就在昨天騰訊的全球數(shù)字生態(tài)大會(huì)上，騰訊大模型混元終于亮相了。
為什么要說(shuō)終于？
(資料圖片)
在各方消息看來(lái)，除了像小米這種說(shuō)不打算做大模型的之外，絕大部分大廠們基本都已經(jīng)陸續(xù)上線過(guò)大模型了。
其實(shí)，騰訊自己也在 6 月中旬就推出了自己面向 B 端行業(yè)的 MaaS （ Model-as-a-service ，模型即服務(wù) ）解決方案。
方案中包含了很多行業(yè)大模型，只不過(guò)當(dāng)時(shí)騰訊的通用大模型依舊還很神秘。
后續(xù)的各種消息、報(bào)道里，騰訊也在內(nèi)部不斷打磨混元大模型。
所以這也讓差評(píng)君對(duì)混元的期待值，越來(lái)越高。
畢竟上一個(gè)用 "hun yuan " 名號(hào)的，可是打了一整套閃電五連鞭。
話不多說(shuō)，下面就開(kāi)始新一輪大模型測(cè)試。本次測(cè)試和混元同場(chǎng)競(jìng)技的是，大模型界的老學(xué)長(zhǎng) ChatGPT。
整個(gè)測(cè)試環(huán)節(jié)將分：常規(guī)語(yǔ)義理解、復(fù)雜問(wèn)題理解、連續(xù)對(duì)話與角色扮演能力、學(xué)習(xí)能力、代碼能力、數(shù)學(xué)能力、長(zhǎng)文總結(jié)，以及大家喜聞樂(lè)見(jiàn)的弱智吧問(wèn)答等 8 個(gè)維度。
這次我們一反常態(tài)，把長(zhǎng)文總結(jié)能力的測(cè)評(píng)放在了第一位。
因?yàn)槲覀冏尨竽Ｐ涂偨Y(jié)的，就是這篇測(cè)評(píng)本身（ 除長(zhǎng)文總結(jié)能力部分 ）。
至于能不能當(dāng)成省流版，往下看你就懂了。
混元的總結(jié)非常精練，但過(guò)于精練，以至于我很難從這個(gè)總結(jié)得出有效的信息。但當(dāng)我讓他展開(kāi)講講的時(shí)候其實(shí)還行，但可惜無(wú)中生有了 " 長(zhǎng)文總結(jié) " 這個(gè)模塊。
而 ChatGPT 由于輸入字?jǐn)?shù)限制，被我人為分成了兩部分輸入，不確定這有沒(méi)有沒(méi)影響它的總結(jié)能力。
在回答中，它莫名克扣了對(duì)自己的所有評(píng)測(cè)，甚至沒(méi)在總結(jié)里寫出混元的數(shù)學(xué)能力、弱智吧問(wèn)答挑戰(zhàn)和差評(píng)君的觀點(diǎn)，也不好用。
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看來(lái)，這倆大模型總結(jié)得都沒(méi)那么完美，想看看兩家到底什么水平，大家還得仔細(xì)往下看正文。首先我們做的測(cè)試是常規(guī)的語(yǔ)義理解問(wèn)題。
問(wèn)題是理解 " 原來(lái)誰(shuí)都看不上，現(xiàn)在誰(shuí)都看不上 " 。
這句話混元理解得挺好，基本解釋了我對(duì)單身這事的調(diào)侃，兩個(gè) " 看不上 " 都解釋上了。
但 ChatGPT 說(shuō)的依舊很 ChatGPT ，說(shuō)最多的話，犯最蠢的錯(cuò)。
他本來(lái)解釋得相當(dāng)?shù)轿?，特別是分析這句話是用幽默的方式來(lái)調(diào)侃單身，還帶著一絲無(wú)奈情緒，很高級(jí)。但它完全沒(méi)品出這前后兩個(gè) " 看不上 " 里，帶有反轉(zhuǎn)的幽默感，遺憾。
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接下來(lái)我們看混元的復(fù)雜問(wèn)題理解能力。問(wèn)題是魂穿到官渡之戰(zhàn)中袁紹身上，時(shí)間節(jié)點(diǎn)是罵完許攸之后。
既要回答怎么破局贏下官渡之戰(zhàn)，還要提供進(jìn)一步統(tǒng)一全國(guó)的規(guī)劃。
要給大家稍微講下這題為啥是復(fù)雜提問(wèn)。
因?yàn)橐卮疬@題，首先得熟悉三國(guó)這些人物歷史背景、相關(guān)故事，特別是罵完許攸這個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)很微妙。
因?yàn)樵谶@之后許攸投靠曹操，獻(xiàn)計(jì)火燒袁紹囤積在烏巢的糧草。最終以少勝多擊敗袁紹，隨后幾年內(nèi)徹底吞下冀北逐漸統(tǒng)一北方。
