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文心一言和智普清言哪个更好用

回答

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。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

各大模型对结构化prompt的测试和反馈

同样的prompt输入到智谱清言之后,能够按照prompt指示回答,理解意图高赞,接下来输入“离婚”后,输出如下:输出的格式很符合要求,符合“step-back prompting”格式要求。输出的内容有点抽象,不能应对客户咨询场景。于是,我又要求它“每条内容再详细一些,丰富一些,你的回答有点简单”,输出如下:这次输出的内容好多了,但是感觉还是有点软,有点像心灵鸡汤,作用不大,对于已经有经验的执业律师来说,作用不大。对于律师助理或者客户来说,感觉还算不错,达到最低标准。[heading3]文心一言[content]同样的prompt输入到文心一言之后,第一次输出有点不太符合prompt的提示,解释离婚的原因,于是再提醒它“请按照step-back prompting回答问题”,输出如下:这次的输出有点比较学术,偏重理论方面,似乎对于直接使用不太有利,尤其是在直接回复客户的问题上,这种输出肯定要差一些,所以提醒它“每条内容再详细一些,丰富一些,你的回答有点简单”,输出如下:为了增加一点实用效果,结合法律的场景,贴近当事人咨询的心理,提示它“每条内容通俗一些,最好加点法律”,输出如下:这个输出已经很难改变了,所以文心一言输出的模型还是比较偏重理论,有点抽象,不太适合直接输出的场景,效果不太好。

小七姐:文心一言4.0、智谱清言、KimiChat 小样本测评

可以看出这是一个需要根据指定的内容结构:“比喻、定义、属性、背景、数据、参数、推演、LLM和哲学”等不同维度来生成概念解读的提示词。[heading5]统一测试问题[content]布鲁姆分类法[heading5]目标模型表现[heading6]智谱清言[heading6]文心一言4.0[heading6]Moonshot AI[heading6]ChatGPT 4.0[heading5]任务三总结[content][heading6]总结[content]这一轮任务的核心问题是对于提示词规定的框架的执行能力,以及生成内容详实、准确程度。可以看出在这类任务上,作为对标的ChatGPT4.0真一骑绝尘。相对来说,国产御三家在这轮表现中:智谱清言表现的比较亮眼,对提示词结构的执行很完整,生成内容也相对丰富,只是案例部分没有完全做到按照“布鲁姆分类法”的框架来列举。且生成内容的格式比较丰富和美观。文心一言没有执行提示词要求,基本属于失败的任务Moonshot AI完全按照提示词执行了,生成内容有点惜字如金,但准确度不错。美中不足是生成的格式有所欠缺(表格、分段符,加粗等没有支持)如果以ChatGPT 4.0生成内容为满分的话,国内三家得分参考:智谱清言80文心一言30Moonshot AI 70

各大模型对结构化prompt的测试和反馈

引用小七姐的prompt如下:[heading3]Copilot[heading3]Kimi AI[heading3]文心一言[content]Bard[heading3]讯飞星火[heading3]智谱清言[heading3]ChatGPT3.5[content]1.Copilot在写prompt的时候,要更加直接,对于指令的明确性要求更高,不用引导直接把项目主题、要求及输出格式告诉他,输出的内容有点简单,输出基本上能按照格式;2.我把同样简化后的prompt输入给讯飞星火AI,输出结果缺少了项目评估,需要我再次提示一下,他才输出。内容比较简单抽象,需要做二次引导和提示;3.我把同样简化后的prompt输入给文心一言,问题和讯飞星火一样,缺少了评估,需要做二次提示和引导;4.智谱清言是第一次使用,体验感比较好,能够按照详细的prompt的提示输出,也会引导我问问题,可以直接使用详细的prompt,不用简化。输出的格式基本上按照要求,输出的内容也比较符合要求,相对来说比较具体,不是那么抽象,可以直接用,不用再具象。5.我使用的是ChatGPT3.5,输出的格式没问题,但是内容有点太简单,基本上需要二次提示和引导,可能需要再费点功夫;6.bard的输出令我眼前一亮,输出内容一般,但是他在内容上加了图片,已经开始理解我下一步的意图了,也是给我一个提示,加上图片的效果会更好;7.Kimichat是第一次使用,基本上理解我的prompt,输出格式和内容没有问题,很详细,可以直接使用,很赞;总结:如果按5分满分的话,根据体验和内容等综合打分,Copliot 2分;讯飞星火2分;文心一言2分;智谱清言3分;ChatGPT3.5 2.5分;bard 3.5分;Kimi chat 3.5分。

