體驗報告來了！記者第一時間親測百度“文心一言”

《科創闆日報》3月16日訊（記者 黃心怡），今日百度召開文心一言新聞釋出會，宣布開啟邀請測試。《科創闆日報》記者第一時間拿到了文心一言的的内測碼，實際測試了文心一言的效果。整體而言，百度文心一言能夠基本完成釋出會上所示範的問題回答和圖檔生成。但在某些問題了解上仍有待進一步完善。

首先，《科創闆日報》提出了一個比較常見的問題：你和chatGPT的差別是什麼？

可以看到，文心一言的中文組織能力表現不錯，能夠語句通順地問答完整。

随後，我們又問了關于國内涉足預訓練大模型的公司有哪些？文心一言回答得也較為全面。

記者嘗試了一個需要涉及資訊搜尋的問題。

特斯拉在國内過去五個月、過去一年的銷量是多少？文心一言的答案是：

而記者直接通過百度搜尋獲得答案是：乘聯會釋出的統計資料顯示，2023年1月份，特斯拉中國銷量達66051輛，環比增長18%；月出口39208輛。

文心一言沒有能夠抓取到正确的資料來源，仍有待進一步優化。

在釋出會現場，百度重點展示了文心一言在五個場景下的綜合能力。根據其示範的demo，文心一言不僅具備了文學創作、商業文案創作、數理推算等大語言模型較常見的優勢和能力，還表現出了中文了解、多模态生成能力。

《科創闆日報》記者特地從這些方面進行了測試。

首先是文學創作，記者讓其仿造三體風格寫一篇800字的科幻小說。

文心一言的回答是：

之後，記者讓其編寫一首與小黃鴨有關的兒歌，文心一言在十幾秒時間内完成了。

對于打勞工來說，寫工作總結是一件令人頭疼的事。記者也為此提問了文心一言。

從答案來看，似乎是程式員的工作總結，寫得較為工整。

然後，記者試了試文心一言在商業文案創作方向的能力。

我們讓文心一言寫一段針對雙11促銷的童裝營銷文案，并設定了“用料健康、成本效益高”的關鍵詞。

顯然，文心一言了解了關鍵詞的含義，并且把“用料健康、成本效益高”融合在了文案之中。

記者繼續讓其生成針對AI醫療公司的中秋節海封包案。

從答案來看，文心一言能夠準确地了解問題的中文含義，隻是文采仍有待提高。

記者又讓它對一家大資料和商業智能公司起名。

文心一言給出的公司起名，隻能說非常地“望文生義”吧。

之後，記者讓文心一言寫一首“祝你生日快樂”的藏頭詩。

這次表現不俗，在10秒左右就完成了，并實作了押韻。

李彥宏認為，“藏頭詩”很考驗AI對中文和中國文化的了解，能比較清楚地展示了文心一言在中文上的優勢。“不過，相對應的，一言目前對英文語種、代碼場景的訓練還不夠多，表現還不夠好，接下來我們還要加緊訓練，不斷完善這些能力。”

接着，記者希望考一下文心一言的數理邏輯推算能力，在釋出會上，文心一言順利答對了雞兔同籠的經典題目。

《科創闆日報》從網絡上找了幾道小升初數學題目。

比如：雞和免放在一隻籠子裡，上面有 29 個頭，下面有 92 隻腳。問: 籠中有雞、兔各多少隻?

文心一言的答案是12隻雞，17隻兔，與标準答案一緻。

但對于其他數學題，文心一言則有失誤。

2分和5分的硬币共36 枚,共值 99分。問：兩種硬币各多少枚?

正确答案是2分27枚，5分9枚。但文心一言沒有算對。

某次數學競賽共20道題，評分标準為每做對一題得5分，每做錯或不做一題扣1分。小華參加了這次競賽，得了64分。問:小華做對幾道題?

正确答案應該是14題，而文心一言得出了16題。

李彥宏在釋出會上表示，文心一言已具備了一定的思維能力，能夠學會數學推演及邏輯推理這類相對複雜任務。但現階段準确率還不是100%，還需要給它更多的時間來學習和成長。

李彥宏還在現場示範了多模态生成方向的Demo，>比如為2023世界智能交通大會創作一張海報。以下為示範效果：

在實際測試中，文心一言似乎還不具備為大會生成海報的功能，隻是給出了一些設計建議。

不過，對于帶有關鍵詞的簡單圖檔，文心一言完成得還不錯。

生成的圖檔效果基本達标，并且速度極快，隻需十幾秒左右。

此前，有多名網際網路大廠員工對《科創闆日報》記者表示，已經開始用ChatGPT自動生成業務代碼和重構代碼。

于是，記者嘗試了一下文心一言能否順利寫代碼。

提問：我需要一段冒泡排序java代碼

提問：畫橢圓形的JS腳本

記者讓程式員朋友檢查了下，對方表示：粗略看上去沒有問題，感覺以後會對程式員會是不錯的輔助工具。

李彥宏表示，目前的文心一言版本，已經能夠生成文字、圖檔和語音。“生成視訊因為成本比較高，還沒有對所有使用者開放，未來我們會逐漸接入。但是熟悉百家号創作的朋友，應該都體驗過這個功能了，每天有幾萬篇文章通過這個能力轉成視訊内容在百度分發。”

李彥宏指出，多模态是生成式AI一個明确的發展趨勢。未來，随着百度多模态統一大模型的能力增強，文心一言的多模态生成能力，也會不斷提升。

從記者的體驗來看，文心一言已經能夠較為流暢、準确地回答提問，但在一些問答場景上仍待優化。

李彥宏則在釋出會上表示：整體而言，這類大語言模型還遠未到發展完善的階段，它們有時候會有很驚豔的表現，但不少場景下，細究起來還有明顯的bug，進步空間很大。未來這段時間它一定會飛速發展，日新月異。