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文心一言对比GPT4（文心一言对比GPT4）

发布时间：2023-05-23 12:21:34 稿源：创意岭阅读： 68

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于文心一言对比GPT4的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

AI大模型扎堆上线，你觉得谁能强势出圈？
文心一言发布后股价暴跌，汽车智能化这张牌究竟该怎么打？
韩媒“整活”真相 LG新能源慌了！|汽势观察
人类作者
百度文心一言是什么？你对文心一言有什么期待？

文心一言对比GPT4（文心一言对比GPT4）

AI大模型扎堆上线，你觉得谁能强势出圈？

撰文 / 涂彦平编辑 / 黄大路设计 / 赵昊然

ChatGPT在这个春天霸占了中文互联网，普通人面对它多生出兴奋和焦虑交织的复杂情绪，而大公司不甘落后，纷纷宣布自己也在做类似的AI大模型。

继3月16日百度发布文心一言之后，4月7日，阿里云官宣大模型通义千问开始邀请测试。

4月8日，在人工智能大模型技术高峰论坛上，华为云人工智能领域首席科学家田奇分享了盘古大模型的进展及应用。他透露，华为盘古大模型正在推动人工智能开发从“作坊式”到“工业化”升级。

接下来，有多场大模型相关发布会扎堆举办。

4月10日，商汤“日日新SenseNova”大模型体系问世；4月11日，毫末智行自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若发布；由昆仑万维和奇点智源合作研发的天工大模型3.5发布在即，并将于4月17日启动邀请测试；5月6日，科大讯飞“1+N认知智能大模型”即将发布……

互联网巨头、人工智能公司、智能硬件公司、自动驾驶公司等各方力量，都积极参与到大模型这一场盛宴中来。

行业监管也迅速出手。4月11日，国家网信办发布通知，就《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》面向社会公开征求意见。

根据计算机科学家、自然语言模型专家吴军的说法，ChatGPT背后是一个叫做语言模型的数学模型在发挥作用，这项语言模型技术早在1972年就已经有了，是由他的导师弗莱德里克·贾里尼克(Fred Jelinek)在IBM期间带领团队研发出来的。

只是到了今天，由于算力不断提升，语言模型已经从最初基于概率预测的模型发展到基于Transformer架构的预训练语言模型，并逐步走向大模型的时代。

复旦大学计算机学院教授、MOSS系统负责人邱锡鹏曾这样描述大模型的能力飞跃：“当模型规模较小时，模型的性能和参数大致符合比例定律，即模型的性能提升和参数增长基本呈线性关系。然而，当 GPT-3/ChatGPT 这种千亿级别的大规模模型被提出后，人们发现其可以打破比例定律，实现模型能力质的飞跃。这些能力也被称为大模型的‘涌现能力’（如理解人类指令等）。”

每当有革命性的技术诞生，无一不是由其在具体行业的商用化应用来实质性地推动行业进步。作为连接技术生态和商业生态的桥梁，大模型也将在很多行业应用落地。

只是，这波来势凶猛的大模型热，究竟会催生万物生长改变万千业态，还是继区块链、元宇宙之后又一个看上去很美的泡沫？

无限想象空间？

特斯拉将Transformer大模型引入自动驾驶领域中，拉开了AI大模型在自动驾驶领域应用的开端。大模型在自动驾驶行业的应用将提升系统的感知和决策能力，已经被视为自动驾驶能力提升的核心驱动力。

4月2日，百度正式发布百度自动驾驶云Apollo Cloud2.0。百度智能驾驶事业群副总裁、智能网联业务总经理高果荣表示，Apollo Cloud2.0基于大模型实现了自动驾驶数据智能的搜索引擎，大模型的能力积累了自动驾驶数据智能的搜索引擎，从海量数据中能够精准找到自动驾驶面向不同场景的数据。

“在自动驾驶领域，BEV(Bird''s Eye View，鸟瞰视图)是当前主流的技术路线，未来可以朝着多模态、通用智能的方向发展。”商汤科技联合创始人、首席科学家、绝影智能汽车事业群总裁王晓刚表示。

他认为，在通用人工智能时代，输入提示词和多模态内容，就可以生成多模态的数据，更重要的是，可以用自然语言生成对任务的描述，用非常灵活的方式覆盖大量的长尾问题和开放性的任务，甚至是一些主观描述。

王晓刚举了一个例子来说明AI和AGI处理任务的不同。给定一张图片，判断是否需要减速，AI和AGI的反应有什么不一样呢？

现有的AI系统，会首先做物体检测，然后再物体框里做文字识别，最后做决策。整个过程中每一个模块都是事先定义好的任务。

而在通用人工智能下，给定图像，人们只需要用自然语言去问问题，比如，“这个图标是什么意思？我们应该做什么？”模型本身不会发生变化，它会通过自然语言的方式给出一系列逻辑推理，最后得出结论。比如，它会说，“前面限速30公里/小时”“前面100米是学校区域”“有小孩”“应该小心驾驶”“将车速降到30公里/小时以下”等。

王晓刚还指出，智能驾驶汽车领域有“数据飞轮”的说法，通用人工智能时代则会产生“智慧飞轮”，人和模型之间可以互动，通过人的反馈，模型能更好地理解人需要它展示什么样的能力，而去解锁更多技能。从数据飞轮升级到智慧飞轮，可以实现人机共智。

商汤基于多模态大模型，可做到数据的感知闭环和决策闭环。从前端自动采集高质量的数据，到利用大模型进行自动化的数据标注和产品检测，“能够几百倍地提升模型迭代的效率并降低成本”。

华为云EI服务产品部总裁尤鹏也表示，“整个数据标注是整个自动驾驶领域准确率、效率、成本最高的一部分”，这部分的效率直接影响到自动驾驶算法和驾驶等级的提升。他透露，华为云正在做预训练标注大模型，支撑后续的自动驾驶算法的训练，可能会在几个月后会发布。

