3月16日，百度如约发布了对标chatGPT的中文版「文心一言」。

在昨天的发布会上，李彦宏坦率地承认，测试文心一言时，感觉还是有很多不完美的地方，但因为市场有需求，大家都希望早一点用上最新最先进的大语言模型，所以在此时就推出。

他从5个角度展示了文心一言的能力，分别是文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解和多模态生成。

文心一言 vs ChatGPT

1 文学创作

从用词上来看，文心一言和chatGPT开头的场景描写几乎一模一样。但整首诗的风格却不同，文心一言自始至终都是压抑的、悲观的，chatGPT却给了一个坚定且有希望的ending。

古诗创作文心一言上来就copy了一首家喻户晓的诗词。chatGPT的回答更标准，也作了诗名。

在故事创作上，文心一言似乎有些不合逻辑，人被猫咬了却把猫抱到了医院，直接忽略了人。且结尾也有些胡言乱语，一边不能忘记汤姆带来的恐惧和不安，又要给它建造纪念碑，视为英雄？

chatGPT的故事似乎更有逻辑性，也更符合我的恐怖要求。

2 商业文案创作

在商业文案创作上，文心一言给出的答案更符合我的要求和想法，chatGPT的答案相对啰嗦。

这一个则是文心一言完胜，chatGPT不仅用英文回答，而且还搞错了品牌，将悦刻翻译为YOOZ。

这段开场白文心一言更符合我的需求和想法，chatGPT似乎搞错了对象。

3 数理推算

这是一道小学奥数题，也难住了文心一言和chatGPT。文心一言直接摆烂，回答的内容里有错误代码；chatGPT则是一本正经的胡说八道，看似步骤很多在一步步解题，实际上最后的答案也是错的。

第二个问题是一道从网上down下来的腾讯面试题，文心一言显然没有读懂题意，最后的答案完全风马牛不相及。chatGPT的回答看似步骤合理，但最后的结果却是错的。

4 中文理解

一段《三体》中的摘抄，我更喜欢chatGPT的回答，不仅描述片段的大意，还给出了反问。文心一言的答案貌似偏离了题意。

一个来自赵本山小品的梗，都没有理解。

5 多模态生成

因为chatGPT还不具备图片生成能力，所以只能用文字描述。

作为一个人工智能语言模型，ChatGPT也存在一些缺点和局限性：

1. 知识库的深度和广度仍需要进一步提高：虽然ChatGPT可以回答各种领域的问题，但它的知识库还不够完备，有些问题可能无法找到合适的回答。

2. 生成式对话的质量还有待提高：尽管ChatGPT可以生成自然流畅的对话，但它的生成式对话还不如人类专业演员，有时可能会出现口误或重复等问题。

3. 某些情况下可能会出现错误或不准确的回答：由于训练数据的限制，ChatGPT在某些情况下可能无法正确理解用户的意图，或者回答内容可能不够准确或恰当。

4. 依赖于预先训练的数据集：目前的ChatGPT主要是基于文本进行对话生成的，如果未来想要扩展功能或使用场景，可能需要更多地依赖于预先训练的数据集，这会增加开发难度和维护成本。

5. 中文表达能力有待改进：作为一个英文名称为GPT的机器学习模型，其中文名称“小微”似乎并没有体现出与真实世界中的Micronesia相关的含义和特点，这可能会影响其普及程度和应用范围。

总之，尽管ChatGPT在许多方面都表现出色，但它也存在一些缺点和局限性。

大语言模型无法突击速成，百度有四层技术栈优势

目前，百度是全球大厂中第一个做出对标ChatGPT产品的企业。

李彦宏指出：“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。深度学习、自然语言处理，需要多年的坚持和积累，没法速成。”

可以说，文心一言是百度过去多年努力的延续。人类进入人工智能时代，IT技术的技术栈发生了根本性变化，从过去三层到“芯片-框架-模型-应用”四层。今天，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，从高端芯片昆仑芯，到飞桨深度学习框架，再到文心预训练大模型，到搜索、智能云、自动驾驶、小度等应用，各个层面都有领先业界的自研技术。

李彦宏认为，百度AI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。尤其是框架层和模型层之间，有很强的协同作用，可以帮助构建更高效的模型，并显著降低成本。事实上，超大规模模型的训练和推理，给深度学习框架带来了很大考验。比如，为了支持千亿参数模型的高效分布式训练，百度飞桨专门研发了 4D 混合并行技术。

在全球范围内，在四层架构的每一层都有领先产品的公司几乎没有，这是百度非常独特的优势。后续，芯片、框架、大模型和终端应用场景可以形成高效的反馈闭环，帮助大模型不断调优迭代，从而升级用户体验。

生成式AI催生新业态，李彦宏预测三大产业机会

自2月份百度官宣“文心一言”以来，已有超过650家企业宣布接入文心一言生态。

这意味着很多企业已经理解到，文心一言和生成式AI代表了一个新的技术范式，它会影响到每一家公司。

AI市场爆发性的需求增长，将释放出前所未有的、指数级的商业价值。李彦宏预测，大语言模型将带来三大产业机会。

第一类是新型云计算公司，其主流商业模式从IaaS变为MaaS。文心一言将根本性地改变云计算行业的游戏规则。之前企业选择云厂商更多看算力、存储等基础云服务。未来，更多会看框架好不好、模型好不好，以及模型、框架、芯片、应用这四层之间的协同。

文心一言将通过百度智能云对外提供服务，帮助企业构建自己的模型和应用，农业、工业、金融、教育、医疗、交通、能源等重点领域，都会因此效率大幅提升，并在每一个行业快速形成新的产业空间，助力数字中国的实现。李彦宏预告称，百度智能云将于近期举办新闻发布会，主题围绕文心一言的云服务和应用产品，既有公有云服务和也可以做私有化部署。

第二类是进行行业模型精调的公司，这是通用大模型和企业之间的中间层，他们可以基于对行业的洞察，调用通用大模型能力，为行业客户提供解决方案。这方面，百度文心大模型已经在电力、金融、媒体等领域，发布了10多个行业大模型。

第三类是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。

李彦宏说，“我们相信，人工智能会彻底改变我们今天的每一个行业。AI的长期价值，对各行各业的颠覆性改变，才刚刚开始。未来，将会有更多的杀手级应用、现象级产品出现，将会有更多的里程碑事件发生。”

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”。

文章来源： 雷递，上观新闻，浪在硅谷，解码Decode