其他人在问
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
比较一下豆包和文心一言
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。
2024-10-12
文心一言怎么样
文心一言是百度推出的知识增强大语言模型,已进行多个版本迭代,于 2023 年 10 月 17 日发布 V4.0 版本,目前已有 7000 万用户。 在一些评测中,其表现如下: 在律师答辩状 prompt 评测中: 输入起诉状后,直接给出起诉状范本,未理解 prompt 输出答辩状,提示后输出存在主体少、不专业、错误多等问题,但在提示输出应诉方案时,能按 prompt 结构输出,内容简洁可作框架。 在对当事人提供的证据发表质证意见或制定诉讼方案的评测中: 欢迎语按 prompt 指示输出,对证据分析专业,格式和内容上的质证意见表现出色,结束语和签署委托代理协议的回复也很好。 在中文大模型基准测评 2023 年度报告的 SuperCLUE 基准传统安全能力评测中: 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,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水平较高,能力栈广泛,可应用场景多,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,在逻辑推理方面表现不俗,可关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。
2024-10-12
请问国内的ai大模型,比如coze,豆包,kimi,科大讯飞,天工,通义千问,智谱清言,秘塔,知乎直达,文心一言,他们各有什么有优势
以下是国内一些 AI 大模型的优势: 通义千问:由阿里云开发,能够与人交互、回答问题及协作创作。 科大讯飞(SparkDesk):有免费接口,在某些应用场景中具有出色表现。 智谱清言:在聊天状态下能生成 Markdown 格式。 文心一言:百度出品的 AI 对话产品,定位为智能伙伴,能写文案、想点子,又能陪你聊天、答疑解惑。 抖音(云雀大模型):暂未明确其独特优势。 智谱 AI(GLM 大模型):暂未明确其独特优势。 中科院(紫东太初大模型):暂未明确其独特优势。 百川智能(百川大模型):暂未明确其独特优势。 商汤(日日新大模型):暂未明确其独特优势。 MiniMax(ABAB 大模型):目前不能进行自然语言交流,但有语音合成等特色功能。 Kimi 智能助手:由 Moonshot AI 出品,有着超大“内存”,可以一口气读完二十万字的小说,还会上网冲浪。 需要注意的是,不同大模型的优势会因应用场景和用户需求的不同而有所差异。
2024-09-03
文心一言需要付费吗?免费版能用吗
文心一言有免费版可以使用。它是百度出品的 AI 对话产品,能写文案、想点子,陪您聊天、答疑解惑。像 Kimi 智能助手、通义千问等也是国内免费的 APP。文心一言 4.0 有 API 版本,部分可能是付费使用的,同时也有网页版。
2024-08-21
文心一言、通义千问、Kimi、腾讯混元、讯飞星火、抖音豆包、智普清言这些AI工具之间有什么不同,各自擅长哪些领域
以下是文心一言、通义千问、Kimi、腾讯混元、讯飞星火、抖音豆包、智普清言这些 AI 工具的不同之处及各自擅长的领域: Kimi 智能助手:由 Moonshot AI 出品,有着超大“内存”,可以一口气读完二十万字的小说,还会上网冲浪。 文心一言:百度出品的 AI 对话产品,定位为智能伙伴,能写文案、想点子,陪聊天、答疑解惑,与搜索有较好的结合。 通义千问: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,与钉钉有结合应用。 腾讯混元:相对较为低调,公司文化特点及目前尚未有明确亮点可能是其受到关注较少的原因。 讯飞星火:暂未提及具体特点和擅长领域。 抖音豆包:字节旗下产品,字节在 AI 领域有较大投入和决心,如推出多种相关产品和应用。 智普清言:暂未提及具体特点和擅长领域。 需要注意的是,这些 AI 工具的性能和擅长领域可能会随着不断的更新和优化而发生变化。
2024-08-18
请问文星一言与chatgpt的区别