除了自动驾驶，很多行业人士相信，智能座舱也将在大模型的赋能下有着质的提升，尤其将为人机交互打开新的大门。

百度集团资深副总裁、智能驾驶事业群组总裁李震宇认为人工智能将重塑汽车空间，人与汽车的关系将会截然不同。“未来，我们相信每辆汽车都会搭载一个数字虚拟人。未来的数字虚拟人不仅可以模拟人的外形，还可以注入灵魂，真正拥有对人类意图的理解……同时也不再是单一以前场景的车机助理的身份，而会转化成全能助理。”

他相信，随着通用人工智能的发展，智能座舱将成为汽车创新的新焦点，将会重塑其空间，届时用户和车企之间的距离将缩短，用户和品牌之间的关系将更为紧密。“拥有自然语言交流能力的智能车可以让车企与用户直接进行一对一的对话。当汽车成为全能助理后，车企将面对用户需求爆发式的增长。”

王晓刚称，在智能座舱板块，通用人工智能可以使基模型具备对空间环境的理解、用户状态的感知、多模态指令解析及多轮逻辑对话、内容生成等一系列能力，进而赋能包括情绪感知、智能助手、基于情感的对话、创意内容生成、个性交互等一系列功能，不断地提升个性化体验，进一步拓展应用场景。

“智能汽车是通用人工智能实现闭环的一个非常好的场景，我们已经有人机共驾。”王晓刚表示，“未来我们希望车和模型之间能够产生更有效的互动，那就完成了从人到车到模型这样一个互动闭环，能够让通用人工智能为我们提供更好的驾乘体验，解锁无限的想象空间。”

只是，消费者距离这种有着“无限的想象空间”的汽车生活还有多远，没有人说得出答案。

希望在于将来

想象是美好的，不过，挑战也随之而来。

“过去我们一年要做大概1000万帧的自动驾驶图像的人工标定，请外包公司进行标定，大概6到8元钱一张，一年的成本接近一个亿。但是当我们使用软件2.0的大模型通过训练的方式进行自动化标定，效果会非常可怕——过去需要用一年做的事情基本上三个小时就能完成，效率是人的1000倍。”理想汽车创始人、董事长兼CEO李想OK表示，“对于员工来说，他们会感觉用拳头打架遇到了拿枪的。”

他认为，在这样的状况下，如何能够让软件2.0和现有人才进行融合，为他们提供怎样的全新工作流程、激励机制，如何去选用任用人才，给全行业提出了挑战。

更大的挑战可能还在于中外大模型技术的差距。

3月25日，在2023中国发展高层论坛上，360创始人、董事长兼CEO周鸿祎表示，目前来看，中国大语言模型和GPT-4的差距在两到三年时间，GPT的技术方向已经明确，不存在难以逾越的技术障碍，中国在场景化、工程化、产品化、商业化方面拥有巨大优势，应当坚持长期主义精神，迎头赶上。

4月9日，由中国人工智能学会主办的人工智能大模型技术高峰论坛上，融汇金信CTO李长亮认为，未来做通用大模型的和做场景的分层很清晰，没有中间态。做通用大模型需要大量的算力、数据、人员、资源等，只有有很强技术储备和资源调配能力的大公司才能做，中小创业公司在这条赛道上会很难；在垂直应用上，基于大模型的发展，结合场景的know-how做一些创新应用，则会有无数的企业诞生。

他还认为，中国在大模型这个产业赛道上是很有机会的，因为在中文场景下，我们更懂我们自己的语言，沉淀了大量的中文知识，会迅速追赶并超越。

我们也注意到，计算机科学家、自然语言模型专家吴军在4月3日晚得到的一场直播中则给当下的ChatGPT热泼了盆冷水。他直言ChatGPT在中国被过度炒作了，中国的大部分研究机构是做不了的。

在他看来，ChatGPT的原理很简单，但是在工程上要想做到，其实蛮困难，因为ChatGPT太耗资源，光硬件的成本就要差不多10亿美元，这还没算电钱。ChatGPT训练一次要耗多少电？吴军的说法是，大概是3000辆特斯拉的电动汽车，每辆跑到20万英里，把它跑死，这么大的耗电量，才够训练一次。这是非常花钱的一件事。

他的结论是，ChatGPT不算是一项新的技术革命，带不来什么新机会，最后可能的一个结果就是给几家大的做云计算的公司交钱。

由ChatGPT带起的大模型热，最终会在各行各业开花结果，还是盛名之下其实难副？不妨把这个问题交给时间。

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文心一言发布后股价暴跌，汽车智能化这张牌究竟该怎么打？

预告了一个多月的文心一言，终于在3月16日揭开面纱，可令人遗憾的是，发布后的效果不仅没能达到预期，还因为李彦宏给大家展示的是提前录好的视频，被网友嘲笑为“ChatPPT”。甚至一向对“新技术”极为包容的资本市场也不买账——文心一言发布会还未结束，百度股价就直线下挫，跌幅一度扩大至10%。

“百度股价下跌”的词条也一度登顶微博首页。那么为什么网友会如此失望呢？我们回看了一遍发布会，总结了几个原因。

其一，在于技术不够新颖。发布会上展示的文心一言对话模型从内容输出到交互界面，几乎可以称之为ChatGPT的翻版，支持多模态文本生成视频、音频虽然很亮眼，但被提前一晚发布的“GPT-4”抢去了风头。

有科技媒体称，文心一言本来对标的是OpenAI在去年11月底发布的ChatGPT（GPT-3.5版本），没想到在发布前夜遇上了实力更强的新版GPT-4，整体的节奏被打乱了。李彦宏也表示，AI可以通过数据积累迭代实现智能升级，未来的潜力还是无穷的。

