生成式 AI：百度“文心一言”对标 ChatGPT？什么技术趋势促使 ChatGPT 火爆全网？
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了生成式 AI：百度“文心一言”对标 ChatGPT？什么技术趋势促使 ChatGPT 火爆全网？相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
文章目录
- 前言
- 一、生成式 AI 的发展和现状
- 二、生成式 AI 从分析领域到创作领域
- 三、生成式 AI 改变内容创作和分发范式
- 四、为何生成式 AI 迅速爆发和突破？
- 五、生成式 AI 技术趋势分析
- 六、生成式 AI 无法产生创意的基本元素
- 总结
前言
2023 年 3 月 27 日，百度文心一言正式发布，李彦宏开场即言，百度是首个做出可以对标 ChatGPT 的产品的大厂，作为“国产版 ChatGPT”、百度全新一代知识增强大语言模型，文心大模型家族的新成员，能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。在 2022 年 11 月 30 日 美国 OpenAI 研发的聊天机器人程序 ChatGPT 一经发布，就瞬间爆火全网，作为人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，“真正”像人类一样来聊天交流，随着不同版本的迭代和更新，我们可以看到众多使用者甚至能在其帮助下完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。百度文心一言能否与 ChatGPT “掰掰手腕”，在二者的背后又是什么技术趋势促使其火爆全网呢？本文我们一探究竟。
一、生成式 AI 的发展和现状
1.1、什么是生成式 AI？
生成式 AI（Generative AI） 是指计算机通过机器学习从现有数据中学习一个对象（物品、产品或任务）的要素，进而生成一个全新的、原创的、真实的、与原来内容相似的对象。作为重要的战略技术，在 2025 年 10+% 的数据将由 AI 创造。
1.2、生成式 AI 的发展趋势
根据 Gartner《2021 年预测：人工智能对人类和社会的影响》 中预测：
- 至 2023 年将有 20% 的内容被生成式 AI 所创建。
- 至 2025 年，生成式 AI 产生的数据将占有所有数据的 10%，而今天这个比例不到 1%。
对于生成式 AI 的发展趋势预测，具体如下图所示：
1.3、AI 生成内容的业务场景和分类
在不含 AI 生成代码的情况下，AI 生成内容的业务场景和分类已经囊括众多的技术领域，AIGC 技术场景具体如下图所示：
二、生成式 AI 从分析领域到创作领域
2.1、 降低内容创作门槛，增加 UGC 用户群体
- AIGC 能够代替人工完成声音录制、图像渲染等工作，使更多人员能够参与到高价值的内容创作流程中。预计这一效果在 2B 结构化内容生成的领域非常明显，个别场景会出现 2C 服务。跨模态生成成为未来重点。
2.2、提升创作及反馈效率，铺垫线上实时互动
- AI 同样提升了内容的反馈生成速度，对于实时交互内容有重大意义，具有将线下和真人的快速交互迁移到线上的可能，也即令 AI 承担真人的社交、创作、协作功能，可能会出现新的潜在场景（如社交类和探索类游戏等）。我们在 Game AI 板块所提及的 AIbot 实时玩家教学在一定程度上提供了一种互动的新形式，交互教育/交互探索游戏虚拟陪伴场景值得期待。
- 目前来看，内容消费者变得更容易将现实情感需求投射在虚拟世界中，预计会产生许多深入实时的互动需求，市场规模可观。
2.3、基于海量数据激发创意认知、提升内容生产多样性
