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:1,131 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：

  1. 百川、MINIMAX、千问比较雷同；
  2. 百度和讯飞的回答风格比较类似；
  3. 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：

  1. 通用问题是AI生成的。
  2. 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。
  3. 整体而言，Open AI的效果确实比国内大模型的表现要好一些。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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：

  1. 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；
  2. 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

  1. 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；
  2. 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；
  3. 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

  1. 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；
  2. 行业落地垂类模型，可选：阿里通义大模型；
  3. 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：

  1. 通用能力接openAI 的ChatGPT3.5或ChatGPT4.0的模型。前提是合法合规。
  2. 放弃微调，购买定制开发垂类模型。
  3. 定向开发AI行业属性应用工具

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