“偏科”的國產大模型:長於文本、弱於數理、作畫湊合
採寫/王舒然
編輯/萬天南
國產大模型集體交答卷了。
8月31日,首批11家國產大模型獲批上線,包括百度的“文心一言”、 商湯科技的“商量SenseChat”、 智譜AI的“智譜清言”、MiniMax的“ABAB”、 上海人工智能實驗室的書生通用大模型、抖音的“雲雀”、百川智能的“百川”以及中科院旗下的“紫東太初”、 科大訊飛的“訊飛星火認知大模型”、阿里“通義千問”、360智腦。
其中,文心一言、商量SenseChat、抖音基於“雲雀”研發的AI智能助手“豆包”、智譜清言、MiniMax的“ABAB”、“訊飛星火認知大模型”已經面向公衆開放測試。
另據第一財經報道,阿里“通義千問”、360智腦也預計在未來一週左右陸續開放。
自今年2月ChatGPT掀起“生成式AI”熱後,國產大模型齊齊備戰,7個月後的今天,到了驗收成果的時候。
就速度而言,不可謂不驚喜,但真正讓人關心的還是效果如何。
《財經故事薈》體驗了上述6家已經開放測試的大模型,從文本創作、數理計算、作畫、信息檢索等角度與其做了對話,發現這些大模型已經能解決相當一部分問題,尤其在文本創作方面頗有些亮點。當然,有瑕疵也在所難免,但就短短半年的沉澱而言,總體值得給一個肯定。
需要說明的是,大模型輸出的結果存在隨機性,即便是同一指令,每次生成的內容也有差異,因而不能就有限的體驗去定論模型的高下。
不過,國內大模型榜單SuperCLUE發佈的大模型8月排行榜,倒是能體現出這些大模型的總體水平。排行榜顯示,在國產大模型中,百川智能的Baichuan-13B-Chat(V2)拿下榜首,MiniMax的MiniMax-abab5及百度的文心一言(V2.2.3)緊隨其後。
文本創作:頗有亮點
文本處理是這些大模型的主攻方向之一,其中,基於文本的創作是重頭戲,其一直肩負着解放生產力的衆望。
此次體驗重點針對寫詩、起標題、構思文章、潤色作文的能力進行。
其一,寫詩方面,這些大模型總體表現都不錯,創作的詩基本都有合理的語義和語境,而不只是詞與詞的無邏輯拼湊。
比如,指令是“寫一首詩,關鍵詞包含江湖、菩提、相逢”時,文心一言、商量大模型、MiniMax大模型均表現不錯,尤其掌握了押韻的精髓。
(左:文心一言,中:商量,右:MiniMax)
相對而言,百川大模型、訊飛星火、智譜清言、抖音“豆包”在押韻方面有時不夠穩定。
(左:訊飛星火,右:智譜清言)
其二,起標題方面,這些大模型也基本能抓住中心思想,雖然代替人的思考還不現實,但可以提供參考。
比如,輸入《財經故事薈》之前寫的關於“短視頻造假背後的流量經濟及造假產業鏈”的段落後,文心一言、訊飛星火、智譜清言、百川大模型的結果如下:
(左上:智譜清言,左下:商量,右上:訊飛星火,右下:百川)
而頗讓人有點驚喜的是MiniMax大模型的標題,其看起來不只是“組合”已有關鍵詞,而是有自己的歸納,部分直接拿來用也未嘗不可:《短視頻造假屢禁不止:揭秘背後的利益鏈和傳播機制》、《短視頻造假亂象:“流量爲王”時代的道德困境》、《短視頻造假:一場博人眼球的“遊戲”》、《造假短視頻:平臺、創作者與看客的共謀》、《短視頻造假:技術與人性的扭曲》。
值得一提的是,在上述體驗過程中,百川大模型有一個比較迷惑的現象,其似乎在“某些內容輸入字數過多”時無法處理,會提示回答不了,縮減段落後纔會給出結果。
比如,上述測試段落有1600多字,縮減爲1200多字後才能回答,但在嘗試另一個1400多字的段落時,卻可以正常處理,原因無從得知。
其三,潤色文章方面,各家水平可圈可點,彼此難分上下。