- 相较于人类艺术家，AI 能够接触借鉴更多的数据，在基于 prompt 进行内容生成后 AI 创作的内容会有更多的二次创造空间和自由度。例如，生成算法能基于特定条件或完全随机的生成现实中不存在的形状、色彩搭配、图案或结构等，赋予内容创作更多可能，产生“超现实感”及“未来感”，推动艺术创新。
2.4、模态元素二次拆解组合，改变内容生产逻辑及形式
- 通过语音克隆、编曲风格提取等手段，AIGC 能够将原客体所对应的不同模态信息进行拆解，例如演讲者的面部形象、声音、演讲内容等。在重新组合之后，能够完成过往受到条件限制无法完成的工作。例如路人的声音 + 专业的播音逻辑、更符合特定审美的面部等，打破真人/真实场景在要素组合上具有的局限性。
2.5、AI 系统或数据库联动，实现高度个性化/高频优化
- 在与特定的数据库（例如实时更新的客户数据、市场反馈数据、特定主题下的历史统计数据）或 AI 系统进行联动后（如个性化推荐系统等），AIGC 能够在更为精准的未来预测/个性化预测基础上调整其生成内容。
- 例如，根据、根据所处渠道风格调整生成内容、参考历史数据优化生成内容等。该价值在内容用户习惯调整内容营销文本营销领域有重大意义。
三、生成式 AI 改变内容创作和分发范式
3.1、当前与未来设计工作流程对比
- 当前概念设计师工作流程：接到需求→搜集参考（图库）→构思出图→和甲方沟通修改。
- 未来设计工作流程：创意→AI→创意。
3.2、AI 文生图存在最大的问题是什么？
AI 创作能力在未来短时间内的进步速度，也将取决于各行各业收集和训练行业优质数据的工作。
开发人员使用 AI 生成宠物小精灵，在初期使用“写实”数据集后发现运行效果不理想，重新使用 26 张新数据集训练 20 分钟，我们根据二者之间的对比，可以看到 AI 学习和生成效果是非常棒的，具体如下图所示：
AI 目前最大的问题不是“不够聪明”，而是“书读得太少"。 在 AI 新范式下创作，要考虑什么样的内容更利于 AI 学习和 AI 生成使用。
如果我们将艺术家关键词对生成图像的贡献视为艺术家本/的贡献，我们从原理上就可以为艺术家的创意价值定价了。
3.3、AI 从底层改变了哪些游戏规则？
今天的 AI 从底层改变了游戏规则，接下来会看到以下变化：
- 不会画画的人用 AI 生产高质量视觉作品。
- 互联网上难以估量的图像数据被重新组织起来，围绕模型训练和数据标注出现新的生意。
- 图片版权名存实亡，参与建立 AI 数据集成为艺术家的主要收益。
- 传统图像处理软件、3D 建模软件被围绕 AI 范式建立的新工具取代。
四、为何生成式 AI 迅速爆发和突破？
4.1、大模型突破瓶颈
根据英特尔（Intel）创始人之一戈登·摩尔（Gordon Moore）提出的 “摩尔定律”：当价格不变时，集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。换言之，每一美元所能买到的电脑性能，将每隔 18 个月翻两倍以上。
而现在由于高效数据、高效算力、高效模型、高效知识需求的增长，摩尔定律原来中的 2 倍将增长至现在的 10 倍，具体如下图所示：
在 “The blessings of scale”中，根据趋势我们可以明确得知：同等条件下，随着模型参数量的增加，更大的模型会带来更好的结果，且目前的趋势并未饱和，故目前阶段大模型的投资依然会增加以获得更高的效益，具体如下图所示：
4.2、多模态融合打破边界
多模态融合打破边界，模型越来越大，模型走向行业，模型走向融合，具体如下表所示：
| 大模型趋势 | 内容 |
|---|---|
| 模型越来越大 | 探索极限，目前到 5000 亿仍然保持线性增长。越来越接近人脑神经元连接数，甚至超过。 例：OpenAl GPT-3（175B） 、谷歌 PaLM（540B） |