这个逻辑有点儿像车企宣传智能化功能时强调的“OTA”升级，尽管这项功能现在还不完善，但假以时日总能派上用场。

其二，在于态度不够诚恳。发布会之所以让人期待，是因为能够实时展示产品的效果，或许为了避免直播事故，百度此次发布采用了录制视频的做法，效果大打折扣。这种操作跟互联网企业刚刚踏入汽车市场的时候颇为相似，当时的热词是“PPT造车”。

其三，在于姿态不够优雅。李彦宏在发布会上宣布，已经有超过650家企业将接入文心一言，也用了极大篇幅介绍技术变现和商业合作的价值。但这些技术目前无法在用户层面落地，甚至目前首批内测只开放给B端用户。

因此，无论是业内还是网友都普遍认为，百度发布文心一言是想蹭ChatGPT的热度，提前站位AI市场，毕竟目前国内科大讯飞、商汤也都在做相似的产品，百度自然要先声夺人。

李彦宏自己也承认，“从我自己在内测过程中体验到的文心一言的能力来说，当前确实不能叫作‘完美’。”之所以选择此时发布，更多是满足市场的需求。

这是一种焦虑。面对市场竞争的不确定性，尽管技术可能还不够成熟，但必须先发制人，先占领舆论高点再说。

当然，作为中文搜索“一哥”，百度在芯片层（高端芯片昆仑芯）、框架层（飞桨）、模型层（文心预训练大模型）和应用层（产品在诸多场景应用）等技术领域都拥有关键自研技术，可以说是国内最有实力做出与ChatGPT对标产品的企业。

从这个意义上说，哪怕文心一言目前的水平遭到嘲笑，但对于正在面临智能电动化转型的车企而言，依然是一根可以尝试的“救命稻草”。

因此我们看到，截至目前，已经有包括长安、吉利、岚图、红旗、长城、东风日产、零跑等10余家车企都宣布将在其智能座舱接入文心一言。将于3月18日上市的长安逸达，或将会成为全球首款搭载文心一言的车型。

这些企业之所以宣布合作，也是想尽可能完善智能互联领域的生态架构。因为，在严重内卷的智能化赛道里，“人无我有，人有我优”已经成为了公认的竞争法则。

但当“活着”成为2023年各行各业发展的主基调，汽车行业各大品牌纷纷加入“价格战”的大背景下，每个企业其实都应该深刻反思一下——在智能驾驶和智能座舱短时间内很难有质的提升的当下，汽车智能化这张牌究竟应该怎么打？跟风在智能化硬件上进行疯狂“内卷”，究竟值不值得？

之所以提出这样的问题，是因为近年来，在智能电动化的浪潮下，车企或被资本、或被市场裹挟着进入疯狂的内卷中，堆芯片、拼算力、屏幕越做越大，已经成为竞争的“新常态”，但无效内卷带来的是产品陷入同质化，品牌也没有形成自己的“护城河”。

过去资本尚且有所偏爱，但百度文心一言发布后股价暴跌的事实在证明，资本对于技术投资已经不像过去那么“上头”。

对于车企而言，堆砌硬件不仅需要高昂的成本，也提高了产品售价，微薄的产品利润再加上迫不得已迎战特斯拉而进一步降低的价格底线，让本就亏损的企业“雪上加霜”。

在这种竞争态势下，企业必须对市场竞争有清晰的认知，应当明确品牌发展的底层逻辑，找到自己的差异化优势，才能从容地应对市场艰巨的挑战。

在“蔚小理”三家头部新势力里，小鹏是最早陷入危机的，去年年度销量目标25万台，最终仅完成了120757台，成为最让人担忧的新势力企业之一。究其原因，不是小鹏在技术上不够创新，而是消费者对于“智能化”这个最大的卖点不太买单。

但日前外媒报道，与在中国本土推出的版本相比，小鹏汽车在荷兰、瑞典、丹麦和挪威上市的小鹏G9将少装两个传感器，其中一个传感器是3D激光雷达。小鹏汽车欧洲产品规划负责人Martin Stegelmeier向外媒透露，“取消G9的激光雷达是由于成本问题。激光雷达的成本非常高。在欧洲，我们希望在ADAS（高级驾驶辅助系统）领域处于领先地位，但也必须提供一个有竞争力的价格。如果安装了激光雷达，我们就无法做到这一点。”

这既是妥协，更是对市场认知的清醒和进步。对配置的重新规划，证明小鹏汽车已经意识到产品定位的模糊和定价的不合理，必须有所取舍，拿出更有诚意的价格才能在市场拥有立足之地。

不过很可惜，目前在国内市场，小鹏似乎依然坚定“智能驾驶”路线不动摇。新上市的小鹏P7i 搭载了第二代智能辅助驾驶系统XNGP，传感器增加了两个激光雷达，智能辅助驾驶芯片上最高搭载了双Orin-X芯片，提供508TOPS高算力。

不可否认，相较于小鹏P7，小鹏P7i的价值感再次有了很大的提升，不过这些升级对于用户的实际使用价值感依然是存疑的，能否被用户认可也还是未知数。单从定价上看，小鹏P7i的起步价比特斯拉Model 3还贵2万元，已经失去了部分先机。

从媒体的角度看，我们觉得小鹏完全可以推出一个适当简配的入门版降价，以满足更多用车群体的需求，同时增强其市场竞争力。

我们并不是唱衰“智能驾驶”，这是未来出行的美好愿景，我们也期待L4、L5级自动驾驶实现的那一天。但我们也应该看到，现阶段任何抛开交通环境和法律法规，只谈技术背景的智能驾驶都是伪命题，不具备现实意义。智能驾驶难以落地、L2无法跨越到L3的根本原因从来不是技术，而是法规、数据甚至人性等等问题的综合作用。

特斯拉“刹车门”频发，事故问题至今还未有定论，已经让人们对于智能驾驶的期待降到冰点，在海外市场，高阶智能驾驶Robotaxi陷入了技术难突破，商业化难落地，资本市场难融资的“三难困局”，无人车明星独角兽ArgoAI直接宣告倒闭.....