一方面,它們都能處理基本的錯別字、標點、語法等問題,只不過處理方式有差異。
比如,對於“我們自天性來說,本是嬌小的,本是弱小的”的潤色,文心一言會處理成“從天性來說,我們本是嬌小且弱小的”,而百川、智譜清言、訊飛星火則傾向於更簡潔的處理,類似於“我們天生就是渺小的,脆弱的”。
但這種處理風格並不固定,比如,對於“我打小住在鄉村,我十分稀愛下雨天,每次偶然對上下雨,我都很激動”的潤色,文心一言的處理更簡潔“我從小在鄉村長大,對雨天有着深深的喜愛”;訊飛星火則是在原有表達基礎上做簡單修飾“我自幼生活在鄉村,我非常喜愛下雨天。每當偶然遇到下雨天,我總是興奮不已。”——可見,AI算法帶有強烈的“隨機性”。
文心一言的結果
另一方面,在一些語義理解上,各家的識別與處理也有差異。
以潤色“因爲下雨啊,可以讓一個人獲得成長,使其變得更美好呀!”爲例,文心一言、抖音“豆包”的處理更好一些,它們都將“下雨讓人獲得成長”調整成“下雨讓生命或萬物得到滋潤”,顯然更合適,而其他大模型則沒有如此調整。
其四,在構思文章方面,幾家大模型的表現均有一定驚喜。
比如,輸入指令“分析鍾薛高進軍平價雪糕市場所面臨的挑戰”,幾家大模型都關注到了“與蒙牛、伊利等品牌的競爭”、“對鍾薛高品牌形象的影響”、“成本控制”的角度。
尤其值得稱讚的是,文心一言、抖音“豆包”還特別關注到“鍾薛高將面臨的銷售渠道挑戰”——這完全能給寫稿者提供一定思路。
抖音“豆包”的結果
不過,瑕疵也在所難免,在“分析鍾薛高推出低價雪糕的原因”問題上,幾家大模型雖然都給出了3-4點分析角度,但其實有些角度的本質含義一樣,均指向“擴大消費羣體,開拓市場份額”,是可以合併的。
以文心一言爲例:
這說明在語義理解上,這些大模型還有不小的進步空間。
實際上,在體驗過程中,就曾在語義理解上出現過比較離譜的現象。
比如,在“制定老年人愛看的2024年春晚節目單”問題上,訊飛星火、智譜清言、百川大模型、商量大模型、抖音“豆包”的人員名單中都出現了“鄧麗君”或“趙麗蓉”等已過世明星。
訊飛星火的結果
再比如,在“請寫一個‘火腿腸炒鼠標’的菜譜”問題上,智譜清言、訊飛星火、商量大模型、抖音“豆包”均指出鼠標不能食用,百川大模型則很配合,還特意標註“使用廢棄不用的鼠標”,着實有點冷幽默。
百川大模型的結果
文心一言更是有求必應,“將鼠標去除內臟”的步驟讓人啼笑皆非。
文心一言的結果
但總的來說,短短7個月就能交付上述結果,這些大模型均值得一個肯定。
數理計算:水平不穩定
在解答數學題方面,《財經故事薈》抽取了10道初中數學題進行測試,結果是:文心一言、訊飛星火、商量大模型均答對5道,智譜清言答對4道,抖音“豆包”答對3道,百川大模型只答對2道。
比如,在比較簡單的“大於-0.5而小於4的整數共有多少個?”問題上,文心一言、商量大模型答對,是4個,其餘均錯誤。
而且,智譜清言“錯上加錯”,其列舉了5個數,但說成了7個。
智譜清言結果
在解答物理題方面,關於物理現象的解釋,這些大模型普遍沒有問題,《財經故事薈》抽樣了10道初中物理現象解釋題,它們均能答對9~10道。
比如,在“爲什麼池水深度看起來比實際的淺?”問題上,它們都能答出“折射原理”。
這或許是因爲,物理現象解釋更偏文本檢索和歸納,本質還是文本處理能力,這正中大模型的主攻方向。
當然,現階段出現一些離譜解釋也在所難免。
比如,在“醫生給病人檢查時,常把一把小鏡子在酒精燈上燒一燒,然後再放入病人的口腔,爲什麼?”問題上,百川大模型就答多錯多,其額外提到了“鏡子會吸附口水,而口水含有豐富的礦物質等,對於治療某些疾病具有輔助效果”的奇怪解釋。