而進(jìn)一步設(shè)想里的統(tǒng)一全國(guó)，更是曹操本人都沒(méi)能實(shí)現(xiàn)。
所以大模型們要完美理解并回答這個(gè)問(wèn)題，那網(wǎng)文作者們基本可以宣告失業(yè)了。
AI 浪潮下的網(wǎng)文作者現(xiàn)狀
經(jīng)過(guò)測(cè)試，兩個(gè)大模型的回答都很一般。從一開(kāi)始，二者都沒(méi)能理解自己穿越扮演袁紹角色的指令。
混元急哄哄地給袁紹出主意， ChatGPT 則是以為我要穿越，教我做事。
至于兩個(gè)給的回答，既沒(méi)有 get 到我提出這個(gè)微妙時(shí)間節(jié)點(diǎn)的用意，也沒(méi)有什么行之有效的戰(zhàn)略規(guī)劃，都是些泛泛而談的車轱轆話。相對(duì)而言，個(gè)人感覺(jué)混元的稍勝一籌。
畢竟 ChatGPT 可是希望袁紹去和曹操建立互利共贏的關(guān)系，哈哈哈。
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既然一個(gè)復(fù)雜指令兩個(gè)考試都理解不好，那干脆簡(jiǎn)單點(diǎn)，讓兩者去角色扮演一個(gè)婚禮主持人，一點(diǎn)點(diǎn)誘導(dǎo)進(jìn)行連續(xù)對(duì)話。結(jié)果立馬就能發(fā)現(xiàn)混元和 ChatGPT，就像理科生和文科生的區(qū)別。
混元的回答簡(jiǎn)單不啰嗦，但有的時(shí)候過(guò)于生硬。
你說(shuō)有錯(cuò)吧，談不上，你要說(shuō)給高分肯定不可能。而 ChatGPT 就是不管對(duì)不對(duì)，先把字寫滿再說(shuō)。
看里面的描述啥的都很好，但其實(shí)從中間就已經(jīng)理解錯(cuò)意思，搞混了我的意圖。
所以兩者都不完美，都有待改進(jìn)。
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然后我們還重點(diǎn)考驗(yàn)了下大模型的文字學(xué)習(xí)能力。搬出了當(dāng)年的火星文，給兩個(gè)考生上上強(qiáng)度。
先是丟了一篇火星文版的朱自清《 背影 》名場(chǎng)面給大模型學(xué)習(xí)。
然后讓他們分別用這種風(fēng)格寫一篇養(yǎng)金毛心得。
結(jié)果就是，混元不愧是本土大模型，背靠火星文鼻祖發(fā)源地 QQ 空間就是有優(yōu)勢(shì)，火星文的熟練度相當(dāng)不錯(cuò)。
第一眼就悟到了火星文的精髓，非常順利地學(xué)習(xí)了火星文的創(chuàng)作手法。
而 ChatGPT 雖然意識(shí)到火星文是一種不標(biāo)準(zhǔn)的中文形式，但他實(shí)在學(xué)不會(huì)這種方式，最后甚至直接承認(rèn)自己不行了。
接下來(lái)就到了代碼能力的考核。這次出的題目是，寫一個(gè)現(xiàn)代極客風(fēng)格的 925 活動(dòng)抽獎(jiǎng)頁(yè)面，頁(yè)面中必須有醒目的 925 標(biāo)志。
說(shuō)起來(lái)，因?yàn)榛煸l(fā)布時(shí)對(duì)代碼能力基本沒(méi)咋提，所以本來(lái)我們對(duì)混元的代碼能力沒(méi)啥期待。
但論這個(gè)題目，混元的效果相當(dāng)不錯(cuò)，黑白配色的極客風(fēng)有了，頁(yè)面邏輯也沒(méi)啥問(wèn)題。甚至還預(yù)留了給我們替換 logo 的位置滿足我們有 925 醒目標(biāo)志的區(qū)域，相當(dāng)成熟。
對(duì)比之下， ChatGPT 甚至把極客風(fēng)理解成了 925 極客活動(dòng)。。。整個(gè)抽獎(jiǎng)界面也非常毛胚。
混元頁(yè)面效果
ChatGPT 頁(yè)面效果除了代碼問(wèn)題，數(shù)學(xué)就是另一個(gè)大模型的老大難了。這次我們也挑了不少數(shù)學(xué)問(wèn)題給兩個(gè)考生做，從小學(xué) 1 年級(jí)一直做到了初一。
最終混元大模型在六年級(jí)時(shí)挑戰(zhàn)失敗，到了初一開(kāi)始胡言亂語(yǔ)，也讓我們徹底放棄測(cè)試了。
而 ChatGPT 明顯還有余力。
5 年級(jí)測(cè)試題 向上滑動(dòng)
6 年級(jí)測(cè)試題 向上滑動(dòng) 初一測(cè)試題 向上滑動(dòng) 當(dāng)然，最后也少不了網(wǎng)友們喜聞樂(lè)見(jiàn)的 " 弱智吧 " 精選套餐。這次我們更新了題庫(kù)，用上了今年上半年最新的弱智吧精選問(wèn)題，我們發(fā)現(xiàn)可能 AI 最后的圖靈測(cè)試可能還真是弱智吧。