| 模型走向行业 | 在通用预训练大校型（L0）的基础上，在行业数据上更新训练后，适用于行业特征拍取的模型族（L1）。 例：煤矿模型，电力大模型，药物分子大模型等。商汤：INTFRN 系统（初学者-专家-通才）；百度:行业大模型。 |
| 模型走向融合 | 未来 2~3 年，视觉和语言大模型统一到多模态大模型，架构上也实现基本统一。各种校态大模型进行充分融合。 例：文本 + 视觉，语音 + 文本，文本 + 视频等 OpenAI DALL*E/E2；谷歌 Imagen；微软 GLIP 等。 |
五、生成式 AI 技术趋势分析
生成式 AI 技术的发展更趋向于：可控、高精度；更快、更好、更便宜。
可控和高精度重建成为技术突破口，带来了超乎想象的结果，得益于 Diffusion model、语言大模型、跨模特大模型、Nerf 等技术的突破，具体如下图所示：
六、生成式 AI 无法产生创意的基本元素
生成式 AI，可控生成于机器而言，是不同语义的重组，于人而言，就是创意！在绘画领域，AIGC 是将绘画的三要素（构图、纹理、着色）进行重组从而产生创意。但是他并不能真的产生创意的基本元素，举例具体如下图所示：
图像生成，反事实是创意，但是对于语言生成，反事实却是灾难，可谓“恐怖如斯”，具体如下图所示：
总结
百度文心一言发布，股价盘中跌超 10%，也看到很多小伙伴们在试用文心一言后发出的吐槽，基于 Generative AI 的发展不是一朝一夕，这个问题的本质也并不是仅在文心一言中存在的，而 ChatGPT 确实在自然语言理解、自然语言处理等方面有进步的地方，同时，在算法、数据、算力上推进了有效结合。而面对 ChatGPT 的热潮，我们应有的态度正如科技部部长王志刚说所说，我们国家对于任何一个新的技术，包括 AI 技术出来以后，在伦理方面都采取了一些相应的措施，对科学技术发展趋利避害，让“利”更好地发挥出来。
我是白鹿，一个不懈奋斗的程序猿。望本文能对你有所裨益，欢迎大家的一键三连！若有其他问题、建议或者补充可以留言在文章下方，感谢大家的支持！
百度文心一言对标 ChatGPT，你怎么看？
何为文心？“文”就是我们中华语言文字中的文，“心”是希望该语言模型可以用心的去理解语言，用心的去服务用户。
在近期全球陷入 ChatGPT 技术狂欢的同时，中国也有了对标 ChatGPT 的大预言模型。随着百度文心一言发布会的召开，我认真了观看了整个过程。作为一款百度十几年研发投入积累所得的产品，作为“中国版 ChatGPT”，我对它有着浓厚的兴趣，且第一时间申请了体验资格，参与到测试当中。
文心一言 VS ChatGPT
最近在网上经常性的看到这么一张图片，就是将文心一言与 ChatGPT 进行对比，而且差距显而易见。此外在某些站点也可以看到文心一言被“群嘲”。
近期全球陷入 ChatGPT 技术狂欢，ChatGPT 作为 OpenAI 开发的人工智能语言模型，由文本生成对话的训练数据驱动，与其他人工智能技术相比，ChatGPT 可以生成更为自然、流畅的语言回答，这确实是它最大的优势之一。而有人就将此优势拿去对比国内新发布的文心一言，矛头直指文心一言的种种不成熟。但我们可能忽略了一点，每个人工智能技术都有其独特的优势和适用场景。比如 AlphaGo 围棋机器学习模型可能在下棋方面表现出色，而像“聊天机器人”这样的技术则更适合于帮助人们进行自然的对话交流。因此将 ChatGPT 与其他人工智能技术进行比较可能需要考虑到多个因素，而不仅仅是它们的语言生成能力。
如果说非要以己之长比其之短，那么在中文与中华文化的理解上，ChatGPT 与文心一言就没得比，相信有很多人在中文语境下体验 ChatGPT 时也体会到过它“人工智障”的时候吧，那这又怎么说？