文心一言和 ChatGPT 有以下一些区别: 1. 数学能力方面:GPT4 相对于 ChatGPT 表现出显著的改进。GPT4 在许多复杂数学问题中展示了更深入的理解,并能够应用适当的推理;而 ChatGPT 通常会采用低级启发式方法,提到与问题仅是表面相关的公式和概念,表明缺乏实际理解。 2. 应用场景方面:ChatGPT 不仅是一个应用程序,还可以作为 API 进行访问,能执行一些与其他编排框架相同的功能,如抽象出对定制提示的需求、维持状态,并通过插件、API 或其他来源检索上下文数据。虽然 ChatGPT 不是其他开发工具的直接竞争对手,但可以视为替代解决方案,并且可能成为即时构建的可行、简单的替代方案。 3. 所属概念方面:ChatGPT 是 AIGC 技术的一个应用实例,是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型(LLM)的对话机器人,能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。而文心一言是百度开发的语言模型。
2024-08-26
怎么让chagpt帮助我产出更好的润色新闻稿
以下是一些让 ChatGPT 帮助您产出更好的润色新闻稿的方法和相关信息: 1. 运用逆向提示词工程: 逆向提示词工程在写作领域具有广泛的应用性,运用这一技术,您创作出的文章会显得更自然,不会有那种明显的“由机器生成”的感觉。 对于润色新闻稿,您可以使用官方新闻风格的提示词:请以{文章摘要}为背景,写一篇 2000 字的新闻稿。写作要求包括以权威人物的观点或引用开头、描述当前政策或事件并提供日期和实际行动、插入专家观点或数据支持、使用中等长度的段落和复合句、保持中立的语气以正式和客观的风格进行、在句间使用转折或并列连接词、结尾时重回初始观点或引用并总结全文。例如,文章摘要为“周杰伦演唱会上受伤”。 2. 常见的文章润色 AI 工具: Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,可以帮助用户优化文章的语言表达。 Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说,这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节,包括校对、改写、大纲生成、内容生成等,可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。
2024-11-04
有几十个角色台词的语音文件,用什么方式克隆他的声音质量更好?
很抱歉,您提供的内容中并未包含关于克隆几十个角色台词语音文件以获得更好声音质量的具体方法和相关信息。但一般来说,要提高语音克隆的质量,可以考虑以下几个方面: 1. 选择高质量的原始语音文件,确保其清晰、无噪音。 2. 利用先进的语音克隆技术和工具,例如一些专业的语音处理软件。 3. 对语音特征进行精细的分析和提取,以准确捕捉原始声音的特点。 4. 进行适当的参数调整和优化,以适应不同的角色和场景需求。
2024-11-01
如何更好的掌握和学习AGI
以下是关于如何更好地掌握和学习 AGI 的一些建议: 学习前状态:可能存在不理解 AI、提示词工程等情况,比如个人是文科生、不懂代码、英语差,在学习前注册尝试各种 AI 工具走了不少弯路,对 ChatGPT 的认识也较浅。 学习后现状:能够创建多 Agent 智能体,进修 python 以实现更多功能,在营销文案、SQL 代码学习应用方面有所进展,创建了图像流智能体和 Agent 智能体玩具,在公司实践智能客服从创建到应用的过程,实现企业微信机器人问答基本功能,进行了学习 Dr.kown 的尝试实践和图像流的尝试。 学习路径:关键词为“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”。学习路径类似主线加支线的游戏通关,学以致用,通过学习、分享不断填补知识缝隙来成长。 新手学习 AI 需记住这是长期过程,要有耐心和持续努力,不要怕犯错。完整学习路径建议参考「通往 AGI 之路」知识库首页的布鲁姆分类法来设计。 同时,「通往 AGI 之路」涵盖丰富内容,包括 AI 提示词、AI 绘画、AI 语音与数字人、学习路径规划、产品介绍、数据分析、研究报告与课程、论文和数据等,为不同类型同学规划不同学习路径,还有众多开源内容共建和丰富的应用案例、场景等。
