǎng)景。從GPT-4的論文中，我們得知其已具備強(qiáng)大的多模態(tài)能力，包括圖像的輸入和輸出。

GPT-4能夠理解圖像含義并根據(jù)文字/圖像指令完成任務(wù)，展示出Transformer的實(shí)力。 百度文心一言的“多模態(tài)”能力更像是虛假的多模態(tài)，其圖像能力來(lái)自于另一個(gè)大模型“文心一格”。而通義千問(wèn)則是明確表示沒(méi)有多模態(tài)能力。

結(jié)論6：AIGC成為了未來(lái)發(fā)展的模式，各互聯(lián)網(wǎng)巨頭都在爭(zhēng)奪戰(zhàn)場(chǎng)，新興職業(yè)如Promopter也在興起。 當(dāng)前的所有趨勢(shì)就是“面向GPT”，AIGC儼然成為了未來(lái)發(fā)展的模樣。 不同于元宇宙等項(xiàng)目，AIGC是可以切實(shí)提升人類(lèi)生產(chǎn)效率的工具，互聯(lián)網(wǎng)大廠都看到了這個(gè)賽道的未來(lái)，不約而同的來(lái)到這個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)上激烈廝殺，基于AI的Promopter這種職業(yè)也正在興起。面向GPT編程，面向GPT寫(xiě)作，面向GPT繪畫(huà)，面向______。這個(gè)空，就是未來(lái)。

編輯：黃飛