↖  “文心一言”问世在即,或将催生大批新应用..


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... 2023-03-30 13:40 .. 前不久,百度对外证实即将推出自研的生成式AI产品“文心一言”,并将于2023年3月份面向公众开放。
    面向开发者和企业客户,文心一言还将通过百度智能云提供服务,吸引企业和机构客户使用API和基础设施,共同搭建AI模型、开发应用,实现产业AI普惠。
    百度是国内少有的具备大模型语言训练能力的公司。
    华西证券深度报告认为,在模型储备方面,百度实现了全生态布局:1、NLP(自然语言处理),已经具备智能创作、摘要生成、问答、语义检索、情感分析、信息抽取等能力,且可以让机器人像人一样具有逻辑且自由对话;2、CV(计算机视觉),可用于应用于图像分类、目标检测、语义分割等场景,此外还可以应用于文档、卡证、票据等图像文字识别和结构化理解;3、跨境大模型,可实现AI作画、场景融合视觉常识推理、跨模态图像检索、跨模态文本检索等多场景;4、生物计算,应用场景为蛋白结构预测和小分子药物研发等 .. UfqiNews 13


... 04-18 03:42 , 8499 , 188 ..
[编按: 转载于 新浪网/李德林, 2023-04-17. ]

中国人工智能AI大语言模型LLM的道场


熙熙攘攘这命运的道场,曾燃起希望烧一片空旷.
    现在,人工智能的大模型犹如修行的道场,在2023年的春天百花争鸣.
    如果手上没有一本《山海经》,都已经看不懂科技巨头们在人工智能领域的群雄逐鹿了.
    AI的赛道上已经拥挤不堪,谁能成为最后的赢家?
(美国OpenAI公司的聊天人工智能机器人)ChatGPT一出,科技界、学术界一片沸腾,比尔盖茨、扎克伯格、马斯克、巴菲特都卷入了人工智能的狂风暴雨之中.
    砸了千亿,在AI道路上摸爬滚打10年的百度,第一个站出来发布了对标chatGPT的产品文心一言.
    百度的挺身而出,点燃了整个中国的AI大模型激情.
    
华为的盘古、360的智脑、商汤的日日新、阿里的通义千问、京东的言犀、腾讯的混元、字节的自研、网易的玉言、澜舟科技的孟子、达观数据的曹植、中科院的紫东太初、科大讯飞的1+N认知、浪潮的源1.0、昆仑万维的天工3.5等大模型纷纷登场.
    美团的联合创始人王慧文、搜狗创始人王小川,重出江湖,亲自下注,带动一批资金,再战大模型.
    
现在的中国人工智能领域,已经从天地未分前的混沌元气,到盘古开天辟地,从孟子的金玉良言,到才高八斗的七步成诗,如果你读书不从《山海经》开始,没有个五千年的文化沉淀,你已经无法看明白科技领域的雄心壮志.
    对于科技界的一众巨 ... 中国人工智能AI大语言模型LLM的道场 ⟶



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03-19 00:32 , 8056 , 186 ..
[编按: 转载于 腾讯微信/ 阳志平 心智工具箱, 2023-03-18.
     文心一言的理性思维能力距离 GPT-4 差多少?我们第一时间测试了一下.
    ]

百度公司的人工智能文心一言的理性思维能力距离美国OpenAI公司GPT-4差多少?

背景
如果将大语言模型想象成一个人,那么,通过对它的人格、智商、理性与社会情绪能力进行心理测量,是不是可以清晰地描绘出大语言模型的心智成熟程度.
    这就是新兴的人工智能心理测量学.
    只是,在人工智能心理测量学中,我们不再测查人类,而是测查大语言模型以及各类机器人.
    
在 GPT-4 发布之后,我们第一时间测查了它在理性思维能力测验上的表现,并将其与 GPT-3.5 的结果、253 位受过高等教育的人进行对比.
    结果发现,GPT-4 实现了大跃迁,达到了一个超越人类的水准.
    
详情参见:理性思维超越人类?GPT-4真正大杀八方的是这项能力
测试流程
在百度文心一言发布之后,我们第一时间获得邀请码,选择了在前文中测试 GPT-3.5 与 GPT-4 一致的题目、流程.
    详细说明请参考前文.
    这里不再啰嗦.
    
简而言之,我们挑选了认知科学家用来评定人类理性思维的四类经典测试任务:语义错觉类任务;认知反射类任务;证伪选择类任务;心智程序类任务.
    四类任务总计 26 道题目.
    
在测试之前,我们已经预估文心一言的表现会不如 GPT-4,但最终实际测试结果还是令人大跌眼镜,可能与百度开发团队的认知有关系.
    在下文中,我会略作分析.
    

需要提醒的是,本报告仅仅是一个早期工作,并不完善.
    测试流程有无数可以改善之处.
    结论未来随时可能被修正、被推翻.
    各位读者请理解.
    
现在,让我们来详细看看测试结果.
    
分项测试结果 ... 百度公司的人工智能文心一言的理性思维能力距离美国OpenAI公司GPT-4差多少? ⟶


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