褪下“智能驾驶”的光环后，特斯拉之所以还能保持高销量的原因，一方面是频繁的降价刺激，一方面还有品牌价值加持，但如果长期降价，品牌价值也会因此受损，这其实是恶性循环。

此前上市的智己LS7似乎已经“想通了”，前者上市时发布的最低配版本就是阉割了激光雷达的版本，中大型轿车的定位，起步价做到30.98万，在同级中很有竞争力，让业内普遍持乐观态度。

这种产品定价的方式虽然很传统，品牌通过差异化优势为车型创造宣传话题，但最终定价依然充分考虑受众需求和消费实力，其实是很实用的，据了解，即将上市的飞凡F7在定价策略上也会给到惊喜。

当然，依然有企业死磕“智能驾驶”。比如集度汽车，此前集度CEO夏一平在接受采访时铿锵有力地对记者说，“蔚小理等新势力自动驾驶卖不好是技术能力不行，集度要告诉市场什么是自动驾驶好的体验的标准”。

看得出来，夏一平已经深深掌握了当代流量法则——“情绪比内容更重要，如果再加上对立，那就是效果加倍。”

我们理解作为后来者，集度需要用出位的言论博流量博关注，但他的言辞的确有着“不知者无谓”的孤勇。技术是否真的强过蔚小理不得而知，但如果事到如今还坚持将品牌核心优势聚焦在虚无缥缈的“智能座舱和智能驾驶”上，集度的前途或将很微妙。

当然，除了卷配置，服务和营销也是卷出天际。由特斯拉开创的直营模式，被各家车企所沿用，这就导致新势力要像传统车企一样在研发生产上投入，还要兼任过去“经销商”职责，服务培

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韩媒“整活”真相 LG新能源慌了！|汽势观察

汽势Auto-First|柴小娜

近日，韩媒报道的一则消息，不仅造成股价波动，同时引发行业的极大关注。

事情的原委是这样的。3月13日，韩国媒体《韩国经济日报》报道称，特斯拉将终止与比亚迪的合作，不再使用比亚迪的刀片电池。

汽势Auto-First查询了韩国经济日报网站，找到了这篇文章，在这篇六百余字，三张配图的消息里，指明了两个关键信息：一是特斯拉与比亚迪不再合作；二是特斯拉对LG新能源解决方案的依赖预计会更强。

同时，韩媒将双方不再合作的原因归结为三点：刀片电池有质量问题；使用比亚迪电池将无法享受美国补贴；比亚迪在欧洲、印度、东南亚等地制造并出口电动汽车等，与特斯拉存在直接竞争关系，这也是合同终止的原因。

说白了，这属于典型的拉高踩低。

第二日，马斯克在社交媒体辟谣，称“特斯拉和比亚迪的关系是积极的。”比亚迪也回应“不实信息，与实际情况不符。”

这个事件本身并不复杂，但我们无法置身事外。

一切从LG新能源市占率越来越低说起。而这一切，是温水煮青蛙般发生的。

全球锂电池座次演变趋势，分三个短周期来看。

第一个周期，十年前，全球锂电池龙头国家是日本，韩国的三星和LG也做了深入布局，中国的锂电池企业规模小，又很分散，彼时比亚迪崭露头角，宁德时代还是一株幼苗，才刚刚成立；

市场份额方面，日本（三洋、索尼、ATL、Maxell）占48%，韩国（SDI、LGC、MBI）占30%，中国（比亚迪、力神）之占17%。

第二个周期，十年后，榜单早已没了日本的身影，TOP3由宁德时代、LG新能源、比亚迪占据，中国一路狂飚，揽下全球超六成市占率。

第三个周期，从2023年开始，前三的位次变为宁德时代、比亚迪、LG新能源，市场份额依次为宁德时代占33.9%、比亚迪17.6%、LG新能源13%。

显而易见，LG新能源掉队了，而第四名松下占比11.2%，紧紧跟随。

因此，对LG新能源来说，“宁王”不可追，比亚迪犹”可战”。也应了那句鸡汤文：“人只会嫉妒和自己同等水平的人，而那些比自己优秀太多的人就不会去嫉妒，而是羡慕。”

对LG新能源来说，宁德时代已是遥遥不可及，而比亚迪成为自己最大的对手，一刻也不敢松懈，第二的位置更不能让比亚迪来坐。

锂电池技术源自日本，经历市场洗礼后，动力电池三国杀最终演变为一场中韩企业的大对决。

就好比前一天半夜Open AI才发布了GPT4，第二天3月16日下午2时，百度正式发布文心一言，被网友调侃为“GPT-PPT”，科技圈分析人士直言“某种程度上说，对GPT-4的沉默，是一种全方位落后的自觉。”

在动力电池这个赛道上，LG新能源同样落后了。

征兆其实早已来临。

比亚迪2022年4月停售燃油车，其新能源汽车第一个100万辆用了13年，第三个100万辆，用时6个月（2022年5月-2022年11月），第四个100万辆，用时5个月（2022年12月-2023年4月）。

因此，伴随销量上涨，刀片电池装机量也随机快速提升。

基于上述增长逻辑，比亚迪即将在2023年彻底完成对LG新能源的超越。于是，交织、混战，就不可避免成为一种必然。

至此，韩媒报道背后隐藏的对本国电池制造商的焦虑和小心思一同跃然纸上。不过，实事求是，这里涉及三层关系。

第一层，特斯拉和比亚迪的关系。

特斯拉和比亚迪属于亦敌亦友的关系，马斯克当年对比亚迪的不屑一顾很快被打脸，这家被马斯克喻为“车没有一点技术含量”的公司，如今正在为他们的车型提供电池。

与此同时，比亚迪海外业务飞速扩张，欧洲和东南亚市场的扩张正极速前行，且正在欧洲寻找新工厂或收购现有工厂。据了解，比亚迪目标最早在2025年在欧洲量产第一批汽车，因而应该会在今年决定建厂方案。