而在物理計算方面,這些大模型普遍表現欠佳。
在10道涉及物理運動、質量與密度、壓強、電學等不同題型的初中物理試題中,商量大模型表現較爲突出,答對了4道,文心一言、百川大模型、抖音“豆包”答對2道,訊飛星火、智譜清言則只答對1道。
比如,在“甲乙兩個同學沿相反的方向拉測力計,各用力200牛,則測力計的示數是多少?”問題上,答案是200牛,只有商量大模型答對,且解題思路正確。文心一言、訊飛星火、百川大模型、智譜清言給出的答案都是0,抖音“豆包”則認爲是400牛。
商量大模型結果
再比如,在“某同學用刻度尺測量鋼球的直徑,測得的四次結果是1.82CM,1.87CM,1.68CM,1.81CM,則小球的直徑應該取多少?”問題上,也只有商量大模型答對1.83CM,文心一言、百川大模型、訊飛星火都是1.79CM,抖音“豆包”是1.825CM,智譜清言解題思路正確,但最終結果算錯爲1.82CM。
智譜清言結果
但需要備註的是,大模型的數理計算結果仍舊不穩定。
就如上述直徑問題,智譜清言第一次結果是錯誤的1.82CM,但重新詢問時又給出了1.83CM的正確答案;而在上述測力計問題上,訊飛星火第一次回答是錯誤的0,重新詢問又回答成錯誤的400N。
總的來說,在有標準答案的數理問題上,這些大模型表現都不能算及格。
作畫水平“拉胯”,“觸雷”概率較大
在6家大模型中,目前只有文心一言、訊飛星火支持作畫。
不過,目前這兩家大模型的作畫能力尚未達到理想狀態,“觸雷”概率不低。
其一,有些畫作看起來有些“假”,不夠真實。
以“馬”、“風景”爲例,以下是文心一言的刻畫。
訊飛星火的風景畫在意境方面更好一些,但馬的刻畫風格跟文心一言一樣,有點不真實。
其二,它們對語義的理解還有欠缺。
以“請畫一幅李清照和蘇軾在下棋的畫”爲例,文心一言的畫作上只呈現了一個人。
提示之後才增加,但“李清照”下棋坐的位置明顯不對。
而訊飛星火方面,雖然呈現了兩個人,但都是男性,也不符合需求。
經提示後,其竟然無法再重新生成圖片,且嘗試多次均如此。
比如,“畫一碗牛蛙面”,訊飛星火的很離譜——面裡有整隻牛蛙。
(左:文心一言,右:訊飛星火)
再比如,“畫一隻正在睡覺的俄羅斯藍貓”,訊飛星火將俄羅斯藍貓理解成藍色的貓,而文心一言雖理解正確,但顧此失彼,對睡覺有些“誤解”。
(左:文心一言,右:訊飛星火)
其三,在面部等細節的刻畫上,大模型還有不少問題。
比如文心一言畫的人,眼睛有時會出現“鬥雞眼”,或者面部、手腳成“模糊的一團”。
訊飛星火也存在相似問題,比如下圖中“牧羊少年”的面部就有些畸形的詭異感。
試圖引導其優化,結果引來了更“災難”的畫面:
當然,也有值得肯定之處,在不需要刻畫太多細節的場景下,作品還是能讓人“駐足欣賞”一下。
比如下述兩家大模型給出的山水畫。
(左:文心一言,右:訊飛星火)
總的來說,相比文本能力,大模型的作畫水平需要更多“調教”,在這個過程中,不僅需要算法和數據層面的持續調優,也需要人在指令層面與其磨合,以充分挖掘其潛力。
正如李彥宏所說,未來提出問題比解決問題更重要,10年後,全世界可能有50%的工作是提示詞工程。
信息檢索:準確度待提升
如果把大模型當搜索工具用,就需要其在信息更新的及時性、全面度和準確性上達到合格水平。
體驗發現,在部分搜索場景下,這些大模型能提供準確信息。
比如,在“曹操爲什麼娶林黛玉?”、“張三丰爲什麼殺張無忌?”、“花生爲什麼長在樹上?”等問題陷阱裡,每一家都能準確告知不存在這個現象。
文心一言結果
