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阿裡版ChatGPT突然上線邀測!大模型熱戰開始,這是第一手體驗

作者:量子位

蕭箫 魚羊 發自 凹非寺

量子位 | 公衆号 QbitAI

阿裡正式加入ChatGPT戰局!

就在剛剛,阿裡版類ChatGPT突然官宣正式對外開放企業邀測。

它叫通義千問,由達摩院開發。

嗯,是大模型版十萬個為什麼那個味兒了。

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事實上,早在這個月初,就傳出過不少阿裡要推出類ChatGPT的消息,不過普遍預期在11号左右。

而前幾天率先流出的天貓精靈“鳥鳥分鳥”脫口秀版GPT,就是基于大模型的“壓縮版”,已經以其驚豔表現把網友的胃口吊了起來,讓衆人将目光投向阿裡。

如今“正菜”提前上桌,自然一點即着,引爆輿論關注。

是以,這個阿裡版ChatGPT“通義千問”,究竟實力幾何?

恰好量子位拿到了第一批邀測資格,省流結論:中文大模型真正的競争開始了。

咱們實測見真章。

調戲阿裡版ChatGPT實錄

先來看看通義千問的主要功能。

作為一個大語言模型,它的能力主要集中在文本生成上,即也能像ChatGPT一樣“問啥答啥”:

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這裡我們試一下官方給的撰寫短文,看起來連國文老師常用的“總分總”也能了解:

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△又一個中文寫作業神器(doge)

除了對話外,它還具備一個“百寶袋”功能,裡面相當于一個工具箱,能快速生成各種指定類型的文案:

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話不多說,先從語言能力、上下文了解能力、代碼能力和數學能力四個方向,來測測模型的對話能力。

一、對話能力

語言能力

要說國内大模型,首先要看的還得是中文。

先來個最基礎的:“能穿多少穿多少”是什麼意思?

不錯,解釋得比較清楚,還順便聊了一下自己對這句話的看法:

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續寫類的創意寫作,不但能模仿語氣,甚至還能創造懸疑,有點厲害喲~

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接下來就輪到新一代AI benchmark弱智吧問題了:怎麼才能把夢裡的錢取到銀行卡裡?

“在夢裡取錢是一種幻覺或想象”,謝謝你清醒俠。

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還有更紮心的……“如果您經常做夢夢到錢,建議您睡前回顧一下自己的财務狀況,看看有什麼不足之處”

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雖然阿裡的朋友稱,通義千問主要是中文不錯,但我們叛逆一點,看看這個中文大語言模型的其他語言水準怎麼樣。

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先不走尋常路,試試通義千問的日語能力,給花澤香菜寫一封情書。

看中文機翻似乎還不錯,這就把它寄給香菜,應該沒問題吧?

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再來試試英語。剛好前段時間有網友PK了一下Bard和GPT-4的Rap,我們也來看看通義千問的說唱能力。

這top,這stop,還給押上了!就是不知道姆爺認不認可。

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試試加點難度,中英夾雜的諧音梗?

這個時候,通義千問的回答就顯得有點嚴肅了。

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當我們給出答案的時候,雖然通義千問看出了這是個笑話,但它并不覺得好笑,還很嚴肅地指正我們:這并不意味着松下懼怕索尼。

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不過我們發現,ChatGPT同樣一本正經……這年頭的AI都這麼正義麼……

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好,下一個試試它的上下文了解能力。

上下文了解能力

這部分說白了就是多輪對話能力,考查通義千問能不能準确提取上文的資訊,用于下輪問題的回答。

來聽題:山東一縣一酒是真的嗎?

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模糊掉山東試試?讓它列舉“這個省”幾個經典的白酒牌子:

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不錯。再試着從最新的回答中追問一下:

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等等,“據史書記載”不會是編的資料吧?追問×2:

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有意思的是,我們确實在孔府家酒的官網找到了資料來源:

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代碼能力

接着,來試試它的代碼能力。整個電腦程式試試?

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還不錯,實作了簡單的四則運算。完整版代碼如下,感興趣的胖友們可以試試:

#include <iostream>
#include <cmath>

using namespace std;

int main()
{
double num1, num2;
char operator;

cout << "Enter first number: ";
cin >> num1;

cout << "Enter second number: ";
cin >> num2;

cout << "Enter operator (+,-,*,/,%,...) : ";
cin >> operator;

switch(operator)
{
case '+':
cout << num1 + num2 << endl;
break;
case '-':
cout << num1 - num2 << endl;
break;
case '*':
cout << num1 * num2 << endl;
break;
case '/':
if(num2 == 0)
{
cout << "Error! Cannot divide by 0." << endl;
break;
}
else
{
cout << num1 / num2 << endl;
}
break;
case '%':
cout << num1 % num2 << endl;
break;
default:
cout << "Error! Invalid operator." << endl;
break;
}

return 0;
}           

那麼,讓将它這段代碼改寫成Python:

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再讓它解釋一下自己寫過的每一段代碼:

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基礎程式設計能力,似乎問題不大?

不過,如果要讓通義千問将解釋改寫成注釋,就會出現一點神奇的bug。

雖然它給“Python”代碼标好了注釋,但等等,這不是最初的C++版代碼嘛!

