国内外主流模型对比
发布时间:2024-02-27 22:02:53 · 责任编辑:字母汇 · 浏览量:640 次
对比分析总结
1)百度文心大模型
- 优势:语言大模型技术领先,中文处理能力强,有丰富的应用场景和生态。
- 劣势:对硬件要求较高,部署和运维成本较高。
- 产品性能:高性能的自然语言处理能力。
- 擅长领域:语言生成、语言理解、机器翻译等。
- 接入方式:API接入,支持多种编程语言。
- 使用成本:中等。
2)百川大模型
- 优势:模型规模大,能够处理大规模的文本数据和复杂场景。
- 劣势部署和运维成本较高,对硬件资源要求严格。
- 产品性能:高性能的自然语言处理和文本生成能力。
- 擅长领域:文本摘要、内容生成等。
- 接入方式:API接入,支持多种编程语言。
- 使用成本:中等。
3)Minimax
- 优势:技术实力雄厚,致力于开发AI解决方案,具有广泛的应用场景和生态。
- 劣势:对硬件要求较高,部署和运维成本较高。
- 产品性能:高性能的自然语言处理能力。
- 擅长领域:语言生成、语言理解、机器翻译等。
- 接入方式:API接入,支持多种编程语言。
- 使用成本:中等。
4)阿里通义
- 优势:有着强大的云计算基础设施,大模型定制化程度高,性能稳定。
- 劣势:与外部生态的连接不够丰富,应用场景有限。
- 产品性能:高性能的自然语言处理和图像处理能力。
- 擅长领域:智能客服、智能推荐等。
- 接入方式:API接入,支持多种编程语言。
- 使用成本:中等。
5)讯飞星火
- 优势:语音识别与生成技术领先,语音大模型应用广泛。
- 劣势:语言大模型技术相对较弱,对文本长度和领域有一定的限制。
- 产品性能:高性能的语音识别和生成能力。
- 擅长领域:语音交互、语音转换等。
- 接入方式:API接入,支持多种编程语言。
- 使用成本:较高。
6)OpenAI
- 优势:在自然语言处理领域具有很高的声誉和技术实力,有广泛的应用场景和生态。
- 劣势:对硬件要求较高,部署和运维成本较高。
- 产品性能:高性能的自然语言处理能力。
- 擅长领域:语言生成、语言理解、机器翻译等。
- 接入方式:API接入,支持多种编程语言。
- 使用成本:较高。
一、大模型横向对比测试
1. 翻译文章功能测试
专家审核结果:
邀请行业知名英文编辑老师查看翻译质量的结论。
看了4家翻译,每家都有错。具体问题如下:
1)专有公司名都是错的,都是按照字面翻。这是非特别训练的数据的基本共同问题。
2)文字的基本语法是正确的。
但是不能达到专业新闻写作的提供解释性内容的要求。特别是百川的好些。
3)4个翻译中,百川大模型中准确性最高,百度文心和讯飞星火并列。最差是OpenAI,把“盛美上海”译为中芯国际的“SMIC”。
文中涉及的公司名,标准处理如下:
- 中科共芯 (刚注册,还没有官网,用汉语拼音可以)
- 盛美上海 ACM Research
- 拓荆科技 Picotech
- 中科飞测 Skyverse
- 微导纳米 Leadmicro
2. 通用问题测试
以下是10个通用的问题,它们覆盖了不同的主题和领域,旨在帮助您测试大模型的语言能力:
这些问题旨在评估大模型在不同主题和领域内的知识理解、分析能力和语言表达水平。通过这些问题,您可以对大模型的语言能力进行全面而有效的测试。
问题1:什么是人工智能?请简述其发展历程和当前应用领域。
测试结果如下:
问题2:环境保护对于可持续发展为何重要?请谈谈您的看法。
测试结果如下:
问题3:描述一下互联网如何改变了我们的生活方式和工作方式?
测试结果如下:
问题4:在全球化背景下,不同文化间的交流与融合有哪些积极作用?
测试结果如下:
问题5:请谈谈您对健康和健康生活方式的理解,以及它们对个人和社会的重要性。
测试结果如下:
问题6:教育对于个人成长和社会发展有何重要性?您认为教育的未来趋势是什么?
测试结果如下:
问题7:科技进步如何影响我们的日常生活?请举例说明。
测试结果如下:
问题8:旅行可以带来哪些好处?请谈谈您最喜欢的旅行经历及其对您的影响。
测试结果如下:
- 百川、MINIMAX、千问比较雷同;
- 百度和讯飞的回答风格比较类似;
- OpenAI的是最全面,并且最智能的,知道自己是虚拟助手。
问题9:您如何看待社交媒体在现代社会中的角色?它有哪些正面和负面影响?
测试结果如下:
问题10:请描述一下您对未来世界的展望,包括科技、环境、社会等方面的发展趋势。
测试结果如下:
3. 测试结果小结
横向对比回答,在每个问题上的表现,表现比较好的打钩√,表现稍微差一些的不标识。
小结:
- 通用问题是AI生成的。
- 测评打分主要是从回答的丰富度、完整等、深度,以及连接输出的稳定性上进行考察。
- 整体而言,Open AI的效果确实比国内大模型的表现要好一些。
- 国内大模型,在通用能力的语言理解和表达上,以百度文心和通义千问效果最佳。
- 讯飞星火的得分比较低,主要是因为在同一个问题上,回答的结构性,输出的文字内容丰富度不够其他家好,但是整体给出的回答也是不错的。
- 结果只是相对而言,掺杂着作者的主观感受,仅供参考。
4. 专业机构测评结果参考
SuperCLUE总排行榜(2023年12月)
可参考:
SuperCLUE十大基础能力排行榜(2023年12月)
可参考:
分析小结:
- 在计算、逻辑与推理、代码、语言理解和收取、生成与创作、上下文对话、角色扮演、工具使用、传统安全等领域,GPT4-Turbo是表现最好的,其次是国内的文心一言4.0,千问等;
- 知识与百科,国内的大模型表现比较好。
二、调研总结对比
1. 能力对比
2. 价格对比
三、大模型选型建议
1. 选择一家供应商的方案
- 如果是“API接入”的方式,取通用能力,首选效果好的百川大模型、其次是百度文心大模型、阿里通义大模型;
- 如果是“API接入+微调+服务器”的方式,取生态好,有云服务的厂商,首选:百度文心大模型、阿里通义大模型;
- 如果是“API接入+微调+服务器+行业落地应用+AI工具”的方式,取通用能力强、生态好、产品矩阵丰富、有云服务的厂商、行业落地产品有实际案例的,首选:阿里通义大模型、百度文心大模型、其次讯飞星火大模型。
综合来看,考虑企业的实际情况,最有可能选择的供应商:阿里通义大模型、百度文心大模型。
2. 多家供应商并用的方案
- 通用大模型,可选:百度文心大模型、阿里通义大模型、百川大模型、讯飞星火大模型;
- 行业落地垂类模型,可选:阿里通义大模型;
- 更多AI工具接入,可选:讯飞星火大模型。
综合来看,可采用API的方式接入:百度文心大模型、阿里通义大模型、讯飞星火大模型,局部AI能力购买百度或讯飞。
放弃微调,采用百度、阿里的垂类模型定制功能,可能成本更低一些。
3. 低成本提效的方案
如果成本考虑优先、又希望效果比较,在目前用户量和影响力还比较好的情况下,可采取:
- 通用能力接openAI 的ChatGPT3.5或ChatGPT4.0的模型。前提是合法合规。
- 放弃微调,购买定制开发垂类模型。
- 定向开发AI行业属性应用工具
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