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比较一下豆包和文心一言

回答

以下是豆包和文心一言的一些比较信息:

豆包:

  • 是字节跳动官方网页版产品。
  • 在中文大模型基准测评 2023 年度报告的 SuperCLUE 基准-传统安全能力专项中表现优秀。

文心一言:

  • 由百度全新一代知识增强大语言模型,于 2023 年 3 月 16 日正式发布,10 月 17 日发布 V4.0 版本。
  • 目前已有 7000 万用户。
  • 在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一。在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三。各项能力表现均衡且绝大部分能力有很高水平,综合来看是国内非常有竞争力的大模型。
  • 能力栈较为广泛,可应用的场景较多。重点推荐在查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面的应用。由于在逻辑推理方面的不俗表现,可以重点关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。

此外,文心一言和豆包在国内都有一定的知名度,且文心一言与 Kimi 智能助手、通义千问等都是国内免费的 APP。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

[title]中文大模型基准测评2023年度报告[heading1]测评模型列表模型机构简介模型机构简介1.GPT4-Turbo OpenAI 2023年11月7日发布的GPT4的升级版本14.通义千问2.0阿里巴巴官方公开发布的API版本:qwen-max-longcontext2.GPT4(网页版)OpenAI GPT4官方网页版本,支持联网功能15.Claude2Anthropic官方发布的API 2.0版本3.GPT4(API)OpenAI GPT4官方API版本,不支持联网功能16.云雀大模型(豆包)字节跳动官方网页版产品【豆包】4.文心一言4.0(API)百度官方付费使用的文心一言V4.0的API版本17.Gemini-pro Google官方发布的API版本Gemini-pro5.文心一言4.0(网页版)百度官方文心一言网页4.0版本18.GPT3.5-Turbo OpenAI GPT3.5官方API版本6.智谱清言清华&智谱AI官方网页版产品【智谱清言】19.Qwen-14B-Chat阿里巴巴开源的14B的Chat版本7.AndesGPT OPPO OPPO小范围内测API版本20.Baichuan2-13B-Chat百川智能开源的第二代13B的Chat版本8.Moonshot(KimiChat)月之暗面搭载Moonshot的网页版本【KimiChat】21.XVERSE-13B-2-Chat元象科技开源的第二代13B的Chat版本

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

[title]中文大模型基准测评2023年度报告[heading1]专项基准[heading1]SuperCLUE基准-传统安全能力[heading2]传统安全能力-示例[heading3]Claude2[heading4]云雀大模型(豆包)信息安全相关的在线课程和讲座[blo优秀模型:文心一言4.0-API(百度)简介:文心一言(英文名:ERNIE Bo t)是百度全新一代知识增强大语言模型。于2023年3月16日正式发布,已进行多个版本迭代,10月17日发布V4.0版本。据百度官方介绍,文心一言目前已有7000万用户。模型特点:文心一言4.0在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这4大基础能力上排名国内第一。另外在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三。文心一言4.0各项能力上表现非常均衡且绝大部分能力有很高的水平,综合来看是国内非常有竞争力的大模型。适合应用:文心一言4.0的能力栈较为广泛,可应用的场景较多。基于在SuperCLUE测评上的表现,重点推荐在查询搜索知识应用、任务拆解规划Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面的应用。另外文心一言4.0由于在逻辑推理方面的不俗表现,可以重点关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。

问:国内免费的大模型app有哪些?

[title]问:国内免费的大模型app有哪些?Kimi智能助手、文心一言、通义千问这几个都是国内免费的APP。Kimi智能助手:Kimi是一个有着超大“内存”的智能助手,可以一口气读完二十万字的小说,还会上网冲浪,Moonshot AI出品的智能助手。文心一言:百度出品的AI对话产品,它的定位是智能伙伴,能写文案、想点子,又能陪你聊天、答疑解惑。通义千问:通义千问是由阿里云开发的聊天机器人,能够与人交互、回答问题及协作创作。还有更多大模型产品,可以访问网站查看:内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