再比如,關於“是誰提出了新三民主義?”、“淞滬會戰是什麼時候?”、“是誰首次培育出了雜交水稻?”等具體問題上,這些大模型也都能正確回答。
但在一些數據統計層面,它們表現很不理想。
一方面,有些大模型缺失最新數據,或者缺少某些特定領域的數據儲備。
比如,在統計中國年度新增人口時,文心一言、訊飛星火最新可統計到2022年,但智譜清言只能查到2020年,百川大模型、抖音“豆包”則只能查到2021年,商量大模型完全統計不到此類數據。
百川大模型結果
同樣的,在統計中國年度GDP時,百川大模型最新也只能查到2021年,商量大模型也完全統計不到。
商量大模型結果
再比如,在部分有關線下店面信息的問題上,MiniMax大模型、智譜清言、百川大模型、抖音“豆包”會表示無法查詢。
還有一些歷史信息,部分大模型也缺失相關內容,比如,問“中國成功爆炸第一顆氫彈是什麼時候”,智譜清言和百川大模型均提示無法查詢。
另一方面,數據的準確度也普遍欠佳。
比如,在“請統計下最近5年中國GDP數據”問題上,以國家統計局網站上的數據爲標準,沒有一家是完全正確的。
其中,文心一言只有2021年的數據不正確,其顯示是114.37億元,而國家統計局是114.92億元。
經過提示後,再重新提問,其做了更正:
百川大模型、訊飛星火、抖音“豆包”則是每一年的數據都不正確;MiniMax大模型是2021、2022年不一致;智譜清言則只有2020年是正確的。
此外,在這幾家大模型中,只有MiniMax將“2022年劃分到最近5年”,其餘均默認最新顯示到2021年。
MiniMax結果
其實,準確度欠佳的問題不止出現在數據統計上。
比如,在“魯智深爲什麼三打白骨精”的問題陷阱中,只有文心一言、商量大模型、抖音“豆包”回答不存在,其他大模型都開始“編故事”了。
再比如,在詢問“父母之愛子,則爲之計深遠”的典故時,也只有文心一言、商量大模型、抖音“豆包”回答正確,百川大模型認爲沒有特定典故,訊飛星火、智譜清言則說錯了典故出處。
抖音“豆包”結果
還有,查詢電影信息時也有類似現象,在“爲陳思誠監製的電影《消失的她》寫影評”問題上,只有文心一言、商量大模型、抖音“豆包”描述的事實與電影相符,百川大模型、訊飛星火、智譜清言則有點“串場”,都提到了沒有參演的黃渤。
百川大模型結果
類似的現象在評價最新電影《封神》時也有出現,只有文心一言對劇情的描述正確,其餘大模型均將其誤認爲是之前的電影《封神傳奇》;而當輸入指令更明確爲“2023年上映的《封神第一部:朝歌風雲》”時,百川大模型、商量大模型、訊飛星火仍然錯誤,智譜清言、抖音“豆包”則做了更正。
可以看到,現階段如果把大模型當搜索用,還是讓人不放心。
其實,除了上述四大類能力外,這幾家大模型還都具備跨語言處理能力。《財經故事薈》以最簡單的“我愛你”爲例,進行中文與法語、德語等語言的互翻,都能得到準確回答。當然,更復雜的跨語言處理能力還有待繼續挖掘。
綜上,僅以上述體驗結果看,現階段的大模型在文本創作方面基本邁過了及格線,在某些場景下還能“製造”一些驚喜感,這頗爲難得。但其也像一個偏科的學生,在數理方面普遍一般,BUG較多;作畫水平更是有待優化,“雷人”概率比較大;信息檢索方面還不穩定,用起來不太放心。
那麼問題來了,對照當下的現實,再回看當初大模型被“吹捧”上神壇的那些觀點:“AI的iPhone時刻”“大模型將改變世界”……這些觀點所構建的未來還值得期待嗎?
答案毋庸置疑:值得,“莫欺少年窮”!大模型今天交付的答卷只是其漫漫長路上的起點,在此後的每一天,甚至每一小時裡,大模型可能都處在無止境的進化中。