特斯拉的全球扩张与比亚迪的海外业务，正快速地产生交接点。

这意味着，全球第一和第二的新能源车企，比亚迪和特斯拉的终极一战，将很快上演，但商业世界也不排除双赢，“老大老二打架，受伤的多是老三老四。”

第二层，比亚迪和LG新能源的关系。

前面提到了比亚迪的全球业务扩张，不仅卖车，也卖电池。比亚迪去到了欧洲，相当于去了LG新能源的大本营，一场交战在所难免。

LG新能源与美国通用汽车已经成立了合资企业Ultium Cells，和本田汽车宣布计划投资44亿美元，在美国俄亥俄州建立一家合资电池工厂，预计年产能约为40GWh。新工厂生产的软包电池将专门供应给本田在北美的汽车工厂。

LG新能源还宣布与Stellantis集团组建电池合资公司，在加拿大设立一家电池工厂。

第三层，LG新能源与宁德时代。

今年2月，宁德时代宣布与福特汽车合作，双方将于美国密歇根州建造磷酸铁锂电池工厂，该工厂将投资35亿美元，由福特汽车全资持有，宁德时代提供技术授权。

北美市场是日韩电池制造商常年把持的主战场，如今，来了搅局者，占领者。曾经是全球动力电池行业一哥的LG新能源，随着宁德时代在2017年强势崛起，好日子将面临严峻考验。

自然，商业圈没有永远的朋友，也没有永远的敌人。

在汽势Auto-First看来，牌桌已经被掀翻了，无论韩媒造势也罢或者消息源本身有误，对于特斯拉与比亚迪，LG新能源与比亚迪，都是一场极其惨烈的竞争，不知不觉，电池巨头LG新能源成了韩国“全村最大的希望”。（部分图片来自网络）

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文心一言对比GPT4（文心一言对比GPT4）

人类作者

百度正式发布生成式大语言模型“文心一言”。在多模态的GPT-4震撼出世的第二天推出标榜“中国版ChatGPT”的选手，这场“追风口”的发布会注定全网瞩目。不过，从会后社交媒体上的讨论来看，似乎表达“不及预期”的声音要更高一些。
现场，百度CEO李彦宏用几个例子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、多模态生成五个场景中的能力。中文理解上，文心一言对中国语言文化背景的处理或许比ChatGPT更胜一筹，多模态上，文心一言能够制作视频，配以解说文字。有参与内测的媒体反馈，文心一言的对话能力，也并没有比ChatGPT差很多。
为什么仍不免失望？有人说，是录制好的问答不显实际水准，有人觉得内测未对公众开放，不够真诚。但其实在发布会一开始，李彦宏就坦白得很直接，文心一言，不完美：
“但也不能说我们完全ready了，文心一言要对标ChatGPT，甚至是对标GPT-4，门槛是很高的，全球大厂还没有一个做出来的，百度是第一个。我自己测试感觉还是有很多不完美的地方。”
事实上，虽然所有人都热衷于把文心一言和ChatGPT放在一起比较，但不少专家都曾指出过一个不争的事实：相较于ChatGPT，国内同类产品存在一定的代差落后。
对于“中国版ChatGPT”，我们期待的是什么？
审视ChatGPT的成功，它的价值不仅在产品，而更在于底下的基础模型，它仍在不断地更新演化之中。新发布的GPT-4就是模型演化增强的产物。
而ChatGPT的诞生，是世界顶尖科学家经年累月研发的结果，有十年磨一剑的功力，有坐冷板凳的决心，同时也离不开高起点的人才基础和高强度的资本投入。
当我们说到打造“中国版ChatGPT”，我们期待的是一项发生在中国AI界的颠覆性进步。它的背后，是能跟国际比肩的高性能基座模型，是高端算力等“卡脖子”问题获得了攻克，再往大说，是更强大的人才队伍，更优的创新生态。而这些都无法在短短数月时间内发生。
技术进步不是一场百米冲刺，而是漫长的长跑。
如同多年前的AlphaGo，ChatGPT已经成为人工智能发展史上的一个符号，从这个意义上说，它不可被复制，只能被超越。想要超越它，我们需要透过现象，思考本质。
在AI的研究布局中，百度起步得并不晚。自2010年起，百度就把机器学习应用在搜索中，文心大模型（ERNIE）推出于2019年，随后迭代出了ERNIE 1.0、ERNIE 2.0、ERNIE-Tiny等多个版本，目前已经发布了11个行业大模型——“今天的文心一言是过去多年努力的延续。”
李彦宏提到，芯片、框架、大模型和终端应用场景四层架构，可以形成一个高效的反馈闭环，帮助大模型不断调优。在全球范围内，百度是鲜有的在四层架构中都有领先产品的公司。
我们有理由相信，百度能够研发出所谓的“中国版ChatGPT”。但从今天的情形看，人们或许更希望它多用一些时间去沉淀。
发布会上提到，文心一言之所以要在今天推出，是因为市场有需求。
“生成式AI，代表了一个新的技术范式，是一个每家企业都不可以错过的巨大的机会。AI市场即将迎来爆发性的需求增长，其商业价值的释放将是前所未有的、指数级的。” 自2月官宣以来，已有超过650家企业宣布接入文心一言生态。
有人对市场的急功近利颇为诟病，但也有人说，这是中国AI发展“最大的底牌”。
百度的设想是这样的，在为创业者和企业提供广阔商业机会的同时，“文心一言将建立起真实用户反馈、开发者调用和模型迭代之间的飞轮，效果会迅速提升，给你‘士别三日，当刮目相看’的惊喜。”
说到底，对差距的清醒认知是一件好事，而技术的进步，无论是市场驱动还是原始创新引发的突破，都值得认可。那就期待文心一言，在未来让我们“刮目相看”。