其实我想说的是每个语言模型都有自己的优势和适用环境，它们的设计目标是一致的，都是为了辅助人、帮助人、为人类提供更好的服务。所以在看待文心一言的问题上，我们不能仅仅将关注焦点聚集在在文心一言的瑕疵和不成熟上，而是应当站在更加长远且更加全面的角度来看待它。
接受不完美 期待进步
很喜欢李彦宏董事长在发布会上讲的那句话：“我们在使用的过程中有时候会感受到惊喜，有时候可能也会发现明显的错误，但有一点是可以肯定的，它的进步速度会非常快。”他本人也指出自己在体验过程当中，文心一言的能力不能叫做完美。
其实没有哪一个技术、哪一款产品是完美的，更何况这是第一代版本，它的发布则可以获得用户的反馈，迭代速度会加快，能力也会不断的成长与提升。即使有不完美，从现在的发展情况来看，文心一言也是国内互联网大厂中唯一成熟的产品，靠文心一言百度就已经证明了其在人工智能领域、在互联网行业当中的地位。
里程碑意义
随着文心一言语言模型的发布，无疑会对国内科技产业的发展产生带动作用，诸多同类型商业化产品也将会出现。其次在发布会上也提到，文心一言是百度十几年的研发投入积累、持续精耕的产物，这体现着百度在 AI 上的长期坚持。
在我看来，文心一言在国内人工智能领域具有里程碑式的意义，这不仅在于技术水平，更在于人工智能发展理念、对待 AI 的理念。当我们能够认识到这一层，就会发现仅仅去关注文心一言产品本身、仅仅拿它与同类型产品相比较就有点舍本求末了。借用网上的一句话：无需完美，已然具备里程碑意义！
文心一言初体验
文心一言的能力定位主要在于五个方面：文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。
✔ 文学创作
从哲学角度续写《流浪地球》，文心一言提出了一些可能的思考方向，且提醒用户注意遵循小说的创作原则和规范。体现出文心一言的总结分析和推理能力，这是基于 5500 亿事实数据训练才得以保证事实性问题的准确性。
✔ 商业文案创作
如果说文学创作体现的是总结分析能力，那么商业文案的创作则是其理解表达、创新创意能力的展现。这种能力我们是没有办法专门去教语言模型的，正如“读书破万卷”，想要“满腹经纶、学识渊博”也得是在大量学习的基础之上，AI 语言模型基于的知识量更是不计其数。
✔ 数理逻辑推算
根据发布会的介绍来看，文心一言大模型训练数据包含万亿级的网页数据、数十亿搜索数据和图片数据、百亿级的语音日均调用数据，以及 5500 亿事实知识积累。所以在梳理逻辑推算方面，它给出答案的同时还能够做到对解题思路的一步步推理。
✔ 中文理解
作为植根于中国市场的语言模型，它对于中文和中华文化的理解能力也是相当高，相较于在中文语境下的 ChatGPT 有时会出现“人工智障”式的表现，文心一言则不会产生类似问题，毕竟百度对于中文语言的处理还是有明显优势的，对于国人的适用性来说，文心一言绝对优于 ChatGPT。
✔ 多模态生成
其多模态主要包括根据文字需求生成图片、创意性的回答图片内容、用语言讲解、生成视频四个方面。但语言和视频这块还不太完善，支持的类型也比较少，体验较差。期待进一步完善。
此外我也对 IT 相关的代码生成、疑难解答等进行了相应的测试，体验良好。
写在最后
综合测试下来，根据以上表现可以说文心一言具备了很多近似人类的理解能力，如表达理解、逻辑推理等，而且它的准确性和流畅性可以说接近人类。其次就是对中文和中国文化的理解，对于我们中国使用场景来说，绝对是优于 ChatGPT 的。当然在使用的过程中难免会感受到些许不足之处，但是我们应该给予的是期待，而不是冷嘲热讽。期待文心一言的飞速进步和完善。
以上是关于生成式 AI：百度“文心一言”对标 ChatGPT？什么技术趋势促使 ChatGPT 火爆全网？的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章