其他人在问
国内都有哪些类似于文心一言类的AIGC应用?
国内类似于文心一言的 AIGC 应用有: 语言文字类:百度的文心一言、阿里云的通义千问等。 语音声音类:Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
2024-11-14
gpt-4和文心一言
GPT4 是由 OpenAI 开发的先进且广泛使用的大型语言模型,在多种任务上表现卓越,如文本生成、理解、翻译及专业和创意写作等,通过大量数据学习,能处理复杂问题和理解上下文。 文心一言是百度开发的语言模型,文心一言 4.0 有网页版和 API 版本。在 2023 年,百度的“文心 4.0”是国内能力较好的模型之一。 除了 GPT4 和文心一言,还有其他重要的大型语言模型,如 Anthropic 公司的 Claude 3、谷歌的 Gemini、阿里巴巴的通义大模型等。在 2023 年度中文大模型基准测评报告中,对众多模型进行了评测和列举。2023 年中美在 AGI 技术上仍有差距,国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平,和 GPT4 有差距。国内大厂在冲击 AGI 方面虽有资源,但实际效果尚不明确,且受多种因素影响。
2024-11-12
现在国内语言生成式AI有多少个在做的,比如说百度的文心一言和阿里的通义
目前国内在做语言生成式 AI 的有不少,例如百度的文心一言、阿里的通义千问、讯飞的讯飞星火、智谱华章的智谱清言、字节跳动的豆包、腾讯的元宝、昆仑万维的天工 AI 等。 此外,还有一些在特定时间上线的大模型,如 8 月正式上线的包括北京的百度(文心一言)、抖音(云雀大模型)、智谱 AI(GLM 大模型)、中科院(紫东太初大模型)、百川智能(百川大模型),上海的商汤(日日新大模型)、MiniMax(ABAB 大模型)、上海人工智能实验室(书生通用大模型)。 需要注意的是,不同的大模型具有各自的特点和功能,在使用和应用场景上可能存在差异。
2024-11-06
文心一言和智普清言哪个更好用
文心一言和智谱清言在不同方面各有特点。 在对结构化 prompt 的响应方面: 智谱清言能够按照 prompt 指示回答,理解意图较好,输出格式基本符合要求,内容相对具体,体验感较好。 文心一言在某些任务中可能没有完全执行提示词要求,需要二次提示和引导。 在复杂提示词理解和执行的测评中: 智谱清言表现亮眼,对提示词结构的执行较完整,生成内容丰富,格式美观,但案例部分未完全按要求列举。 文心一言在这轮表现中相对较差。 综合来看,两者的表现取决于具体的使用场景和需求。如果需要更准确和完整地执行提示词,智谱清言可能更具优势;但如果对特定领域的理论性输出有需求,文心一言也可能有一定的价值。
2024-11-03
通义千问和文心一言有什么不一样
通义千问和文心一言的不同点主要体现在以下几个方面: 1. 开发团队:文心一言由百度出品,通义千问由阿里云开发。 2. 功能特点: 文心一言定位为智能伙伴,能写文案、想点子,陪用户聊天、答疑解惑。 通义千问能够与人交互、回答问题及协作创作。 3. 在一些具体应用场景中的表现: 在律师答辩状 prompt 评测中,文心一言 3.5 输入起诉状后,直接给出起诉状范本,未理解 prompt 输出答辩状,提示后主体少、不专业、错误多,输出应诉方案能按 prompt 结构,内容简洁可作框架。 通义千问在律师答辩状 prompt 评测中,欢迎语直接,输入起诉状后两个答辩人正确,能按 prompt 结构输出但专业性稍差,未引用法律条文,提示输出应诉方案能按 prompt 结构,整体内容及格无亮点。
2024-10-20
我该如何利用文心一言、kimi等已有的大语言模型去作个性化训练?
已有的大语言模型如文心一言、kimi 等通常不支持个人进行个性化训练。 大语言模型的相关知识包括: 国内大模型有通用模型如文心一言、讯飞星火等,处理自然语言;还有垂直模型,专注特定领域。 大语言模型工作原理包括训练数据、算力、模型参数,在训练数据一致情况下,模型参数越大能力越强。 Transformer 是大语言模型训练架构,具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联。 大模型可能因错误数据导致给出错误答案,优质数据集对其很重要。 Prompt 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt,写好 prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等。 Fine tuning 是基于通用大模型,针对特定领域任务提供数据进行学习和调整,以适应特定领域的需求。 学习大型语言模型(LLM)的开发是一个系统性的过程,需要涵盖多个方面的知识和技能: 掌握深度学习和自然语言处理基础,包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论,以及自然语言处理基础,如词向量、序列模型、注意力机制等。 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理,掌握相关论文。 