百度文心一言是什么？你对文心一言有什么期待？

百度文心一言是每日更新的一句古诗词，旨在激发读者的思考，增强文人文魂。我期待文心一言能够带给我更多美好的文学体验，更深刻的文化意境，以及更多有趣的历史故事。

进入3月中旬，全球科技巨头再次竞相亮相大语言模型赛道。

一周之内，开发出ChatGPT的美国初创公司OpenAI，对OpenAI投入巨资的科技巨头微软，以及中国互联网龙头企业百度，相继发布了在大语言模型（LLM）领域的最新动态。这也再次引发了全球对该领域的关注。

当地时间3月14日，OpenAI公布了其大型语言模型的最新版本——GPT-4，它比GPT-3.5的问答质量和技术都有明显提升。

3月16日下午，百度开启新一代大语言模型、生成式AI产品文心一言测试，从而成为第一家加入该赛道竞争的中国企业。

在发布会现场，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏通过问答的形式，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、多模态生成等五个使用场景。几个小时后，微软宣布，将把GPT-4接入Office全家桶，新名为“Microsoft 365 Copilot”。

正如财经E法在2月17日发布的文章（OpenAI独家回应｜ChatGPT为何不向所有中国用户开放注册？）所述，中国内地和中国香港的手机号均无法注册ChatGPT账号。此外，虽然OpenAI的应用程序编程接口（API）已向161个国家和地区开放，但不包括中国内地和中国香港。

一方面，业界普遍关注，在AIGC（生成式人工智能）势不可挡的科技浪潮中，谁将成为下一个弄潮儿？另一方面，在中美科技竞合的敏感期，各方亦颇为关注百度迈出的第一步带来的涟漪，以及中国企业该如何应对。

01“真的ready了吗？”

3月16日，李彦宏身着白衬衫和运动鞋演讲。开场就直面疑问，“最近一段时间，很多朋友问我，为什么是今天，你们真的ready了吗”？

李彦宏的回答是，虽然百度已投入AI研究十多年，为发布文心一言做了充分准备，但“不能说完全ready了”，因为文心一言对标ChatGPT、甚至是GPT-4，门槛很高，还“有很多不完美的地方”。但他强调“一旦有了真实的人类反馈，文心一言的进步速度会非常快”。

李彦宏解释，之所以选择当天发布，是因为市场有需求：客户和合作伙伴都希望能早一点用上最新最先进的大语言模型。

如何理解李彦宏所言的“对标GPT-4的门槛很高”？

当地时间3月14日，OpenAI公布了其大型语言模型的最新版本——GPT-4。值得注意的是，GPT-4是大型的多模态模型，即能够接受图像和文本类型的输入。而GPT-3.5只能接受文本输入。

在演示视频中，OpenAI总裁兼联合创始人格雷格·布罗克曼(Greg Brockman)用笔和纸画了一幅网站草图，并将图片输入GPT-4。仅1到2秒后，GPT-4就生成了网页代码，制作出了与草图高度相似的网站。根据OpenAI发布的实验数据， GPT-4模型相较前一代GPT-3.5已取得了巨大的进步，在许多专业测试中表现出超过绝大多数人类的水平。

浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任盘和林认为，文心一言未来还有待全面开放来获得用户检验。无论是通过B端API还是直接向C端用户开放，用户体验口碑都是硬道理。当前ChatGPT没对中国用户开放，在国内市场，百度将获得先发优势。

对OpenAI和百度的产品均做过测评的艾媒咨询CEO兼首席分析师张毅表示，GPT系列大模型，包括GPT-4与文心一言本质上都是同一类产品，只是它们各自的数据覆盖范畴和数据模型的积累长短不一。从短期看，OpenAI的产品准备时间相对更加充足，智能程度暂时领先一些。但是对文心一言而言，能在这么短的时间内训练出这样的一个产品，也是非常了不起的。

同时，张毅也对百度做出更好产品更有信心，他的理由是，从人工智能、大数据、大模型的人才储备来看，中国会更有优势。

中央财经大学数字经济融合创新发展中心主任陈端则认为，与海外竞争对手相比，百度最大的优势是立足本土，构建了语言和文化层面理解的护城河。

作为中国公司研发的大语言模型产品，文心一言的中文理解能力备受关注。重要原因是，此前很多评论人士认为，ChatGPT的中文问答能力不如英文问答能力强。

李彦宏表示，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”创作了一首藏头诗。

李彦宏称，文心一言的训练数据包括：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独一无二。

受访专家也指出，由于汉语的特殊性，中国企业在研发大模型时面临的难度更大，但若突破了，也会在提供本土服务时，具备更大的优势。

法国里昂商学院人工智能与商业分析教授丁文璿日前对媒体指出，语言对话模型训练，需要让机器对文字产生理解，英语比中文稍微容易一些。丁文璿解释，中国人工智能技术所处理的中文语言，大多都是象形词，而英文是解释性的，相较而言词语也并非特别丰富。

此外，上海交通大学约翰·霍普克罗夫特计算机科学中心助理教授林洲汉认为，未来大语言模型大概率会往多模态、交互式的方向发展，进一步将视觉、语音、强化学习等领域的技术综合进来。李彦宏也表示：“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。”

在多模态生成方面，李彦宏展示了文心一言生成文本、图片、音频和视频的能力。文心一言在现场用四川话朗读了一段内容，并根据文本生成了一段视频。但李彦宏透露，文心一言的视频生成成本较高，现阶段还未对所有用户开放，未来会逐步接入。

受访专家也指出，由于汉语的特殊性，中国企业在研发大模型时面临的难度更大，但若突破了，也会在提供本土服务时，具备更大的优势。

发布会前后，百度的股价经历了大落大起。3月16日，港股百度盘中股价跌幅一度扩大超10%，报120.1港元。截至收盘，百度股价跌幅为6.36%，报125.1港元。但百度股价在美股势头强劲，当日百度美股开盘低开高走，振幅超7%。截至收盘，报138.16美元，涨幅为3.8%。3月17日，百度港股表现强势，盘中一度大涨超15%。截至当日收盘，百度港股涨幅为13.67%，报142.2港元。

