“利刃”出鞘 看这个金融机构怎样揭穿“老总”本来面目，

百度文心一言来了！李彦宏想要“革新生产力工具”

十年磨一剑，“文心一言”终于利刃出鞘。

3月16日下午，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏现场展示了文心一言在文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解、多模态生成五个使用场景中的综合能力。

据介绍，百度文心一言定位于人工智能基座型的赋能平台，将助力金融、能源、媒体、政务等千行百业的智能化变革，最终“革新生产力工具”。

即日起，首批用户即可通过邀请测试码，在文心一言官网体验产品，后续将陆续开放给更多用户。此外，百度智能云即将面向企业客户开放文心一言API接口调用服务。3月16日起正式开放预约，搜索“百度智能云”进入官网，可申请加入文心一言云服务测试。

尽管在现场展示中，文心一言已经几乎能媲美ChatGPT，但李彦宏也坦言：确实不尽完美，“这类大语言模型还远未到发展完善的阶段，进步空间很大”。

对标ChatGPT，文心一言“人有我有”

凭什么“革新生产力工具”？在李彦宏的现场展示中，文心一言在五大使用场景中，展露了其五大能力。

从对标ChatGPT的层面来看，文心一言基本做到了“人有我有”。

1.文学创作

如果你体验过ChatGPT，那么对于其强大的“人工智能聊天机器人服务”，应该是印象深刻的。

这一点当然也只是最低门槛，百度凭借其在搜索业务的积累，拥有世界上较大的知识图谱，可以轻而易举地实现这一功能。

在李彦宏现场展示的文学创作场景中，文心一言根据对话问题将科幻小说《三体》的核心内容进行了总结，并提出了五个续写的建议角度，体现出对话问答、总结分析、内容创作生成的综合能力。

此外，文心一言准确回答了《三体》作者、电视剧角色扮演者等事实性问题。面对“于和伟和张鲁一有哪些共同点”、“于和伟和张鲁一谁更高”这类问题，文心一言也基于推理能力得出了正确答案。

2.商业文案创作

ChatGPT的“创造力”，也是让人“惊艳”。

在这一局的PK中，百度文心一言在商业文案创作场景中，顺利完成了给公司起名、写Slogan、写新闻稿的创作任务。

据介绍，文心一言大模型的训练数据包括万亿级网页数据、数十亿的搜索数据和图片数据、百亿级的语音日均调用数据，以及5500亿事实的知识图谱等。这让百度在中文语言的处理上，能够处于独一无二的位置。

3.数理逻辑推算

“鸡兔同笼”成为了文心一言，展示其“数理逻辑推算”能力的案例。

面对“鸡兔同笼”这类锻炼人类逻辑思维的经典题，文心一言能理解题意，并有正确的解题思路，进而像学生做题一样，按正确的步骤，一步步算出正确答案。

4.中文理解

作为扎根于中国市场的大语言模型，文心一言具备中文领域最先进的自然语言处理能力，在中文语言和中国文化上有更好的表现。

在现场展示中，文心一言正确解释了成语“洛阳纸贵”的含义、“洛阳纸贵”对应的经济学理论，还用“洛阳纸贵”四个字创作了一首藏头诗：洛阳城里春光好，阳艳无双不负赏。纸贵漫天诗词赋，贵比黄金乐未央。

李彦宏提到，文心一言也支持英文，但是“懂得都懂”，相较于ChatGPT仍是“不尽完美”。但是，未来，文心一言必然会朝着支持多种语言的方向，继续进步。

5.多模态生成

李彦宏在现场以“2023世界智能交通大会”为题，展示了文心一言在多模态生成方面，生成文本、图片、音频和视频的能力。

最初，文心一言为“2023世界智能交通大会”创作了一张海报；随后，对于“智能交通最适合哪个城市发展”这个问题，也给出了相应的观点解答；有趣的是，文心一言甚至能够生成四川话等方言语音；最后，文心一言甚至可以将上述文本、图片、音频信息，统一生成一个完整的视频版本。

来源：百度

遗憾的是，由于视频生成的成本较高，目前尚不对所有用户开放。但是，熟悉百家号的用户，已经在使用这一功能了：你创作的文字内容可以快速转制成视频模式并自动发布在百家号上。

李彦宏表示，“多模态是生成式AI一个明确的发展趋势。未来，随着百度多模态统一大模型的能力增强，文心一言的多模态生成能力也会不断提升。”

相较GPT-4，文心一言“人有我待优”

复刻ChatGPT，注定是一场巨头专属游戏，创业公司胜出的概率无限趋近于0。即便是最被寄予厚望的百度，也只能用“对标”而非超越，用“人有我有，人有我待优”，而非“人有我优”。

在演讲的开始，李彦宏就提到了“不尽完美”，“大家的期望值是要对标ChatGPT，甚至要对标GPT-4，这个门槛还是很高的。”

事实，或许也正如此。就在文心一言正式发布的前一天，OpenAI发布了多模态预训练大模型GPT-4（接受图像和文本输入，发出文本输出）。

OpenAI官方称，GPT-4是OpenAI扩展深度学习的最新里程碑。其联合创始人&；； CEO Sam Altman也表示，“GPT-4是我们迄今为止功能最强大、对齐最好的模型！”

为了初步了解GPT-4在其他语言上的能力，OpenAI使用Azure Translate，将一套涵盖57个主题的1.4万多项选择题的MMLU基准，翻译成了多种语言，然后进行测试。

在测试的26种语言中，有24种语言，GPT-4优于GPT-3.5和其他大语言模型的英语语言性能。其中，中文达到了80.1％的准确性，而GPT-3.5的英文的准确性为70.1％。

也就是说，在这个测试中，GPT-4对于中文的语言理解，已经优于此前ChatGPT对于英文的理解。

来源：百度