学习 LLM 模型训练和微调,包括大规模文本语料预处理,使用预训练框架,以及微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 掌握 LLM 模型优化和部署,包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术,模型评估和可解释性,以及模型服务化、在线推理、多语言支持等。 进行 LLM 工程实践和案例学习,结合行业场景,进行个性化的 LLM 训练,分析和优化具体 LLM 工程案例,研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 持续跟踪前沿发展动态。 机器学习是人工智能的一个子领域,深度学习是机器学习的一个子领域,大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用之一,具有生成式 AI 的特点。
2024-10-18
国内大语言模型的应用,比如像豆包,这种,都有哪些
国内大语言模型的应用较为广泛,以下为您介绍部分常见的大语言模型及其应用: 1. 云雀大模型(豆包):在信息安全相关的在线课程和讲座等方面有应用。 2. AndesGPT(OPPO):已接入 OPPO 智能助理新小布,可用于用机助手、内容创作、超级问答、专属 AI、日程管理等全新能力,正在公测中。其聚焦在移动设备端的应用,主要涵盖知识、记忆、工具、创作四个方向,目前已支持使用“系统设置、一方应用、三方服务、代码解释器”等各类工具,并且全面支持文生文、文生图等场景。 3. 文心一言 4.0(百度):已有 7000 万用户。在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一。另外在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三。能力栈较为广泛,可应用的场景较多,重点推荐在查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面的应用。由于在逻辑推理方面的不俗表现,可以重点关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。
2024-10-27
豆包的使用技巧
以下是关于豆包使用技巧的相关内容: Prompt 之术: 三板斧中的分配角色:“你是一个哲学家。” 不分配角色时,⇒角色模式,行为模式包括知识域、语言风格、决策倾向等。 给出示例:给我讲个笑话,如“小时候我家特别穷。有多穷呢?不管每次我生什么病,我妈都从抽屉里拿出风油精。” 不使用 Fewshots 时,⇒类比学习。 思维链⇒逻辑推理。 Prompt 之用: 豆包划词:包括场景一的翻译,如测试“cognitive distinguish”;场景二的汉语新解,如测试“奢华游戏”。 利用 AI 批量生成、模仿和复刻《小林漫画》: 扣子使用链接:https://www.coze.cn/s/iMCq73wp/ 批量生产图片:有相关视频演示
2024-10-26
我想用豆包读取微信里的内容,应该怎么做?
要使用豆包读取微信里的内容,可参考以下步骤: 1. 抓取公众号内容: 先在平台搜索现成的插件,如 Coze 平台,但部分插件已荒废无法使用。 可考虑自己写爬虫抓取,或者寻找现成的服务通过 API 方式调用。例如“瓦斯阅读”可以抓取部分公众号内容,但存在公众号不全的问题。还可以尝试 GitHub 上的 WeWe RSS 工具,通过微信读书的方式订阅公众号。 2. 公众号内容总结: 主要依靠大模型的能力,如字节的豆包大模型可以胜任。涉及批量对抓取到的公众号内容进行总结,可使用“批处理”功能。 3. 定时推送到微信: 定时方面,Coze 平台的触发器可以实现。 推送到微信方面,Coze 平台没有这类插件,可寻找第三方 API 的方案,如“server 酱”,通过服务号的模板消息将自定义内容推送到微信。 另外,关于将 AI 接入微信,还可参考以下步骤: 1. 登录成功后,找另一个人私聊或者在群中@您,就可以看到机器人的正常回复。 2. 若想为 AI 赋予提示词,可返回“目录 4 里的第 17 步”进行更改。 3. 此后进行任何更改,都需要“返回首页 右上角 点击重启,重启一下服务器”。 4. 然后,重新在“文件”的【终端】里,直接输入“nohup python3 app.py & tail f nohup.out”重新扫码登录。 5. 关于添加插件,可参考。 6. 接入机器人的步骤: 回到宝塔,选择 Docker(若未安装则进行安装,安装完成后刷新页面确认安装成功)。 回到宝塔终端,粘贴代码并回车。 去文件列表,到根目录/data/cozediscordproxy 新建文件并命名为 dockercompose.yml,粘贴代码并替换相关 ID 和 token 后保存。 在文件位置的上方点击终端,粘贴相关代码。若启动失败,可能是 docker 拒绝代理访问问题,可先关掉 clash 再执行代码。 进入相关文件夹和文件进行替换和修改,最后在文件顶部的“终端”内粘贴执行。 使用微信扫码(建议使用小号)完成。
2024-10-23
如何更好使用豆包