文心一言宣布开启邀请测试一小时内，排队申请文心一言企业版API调用服务测试的企业用户已达3万多家，申请产品测试网页多次被挤爆，百度智能云官网流量飙升百倍。

文心一言的市场热度持续飙升，资本市场也给予了价值重估。张毅认为，这也代表了公众对大语言模型/生成式AI “既期待，又担忧，然后是希望”的心情。

02谁都不能错过的科技革命

事实上，“真的ready了吗？”并不仅针对百度，也是伴随此轮“ChatGPT”热潮以来，公众普遍的疑问。

李彦宏观察到，从2021年开始，人工智能技术开始从“判别式”向“生成式”转变。

创新工场董事长兼CEO李开复3月14日在一场趋势分享会上表示，AI 2.0时代的第一个现象级应用，就是以GPT-4为代表的AIGC，又称生成式AI（Generative AI）。李开复表示，AI2.0 是绝对不能错过的一次革命，它将会是一个巨大的平台性机会，这个机会将比移动互联网大十倍。他还表示，AI 2.0也是中国在AI领域的第一次平台角逐机会。

受访专家普遍认为，此前全世界的AI企业都遇到了一个极大的问题：即使技术储备十分丰富，AI应用并没有给它们带来丰厚的收益。造成这一问题的原因在于，AI产品的应用主要集中在B端（企业用户）和G端（政府用户），AI产品在进入企业或机构时往往流程复杂，这在某种程度上会限制AI产品在市场上的快速扩张。

因此，张毅认为，AIGC的产品应用方向在C端更有可能产生巨大的商业机会。他分析说，在美国市场，此前C端市场被谷歌、亚马逊、Meta等企业抢占，让微软压力非常大，更需要一款产品来扳回一局。在中国市场，百度的优势和谷歌一样，都有强大的搜索引擎对数据的抓取能力，以及储存、整理、分析能力的基础。中国本身拥有十几亿人口的巨大市场，百度完全可以做得很优秀。

“百度和微软、谷歌本质上是两个不同市场的竞争，所以我相信文心一言以及系列产品也一定会跑出来。”张毅说。

李彦宏坚称，文心一言不是“中美科技对抗的工具”。但他也承认，ChatGPT 的成功，加快了百度推出该产品的进度。

百度CTO王海峰表示，人类进入AI时代，IT技术的技术栈可以分为四层：芯片层、框架层、模型层和应用层。百度是全球为数不多、在这四层进行全栈布局的人工智能公司，在各个层面都有领先业界的自研技术。例如，高端芯片昆仑芯、飞桨深度学习框架、文心预训练大模型以及搜索、智能云、自动驾驶、小度等应用。王海峰认为，百度全栈布局的优势在于，可以在技术栈的四层架构中，实现端到端优化，大幅提升效率。

文心一言与ChatGPT一样，都使用了SFT（模型微调）、RLHF（从人类反馈中进行强化学习）以及Prompt（提示）作为底层技术。此外，文心一言还采用了知识增强、检索增强和对话增强技术。王海峰表示，这三项是百度已有技术优势的再创新。

陈端认为，在当前技术创新的集成性越来越高的当下，全栈式布局的单一公司在内部技术研发统筹能力和后期商业化进行中的协同能力上具有比较优势。

信心很重要，但差距无法忽视。

在本月初的两会期间，中国科技部部长王志刚在回应ChatGPT相关的问题时，用足球打比方，指出中国还有很多工作要做。“踢足球都是盘带、射门，但是要做到梅西（足坛巨星利昂内尔·梅西）那么好也不容易。”

王志刚指出，中国在这方面也作了很多布局，在该领域的研究也进行了很多年，并且有一些

成果，“但目前要达到像 OpenAI 的效果可能还要拭目以待”他补充道。

王志刚说，ChatGPT出来以后，引起了大家的关注。实际从技术本身源头来讲，它叫做NLP、NLU，也就是自然语言处理和自然语言理解。ChatGPT之所以引起关注，在于它作为一个大模型，有效结合了大数据、大算力、强算法，计算方法有进步。同样一种原理，做得有区别。比如大家都能做出发动机，但质量是有不同的。

然而，无论是ChatGPT还是文心一言，其背后的大语言模型是核心竞争力。北京大学王选计算机研究所研究员赵东岩告诉财经E法，国内大模型在数据、训练方法和费用投入方面和OpenAI还有一定差距。

一位科技系统人士则对财经E法指出，客观而言，中美目前在该领域的基础研究成果差距较大。这些基础研究成果包含自然语言处理（NLP）、数据库、GPU产品，“美国切断GPU芯片（的供应），（中国的）算力就跟不上”。

大型算力的核心在于高性能GPU芯片。北京航空航天大学软件学院助理教授周号益告诉财经E法，在GPU芯片等计算硬件上，中国与国际的差距在十年左右，硬件水平会严重制约大语言模型以及科学计算类模型的发展。

周号益认为，在技术和模型上，中国的科技公司与OpenAI并没有代差，差距仅在五年以内，在一些较小的技术领域差距只有2-3年。在数据采集方面，以GPT-3大模型为例，其训练的语料中中文只占5%，中国科技企业对中文语料的积累具有一定优势，因此极有可能在中文领域实现突破。

03巨头下一步：构建生态

对于以ChatGPT为代表的大语言模型赛道如何实现盈利，是各方公认的难题（ChatGPT爆火的冷思考：盈利难题与治理挑战）。

开发出ChatGPT的OpenAI仍是一家亏损中的创业公司。而2023年1月，投资银行摩根士丹利（Morgan Stanley）的一份分析报告称，ChatGPT的一次回复成本大约是谷歌搜索查询平均成本的6倍-28倍。