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(這何嘗不是一種NTR)

數學能力

最後來看看數學問題。雞兔同籠,還不錯:

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普通的計算題也沒什麼問題,還能精确到小數點後幾位:

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巴特,高數題就不太行了,雖然它發現了這道題需要求導,但求解方法卻出了錯……

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不過通義千問也明确表示,無法保證在所有情況下給出正确的答案:

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嗯…和GPT們一樣,大模型的數學能力都比較初級。

對話能力測得差不多,接下來再看看它的“場景能力”。

二、場景能力

雖然通義千問“百寶袋”給出了不少功能,不過寫提綱、描述商品這些都很常見了,我們就挑了三個比較有意思的來試試:菜單生成、彩虹屁生成器和免費代寫情書。

會放飛的菜單

衆所周知,寫菜單是個技術活兒,既考驗上下文能力(說過的材料都得用到),還得考考AI的了解菜名能力,做菜的步驟還不能太離譜。

示例的“清蒸鲈魚”,對AI來說顯然太簡單了。這不得整點遊戲裡奇怪的菜名給它試試?

先來一份《原神》裡的飽腹感凝膠。

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好家夥,竟然想到用現實中的魔芋粉來模仿飽腹感凝膠,這創意不錯。(不過卡路裡粉是什麼鬼,蛋白粉嗎?)

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那麼,同樣的菜再試試讓ChatGPT做一遍,你感覺哪個更好吃?

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再給通義千問來道加試題,讓它試試《星露谷物語》裡面,用虛空蛋做的奇怪的小面包?

等等,真把虛空蛋放進食譜了?而且還真的做了份面包出來!就是不知道口感如何……

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照這樣看,遊戲中的食譜都能給通義千問還原一遍了,直接打破次元壁。

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彩虹屁生成器

接下來,再試試讓它生成一份彩虹屁。

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硬生生把衣服上的油漬誇成了藝術品……

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嗯,各大誇誇群可以考慮引入一個了。

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免費代寫情書

最後,我們的測試以給野獸先輩寫一份情書做結尾。

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你感覺怎麼樣?

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好了,看了這麼多五(奇)花(奇)八(怪)門(怪)的測評,你是不是也有點好奇通義千問是怎麼來的了?

通義千問從何而來?

關于通義千問的技術細節,阿裡達摩院官方沒有透露詳細資訊。

而通義千問自己,是這麼回答的:

訓練資料來自阿裡巴巴達摩院,截止到2023年2月。訓練資料包括大量語言和文本資料,包括中英日法西班牙語多語種文本資料。

還提到自己是個能聯網的大語言模型。

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不過,我們實測了一下,發現千問隻是虛晃一槍,假裝自己會上網(doge)。

實際上,當你單獨問它今天天氣如何時,通義千問會承認它不能通路實時資料。

但如果你抛給它一個查詢天氣的網站,它就會假裝自己看到了網頁内容,然後一本正經地胡謅一番。

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此處應喊話阿裡程式員:你家大模型是真的想上網了。

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書歸正傳,盡管官方口徑低調,但正如ChatGPT脫胎于OpenAI的GPT系列,百度文心一言是自Ernie大模型發展而來,阿裡也是國内最早開始研發大模型的技術大廠之一。

公開資料顯示,2019年,阿裡就已經啟動了中文大模型研發。當時阿裡釋出的語言大模型StructBERT超越谷歌、微軟、Facebook,登頂了CLUE榜單。

2021年,阿裡先後釋出了國内首個超百億參數多模态大模型M6,以及被稱為“中文版GPT-3”的語言大模型PLUG。

其中,M6在多次疊代之後,實作了十萬億級别的參數規模,并且M6和支付寶、淘寶的業務需求相結合,首個在國内實作了商業化落地。

PLUG的參數規模則為270億,是基于達摩院的兩種自研模型——語言了解模型StructBERT和語言生成模型PALM打造。

這一大模型初登場,就以80.614分重新整理了權威中文語言了解基準CLUE分類任務榜單記錄。

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在去年的WAIC(世界人工智能大會)上,阿裡還釋出了通義大模型系列。其中核心模型均已開源開放。

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大模型時代,中國力量加速競逐

那麼,你會給這個阿裡版ChatGPT打幾分?

需要承認的是,相比于現在的業界标杆ChatGPT(GPT-4),通義千問還有不少進步空間。阿裡方面也透露,根據内測回報,這一大模型正在飛速疊代中。

此前,微軟被曝曾專門為ChatGPT砸下數億美元,打造由上萬張英偉達A100組成的專用超算。而綜合各方消息來看,目前國内擁有這一數量級高性能顯示卡的企業屈指可數,阿裡是其中之一。

大模型時代,已經形成行業共識的一點是,打造大模型,AI和雲計算缺一不可。

而阿裡,是全球少數在算法和算力上都有領先布局的公司之一。

除了本身在人工智能和大模型方面長期的技術積累,背靠國内第一、亞洲第三的雲廠商,阿裡在算力方面也具備天然的優勢。

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ChatGPT這把火燒到如今,國内對具備足夠競争力的國産生成式大模型的需求,正在與日俱增。

ChatGPT類産品提升生産效率的潛力,已經被不斷驗證。但與此同時,前有ChatGPT大規模封号、亞洲成重災區,後有OpenAI因算力問題停售ChatGPT Plus……

種種不确定因素,再一次凸顯了技術自研的價值。

所幸這次,我們的起跑線,并沒有相差那麼遠。

遊戲不會在一夜間結束,而現在,競逐真正開始。

— 完 —

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