以下是关于更好使用豆包以及相关插件的信息: 使用豆包作为英语陪练 建议直接使用豆包的语音通话方式,效果更好。 实际演示效果包括视频演示(扮演英语水平较差的学习者)、文字交流中的训练纠错,以及在 Coze 端解读上传图片或文件的英文内容(豆包端暂不支持)。 可直接试用,Coze 端使用链接:https://www.coze.cn/store/bot/7354381765919834127 ,豆包端使用链接:https://www.doubao.com/chat/22308348468226 。 GPT 相关插件 功能:生成链接,对网页内特定文本进行识别并转换为可点击链接,快速发送,支持热键(如 Ctrl + C 对现有页面词汇转换并发送到 GPT)。 插件使用方法: 流程:安装浏览器插件 Tampermonkey(支持 chrome、edge、ARC,安装链接:https://chrome.google.com/webstore/detail/tampermonkeybeta/gcalenpjmijncebpfijmoaglllgpjagf ),打开 GPT 官网,点击插件图标新建,完整替换提供的文件(保存后关闭,官网内刷新,若图标出现数字 1 说明生效,若无效可按快捷键 Ctrl + C 试试)。 JS 代码文本转链接插件:将相关内容粘贴到 Tampermonkey 中。 目录插件:更新时间为 20231007 00:55:41 。
2024-10-02
Kimi 和元宝和豆包和GPT的区别
Kimi 是 ChatGPT 的国产平替,具有不用科学上网、不用付费、支持实时联网、对长文理解较好、能一次搜索多个数据来源且无广告、能定向指定搜索源等特点。 智能体(Agent)是随着 ChatGPT 与 AI 概念爆火出现的新名词,简单理解就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网类似 APP 应用的概念。在做智能体创业的公司有很多,比如 C 端有社交方向,用户注册后先捏自己的智能体然后让其与他人的智能体聊天,真人再介入;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。B 端有帮助商家搭建智能体的公司。 字节的扣子(Coze)是字节推出的 AI 聊天机器人构建平台的国内版,主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。 而 GPT 是一种知名的大型语言模型。 综上所述,Kimi、元宝(未提及相关信息)、扣子和 GPT 在功能、特点和应用场景等方面存在差异。
2024-09-11
豆包的智能体如何设置
以下是关于设置豆包智能体的相关信息: 1. 获取机器人 ID:在个人空间中找到自己要接入的机器人,比如画小二智能小助手。点击对应的机器人进入机器人编辑界面,在浏览器地址栏“bot/”之后的数据就是该机器人的 Bot ID,此 ID 是唯一编号的。 2. 分步构建和测试 Agent 功能: 关于模型选择:没有强制必须用某个模型的说法,而是根据自己的习惯、实测的响应速度、生成质量、调用费用进行综合选择。比如 Doubao Function Call 模型,对于插件调用、Coze 内 json 格式输出比较擅长;MiniMax 处理文字速度很快;GLM 对于用户提示词的理解比较好。每个模型都有自己擅长的特点,而且每家模型都在不断迭代。所以模型的选用,需要根据实测情况综合调整。一般选择豆包·function call 32k,“function call”代表有着更好的 Coze 的工具调用能力,“32k”代表模型的上下文窗口大小,即模型在处理文本时能够考虑的单词或标记的数量。如果输出和输入的类型不是纯文本时,比如是 array、object 结构,请根据实测情况,考虑替换上豆包 function call 版本,其他的 LLM 可能会输出格式比较混乱。 3. API 授权:然后再点击右上角发布,这里会发现多了一个 Bot as API,意思就是自己定义的 API 发布取到了。勾选 Bot as API,确定应用已经成功授权 Bot as API。创建了一个机器人,这个机器人是画小二的(令牌),画小二下面有很多个应用,想调用的是“画小二智能小助手(Bot ID)”。
2024-09-10
简述一下什么是ai
AI(人工智能)是一门令人兴奋的科学,它是指让计算机表现出智能行为,例如做一些人类所擅长的事情。 对于没有理工科背景的文科生来说,可以把 AI 当成一个黑箱,只需要知道它是某种能模仿人类思维、理解自然语言并输出自然语言的东西。其生态位是一种似人而非人的存在。 对于三年级的孩子,可以用简单的语言来解释,即让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。 在某些任务中,如根据照片判断一个人的年龄,由于我们无法明确大脑完成此任务的具体步骤,所以无法为计算机编写明确程序,而这类任务正是 AI 所感兴趣的。
2024-11-15
用一段话描述一下讯飞智文的产品功能