但腾讯研究院高级研究员曹建峰和经纬创投前副总裁庄明浩都认为，ChatGPT能带来多少盈利，并不是OpenAI关注的重点，重点是基于它的模型能长出什么样的服务和应用，从而构建起一个生态系统。“ChatGPT的发展需要一个产业生态，比如它和微软相关应用的融合就是很好的思路。”曹建峰说。

当地时间3月15日，微软副总裁兼消费者首席营销官余瑟夫·梅迪发文表示，新版必应搜索引擎已经在 GPT-4 上运行。另据OpenAI披露，GPT-4是在微软Azure AI 超级计算机上进行训练的，并将基于Azure 的AI基础架构向世界各地的用户提供 GPT-4服务。

谷歌则宣布开放其大语言模型PaLM的API接口，并推出面向开发者的工具MakerSuite。通过PaLM API 接口，开发者们可以将PaLM用于各种应用程序的开发。MakerSuite则可以让开发者快速对自己的想法进行原型设计，并且随着时间的推移，该工具将具有用于快速工程、合成数据生成和自定义模型调整的功能。

微软迅速跟进。当地时间3月16日，微软宣布将把GPT-4接入Office全家桶。新功能名为“Microsoft 365 Copilot”。

李彦宏则在发布会上表示，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。

根据文心一言的邀请测试方案，3月16日起，首批用户可通过邀请测试码，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。该服务于3月16日起开放预约。

截至3月18日早11点，排队申请百度智能云文心一言企业版API调用服务器测试的企业用户增加到9万家，百度收到关于文心一言合作的咨询 6588条。

陈端认为，这一轮的竞争，不仅是商业主体的竞争，实际上也是关乎下一轮国家数字竞争力的竞争。所以，百度的当务之急不完全是技术层面的研发，也需要引领更多初创型企业、生态合作伙伴加盟生态阵营。

在陈端看来，中国在构建生态系统上具有优势。陈端指出，中国的移动互联网经过多年发展，应用层生态化的配套创新已经非常成熟。应用层的很多中小微创业团队，在过去配合移动互联生态做了大量的局部、垂类场景端的创新，把过去的这种模式以及底层基础设施从移动互联迁移到大模型领域依然适用。

04中小企业还有机会吗？

面对大语言模型的浪潮，中国企业该如何抓住机遇，避免风险？

在中国，布局ChatGPT的企业有两种类型：第一种是传统的互联网大公司，第二种是一些初创企业。

陈端认为，目前市场上的初创公司已经错过了布局大模型的初始创业阶段。陈端分析说，

重新打造生成式AI企业，跟时机、底层的生态支撑度，还有创始人自身的阅历、经验、视野、个人IP的自然调动能力都是息息相关的。此外，大模型在前期的投入，不管是算力还是其他的成本，以及时间窗口都很重要。

陈端表示，目前，百度有能力把自己的其他的产品与文心一言协同，就像微软把Office与GPT-4协同推出Copilot，而“创业者单纯去拼大模型却没有配套生态，这是很成问题的”。

张毅也认为，对于能够有资金、实力支撑的企业来讲，单独构建大模型产品可能会更受资本和创业者的青睐。但对于中小企业来讲，依托文心一言的开放平台去嫁接自己在细分领域的应用，也是一个不错的选择。

因为要做出大语言模型，需要长时间，以及巨额资金的投入。

OpenAI成功的背后，是微软多年来的巨额投入。美国时间2023年1月23日，微软宣布将对OpenAI进行为期数年、价值数以十亿计美元的投资。在2019年和2021年，微软曾向OpenAI两次投资。2019年的投资为10亿美元，而2021年的投资未公开金额。

AI公司“彩云科技”的创始人袁行远在接受36氪采访时指出，要想跑通一次100亿以上参数量的模型，至少要做到“千卡/月”这个级别，即：用1000张GPU卡，然后训练一个月。即使不用最先进的英伟达A100，按照一张GPU五万元的均价计算，1000张GPU意味着单月5000万的算力成本，这还没算上算法工程师的工资。

“无论是哪家公司，都不可能靠突击几个月就能做出这样的大语言模型。”李彦宏在发布会上表示，深度学习、自然语言处理，需要多年的坚持和积累，没法速成。大模型训练堪称暴力美学，需要有大算力、大数据和大模型，每一次训练任务都耗资巨大。

百度提供的数据显示，百度近十年累计研发投入超过 1000 亿元。2022 年百度核心研发费用 214.16 亿元，占百度核心收入比例达到 22.4%。但百度并未透露大模型研发在核心研发费用中的占比。

李彦宏在发布会上表示，百度对文心一言的定位，是一个通用的赋能平台，金融、能源、媒体、政务等千行百业，都可以基于这个平台来实现智能化变革，实现效率提升，创造巨大的商业价值。李彦宏认为，大模型时代将产生三大产业机会，分别为新型云计算公司、进行行业模型精调的公司和基于大模型底座进行应用开发的公司，即应用服务提供商。

李彦宏断言，对于大部分创业者和企业来说，真正的机会并不是从头开始做ChatGPT和文心一言这样的基础大模型，这很不现实，也不经济。基于通用大语言模型抢先开发重要的应用服务，这可能才是真正的机会。目前，基于文本生成、图像生成、音频生成、视频生成、数字人、3D等场景，已经涌现出很多创业明星公司，可能就是未来的新巨头。

“大模型、生成式AI最终的产品形态还不得而知，所以这条路注定是长跑，需要整个科技界在资本、研发、模式创新上密切、持续地跟跑。”张毅说。

李开复认为，AI2.0会最先应用在能容错的领域，而毫无疑问最大的应用领域现在是内容创造。每个领域都可以把原有的App重写一次，创造出更赚钱的商业模式，最终AI2.0的生成能力会把成本降的几乎到0。

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