2024-10-29
我该怎么用AI让我的短视频文案写的更好
以下是一些利用 AI 让短视频文案写得更好的方法: 1. 对于像《AI 你·南京》AIGC 城市宣传 MV 这类项目,若打算采用旁白朗诵方式,需对文案有较高要求。直接让 GPT 写文案可能效果平淡,应更具体地提出需求,例如可利用 360 浏览器字幕提取功能捕捉相关视频文案,再让 kimi 和 GPT 进行分析和学习,理解目标写作风格并融会贯通。写作时可同时对比 kimi 和 GPT 的结果,在中文理解和写作能力上,kimi 表现更突出。完成文案后可稍作调整,使其更顺口,如让 kimi 将“钟山风雨起苍黄,江南佳丽地,金粉六朝都”改为“钟山风雨起苍黄,古都烟云梦犹长”。 2. 以美妆行业为例,在电商带货本地生活方面,表明身份、描述需求并提出回答要求,用 ChatGPT 生成短视频选题文案和短视频文案。之后按照以下步骤生成虚拟数字人短视频:第一步,打开特定网站(需科学上网);第二步,在右侧文字框输入 ChatGPT 生成的内容,选择想要的头像、不同国家和声音;第三步,点击“Create Video”等待生成。生成后结合产品讲解即可发布用于视频带货。 3. 对于文案创作到一定阶段,如为朗诵配音确定视频时长和分镜数量时,若 AI 语音效果不佳,可考虑让 AI 进行歌词改写和歌曲取名,如将写好的文字复制给 AI,并定义歌词风格和时间长度。对比 kimi 和 GPT 的结果后进行修改定稿。
2024-10-28
我怎么让AI更好的帮我生成我想要的短视频文案,我应该提一些什么问题
以下是一些让 AI 更好地帮您生成想要的短视频文案的建议和方法: 1. 像在制作《AI 你·南京》AIGC 城市宣传 MV 时,不要直接让 GPT 写文案,而是更具体地提出需求,比如说明文案的前因后果、您的喜好和拍摄风格。可以利用 360 浏览器的字幕提取功能捕捉相关视频文案,让 Kimi 和 ChatGPT 进行分析和学习,理解目标写作风格并融会贯通。对比两个模型的结果,在中文理解和写作能力上,Kimi 可能表现更突出。完成文案分析后,让 AI 按此风格写作,再整合调整,使文案更顺口。 2. 在电商带货本地生活方面,以美妆行业为例,表明身份、描述需求和回答要求来用 ChatGPT 生成短视频选题文案,将需求与框架结合生成短视频文案。之后按照以下步骤生成虚拟数字人短视频: 第一步:打开特定网站(需科学上网)。 第二步:输入内容选项,在右侧文字框输入 ChatGPT 生成的内容,选择想要的头像、不同的国家和声音,点击“Create Video”等待生成。生成后结合产品讲解即可发布用于视频带货。 3. 在即梦 AI 视频生成中,为避免重复“抽卡”,您的 prompt 应从多个角度描述需求,比如人种、画风、宠物品种等,以保持物种和画风的一致性。例如生成关于“狗”的视频,提供不同狗的品种、外貌、行为等信息,帮助生成更丰富的内容。
2024-10-26
我应该如何用AI更好的去生成短视频文案
以下是用 AI 更好地生成短视频文案的方法: 1. 以美妆行业为例,表明身份、描述需求和回答要求,用 ChatGPT 生成短视频选题文案。 2. 将需求与框架结合,让 ChatGPT 为您生成短视频文案。 3. 生成虚拟数字人短视频: 第一步:打开网站(需科学上网),如 https://studio.did.com/editor 。 第二步:在右侧文字框输入从 ChatGPT 生成的内容,选择想要的头像、不同的国家和声音,然后点击右上角的 Create Video ,等待生成。 生成好数字人视频后,结合产品做讲解即可发布去做视频带货。 4. 通过 ChatGPT 生成文案,将其复制到支持 AI 文字转视频的工具内,如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能,实现短视频自动生成。 5. 在视频工作流中,前期利用 ChatGPT 生成文案,包括: 把选题告诉 ChatGPT,它能生成包括具体场景和转场画面的完整视频脚本。 让 ChatGPT 为视频在海量背景音乐中筛选合适的 BGM,告知其视频情绪以获取参考建议。 目前,倒入文案一键自动化生成视频可能未达直接使用程度,AI 工具组合更适合短视频账号建立初期,批量生产以快速低成本测试某一垂直领域短视频关键词热门情况。相信未来视频制作会更轻量高效。
2024-10-26