因?yàn)樵诖蟛糠譁y(cè)試?yán)铮?strong>混元和 GPT 基本都不夠弱智而無(wú)法正確理解問(wèn)題，這點(diǎn)上，人類遙遙領(lǐng)先！
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除了以上這些常規(guī)測(cè)試外，混元發(fā)布會(huì)后的媒體采訪上，很多媒體也在詢問(wèn)騰訊這么晚掏出大模型，那和市面上的競(jìng)品們有什么優(yōu)勢(shì)。騰訊方面則是說(shuō)，混元大模型在大模型飽受詬病容易受誘導(dǎo)、典型的大模型幻覺(jué)（ 胡言亂語(yǔ) ）等通病上，有了針對(duì)性的改善。所以我們?cè)趯?shí)際測(cè)試時(shí)，也專門留心感受了這兩塊內(nèi)容。
不得不說(shuō)，混元的大模型幻覺(jué)減少較為明顯，這大概也和他惜字如金有關(guān)系，畢竟說(shuō)多錯(cuò)多還是很有道理的。
但容易受誘導(dǎo)這方面的改善其實(shí)并不明顯，一些該跳的坑還是很難避免，只能說(shuō)千防萬(wàn)防，人心難防。
而且作為一個(gè)剛上市的大模型，一些小問(wèn)題比起同期早已發(fā)布的前輩們還是有待改進(jìn)。比如" 重新生成 " 答案經(jīng)常性會(huì)失靈，甚至有的時(shí)候重啟重新輸入問(wèn)題都沒(méi)法解決。
而當(dāng)你發(fā)現(xiàn)混元說(shuō)錯(cuò)了某個(gè)回答希望他改正，他總是倔強(qiáng)地虛心認(rèn)錯(cuò)，死不悔改。
還有就是，他對(duì)一些比較簡(jiǎn)單的提問(wèn)，反而有時(shí)候會(huì)抽風(fēng)，有點(diǎn)像抓關(guān)鍵詞一樣作答，很讓人抓狂，只能不停修改提示詞才會(huì)好點(diǎn)。
再吹毛求疵一點(diǎn)的話，這個(gè)生成問(wèn)題時(shí)的頭像動(dòng)效，有種二胡卵子的異樣美感，咱也不知道這是高級(jí)呢還是可愛(ài)呢？
這些小問(wèn)題其實(shí)還挺頻繁，真要列起來(lái)又有點(diǎn)太稀碎，大家還是自己體驗(yàn)后會(huì)有更深刻的理解。不過(guò)這些小毛病，后續(xù)的更新迭代倒也簡(jiǎn)單，等用戶數(shù)多了，相信很快就能優(yōu)化。
總的來(lái)說(shuō)，混元和 ChatGPT 在中文環(huán)境下的 PK 中，二者其實(shí)水平差不多，放到國(guó)產(chǎn)大模型梯隊(duì)里，也能有個(gè)平均水平。
只是在用了這么多大模型后，我們感覺(jué)混元特別之處是給人的感覺(jué)，它更像個(gè)理工科直男，主打一個(gè)廢話少說(shuō)。而 GPT 為首的其它大模型們則是典型的文科小編，主打能水就水，油多不壞菜。
而這種感覺(jué)也更貼合騰訊對(duì)混元大模型 " 實(shí)用級(jí) " 的定義。
畢竟誰(shuí)也不想在急著用的時(shí)候還要在長(zhǎng)篇大論里找關(guān)鍵信息吧。
那對(duì)于差評(píng)君來(lái)說(shuō)，混元大模型更讓人期待的，反而是和騰訊旗下應(yīng)用的深度融合。現(xiàn)在大家手里沒(méi)個(gè)七八九十個(gè)騰訊系應(yīng)用，都不敢說(shuō)自己在互聯(lián)網(wǎng)上沖浪的。
雖然眼下，我們?cè)诎l(fā)布會(huì)上只看到了騰訊會(huì)議、騰訊文檔里們的進(jìn)化。
但在這些辦公軟件之外，騰訊系里游戲、社交、影音等等，才是更和大家休閑快樂(lè)相關(guān)的業(yè)務(wù)。在這些領(lǐng)域，大模型的未來(lái)會(huì)是什么形式、什么程度的結(jié)合，才更是大家所最期待的。
更關(guān)鍵的是，在其他大模型還在苦苦嘗試怎么和業(yè)務(wù)、和已有應(yīng)用的結(jié)合上，騰訊卻已經(jīng)有了成功經(jīng)驗(yàn)。
此前騰訊多模態(tài) AI 大模型率先被應(yīng)用在廣告投放，當(dāng)時(shí)累計(jì)給廣告主帶來(lái) 15% 的 GMV 提升。
所以，被網(wǎng)上吐槽的最晚發(fā)布大模型的大廠，這么看起來(lái)好像也不是什么飛龍騎臉的天崩局面。
好飯不怕晚嘛。
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