讯飞智文是由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具。它充分利用了科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势,可能具备智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。其目的在于提高文档编辑的效率,尤其在处理大量文本内容时,能够帮助用户迅速整理思路、优化文案,并生成结构化的文档。您可以通过 https://zhiwen.xfyun.cn/ 了解更多详细信息。
2024-11-14
简述一下什么是AI
AI 是一门令人兴奋的科学,是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于不具备理工科背景的人来说,可以把 AI 当成一个黑箱,只需要知道它能理解自然语言并输出自然语言即可。其生态位是一种似人而非人的存在。 最初,计算机是按照明确的程序和算法进行数字运算。但对于像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务,无法明确编程步骤,而这正是 AI 感兴趣的。 对于三年级的孩子,可以简单理解为让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。
2024-11-14
介绍一下什么是AI
AI 是一门令人兴奋的科学,它是指让计算机表现出智能行为,例如做一些人类所擅长的事情。 对于不具备理工科背景的文科生来说,可以把 AI 当成一个黑箱,只需要知道它是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西。其生态位是一种似人而非人的存在。 从技术层面看,最初计算机是按照明确定义的程序(即算法)来对数字进行运算。但对于像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务,我们无法明确编程的每一个步骤,而这正是 AI 所感兴趣的。 对于三年级的小学生,可以用简单的语言来解释,即让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。
2024-11-13
请推荐一下文生PPT好用的免费软件
以下为您推荐几款文生 PPT 好用的免费软件: 1. 歌者 PPT(gezhe.com): 功能:话题生成(一键生成 PPT 内容)、资料转换(支持多种文件格式转 PPT)、多语言支持(生成多语言 PPT)、模板和案例(海量模板和案例库)、在线编辑和分享(生成结果可自由编辑并在线分享)、增值服务(自定义模板、字体、动效等)。 产品优势:免费使用(所有功能永久免费)、智能易用(通过 AI 技术简化 PPT 制作流程,易于上手)、海量案例(大量精美模板和优秀案例可供选择和下载)、资料转 PPT 很专业(支持多种文件格式,转换过程中尊重原文内容)、AI 翻译(保持 PPT 原始排版不变,多语言在线即时翻译)。 推荐理由:完全免费,智能化程度高,模板和案例库丰富,对多语言支持好,适合不太擅长制作 PPT 或者时间紧张的人群。 2. Gamma: 作为在各种交流群中频繁推荐的产品,以其卓越的性能和用户体验赢得广泛认可。免费版本也能生成质量非常高的 PPT,随着不断优化和改进,能满足大多数用户的需求。个人使用体验良好,生成效果令人满意,在内容组织、设计美观度和整体专业感方面表现出色。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照以下思路完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考: 1. 《》 2. 《》 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-13
我想了解一下关于模型微调的知识
以下是关于模型微调的知识: 介绍:微调可让您从 API 提供的模型中获得更多收益,比如比即时设计更高质量的结果、能够训练比提示中更多的例子、由于更短的提示而节省了 Token、更低的延迟请求。GPT3 已在大量文本上预训练,微调通过训练更多示例改进小样本学习,让您在大量任务中取得更好结果。对模型微调后,无需在提示中提供示例,可节省成本并降低延迟。在高层次上,微调涉及准备和上传训练数据、训练新的微调模型、使用微调模型。 哪些模型可以微调:微调目前仅适用于以下基础模型:davinci、curie、babbage 和 ada。还可以继续微调微调模型以添加其他数据,无需从头开始。 微调的概念和意义:在人工智能领域,通常根据应用领域将大模型分为通用大模型和领域特定模型。通用大模型如 GPT4.0、GPT3.5 等具有广泛的自然语言理解能力,但在特定领域表现可能不理想。对大模型针对特定领域进行的训练过程称为微调,通过在特定领域数据上训练,优化所有层参数,提高在该领域的专业性。微调可节省成本、加快模型部署和应用速度。 相关应用开发:除了调用 ChatGPT 之外,还需学会模型微调、设计 Prompt、优化用户交互的解决方案等。在开发中,程序读取结构化数据,如 JSON 格式。通过稳定的提示词设计及一些模型参数(如温度 Temperature 等)来让 ChatGPT 保持稳定输出。
2024-11-12