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[实时热点] 历时400多天,国产大模型全面赶超GPT-4?

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发表于 2024-5-10 12:52:00 | 显示全部楼层 阅读模式

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稍微留意下近期的新闻,“赶超GPT-4”正在成为国产大模型的新热点。
百度文心一言、商汤日日新以及阿里云刚刚发布的通义千问2.5,均已迈入“全面赶超GPT-4”阵营。
把时间线稍微拉长一些的话,过去大半年时间里,“超越GPT-4”的消息可谓屡见不鲜,即使在报道中刻意加上了多项基准、部分指标等前缀,依然赚足了眼球,成为国产大模型佐证自身能力的有力指标。
简单做个复盘的话,国产大模型对GPT-4的追赶已经进行了400多天,其中“赶超进程”可以粗分为三个阶段。
第一阶段:部分性能超越GPT-4
2023年3月14日,OpenAI正式推出了GPT-4,彼时大多数国产大模型还未开放,少数内测大模型的比较对象还是GPT-3。作为业界标杆的GPT-4,就像是科幻照进了现实,被无数人捧上神坛。
但在短短半年后,GPT-4就出现在了国产大模型厂商的比较名单里。

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2023年8月底,商汤科技对外公布了一则新进展:拥有1230亿个参数的“书生·浦语”,在全球51个知名评测集共计30万道问题集合上,测试成绩排名全球第二,并在综合考试agieval、知识问答commonsenseqa、阅读理解和推理的十项评测中位列第一,分数超过风头正盛的GPT-4。

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2023年10月17日的“生成未来”发布会上,百度正式发布了文心大模型4.0版本,李彦宏在现场依次演示了大模型的理解、生成、逻辑和记忆四大核心能力的特点与应用场景。尽管没有给出评测数据,李彦宏却自信地表示:文心大模型4.0的综合水平,“与GPT-4相比毫不逊色”。
国产大模型赶超GPT-4的序幕正式拉开,此后一两个月里,不少大模型给了这样的营销口径:整体能力已经不输于GPT-3.5,并且在部分性能指标上开始超越GPT-4。
第二阶段:整体性能逼近GPT-4
时间来到2024年初,国内的“百模大战”进入收敛期,一些不被资本市场认可的大模型,渐渐成了一个数字,只有几家科技大厂和独角兽仍活跃在大模型一线。“活下来”的大模型,势必要在能力上证明自己。
综合性能逼近GPT-4,开始成为新的营销话术。

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2024年1月中旬的智谱AI技术开放日上,正式发布了新一代基座大模型GLM-4。按照智谱AI官方的说法:在权威的英文测试榜单中,GLM-4已经整体逼近GPT-4,平均能达到GPT-4 90%以上的水平,在个别项目上表现持平;而在国内企业更加看重的中文任务上,GLM-4的表现全面超过GPT-4。

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同样是在2024年1月,科大讯飞发布了星火认知大模型V3.5,在逻辑推理、语言理解、文本生成、数学答题、代码、多模态等核心能力均显著提升,其中语言理解、数学能力已经超过GPT-4 Turbo,代码能力达到GPT-4 Turbo 96%,多模态理解达到GPT-4V 91%。“在中文理解方面,甚至遥遥领先。”

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回头来看,智谱AI和科大讯飞的营销策略还是有些“保守”,百川智能在同一时间段发布的Baichuan 3,对外表示已经在CMMLU、GAOKAO等中文评测中超越GPT-4。
第三阶段:全面赶超GPT-4 Turbo
2023年11月的OpenAI首届开发者大会,GPT-4 Turbo可以说整个活动的焦点,不仅比GPT-4更聪明,文本处理的上限更高,推理的速度更快,价格也更便宜,国产大模型随即迎来了新的比较对象。

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先是2024年4月份发布的日日新5.0,拥有6000亿参数,并在发布会上引用了OpenCompass的评测数据:日日新5.0达到或超越了GPT-4 Turbo版本,几乎全方位碾压了同期发布的 Llama 3-70B。

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再然后就是阿里云刚刚发布的通义千问2.5,根据媒体报道中的说法:模型性能全面赶超GPT-4-Turbo,成为“地表最强”中文大模型;通义千问1100亿参数开源模型在多个基准测评收获最佳成绩,超越Meta的Llama-3-70B,成为开源领域最强大模型。

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可以笃定的是,日日新5.0和通义千问2.5只是个开始,后续将有更多国产大模型在能力上超越GPT-4-Turbo。
毕竟科大讯飞早已预热了上半年发布星火认知大模型V4.0的消息,将全面对标GPT-4系列;文心一言4.0的发布已经超过半年,不排除新版本正在准备中,且大概率会在性能上再上一个台阶……
“跑分”的意义在哪里?
不管是一开始的“部分性能超越”,还是现在进行中的“全面赶超”,依据都是第三方评测结果,或者说大模型厂商的主观判断。比如商汤和阿里云争相引用的OpenCompass,就是上海人工智能实验室开源的大模型评测平台。
对于一些大模型沉迷于刷榜、跑分的现象,上海人工智能实验室领军科学家林达华教授曾在媒体采访中直言:通过题海战术提高大模型成绩,对于模型实际能力的反应是失真的,影响了模型研发团队的改进方向和模型的商业落地,“高分低能”伤害的是机构本身;榜单上任何具体的名字只是大模型成长过程中无数次测试中的一次,一时的排名高低并不真正反映模型的能力。
何况很多大模型测试集为了公开透明,测试题目或者提纲都是公开的,大模型厂商不难通过“针对性的训练”来提高分数。只要将足够的的测试题喂给大模型,在开卷考试的机制下,分数总不会太低。
也就是说,分数高并不一定代表大模型的能力强。“跑分”的意义仅仅是让客户或开发者对大模型能力有一个初步的认识,最终的评估因素永远是“能不能解决问题”,“能不能在场景中带来实实在在的生产力”。
特别是在大模型走向落地应用的趋势下,一味炒作“超越GPT-4”、“跑分第一”,妄顾落地应用的实效,可能会适得其反。以大模型应用中比较常见的财报分析为例,如果大模型连一家企业的财报都看不懂,再高的计算分数也不会让客户信服,反而会被排除在合作名单外。

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而参考中信证券等机构的研究报告,目前OpenAI的GPT-5正处于红队测试阶段,有望在今年夏天正式发布,可能在多模态理解、长文本输入、zero-shot学习等方面实现重大突破,且性能将远超GPT-4。即使国产大模型花费400多天追平了GPT-4,在相当长一段时间里,仍将处于追赶的姿态。
大模型的价值是解决日常问题的生产力工具,赶超GPT-4的阶段性升级,可以看作是国产大模型有序迭代部署、不断拉近差距的标志,切莫像手机跑分那样,在过度营销的作用下,沦为被群嘲的对象。
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评论35

ForeordinationLv.7 发表于 2024-5-10 13:32:52 | 显示全部楼层
楼主,2014年一路顺风!
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Bury楼主Lv.7 发表于 2024-5-10 13:35:09 | 显示全部楼层
喜欢的摇,不喜欢的滚。
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RUMLv.7 发表于 2024-5-10 13:57:20 | 显示全部楼层
我也顶起出售广告位
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princessLv.7 发表于 2024-5-10 13:58:24 | 显示全部楼层
失去某人,最糟糕的莫过于,他近在身旁,却犹如远在天边.
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MeetLv.7 发表于 2024-5-10 14:05:58 | 显示全部楼层
楼主这么可爱,你造么?
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FormerlyLv.7 发表于 2024-5-10 14:11:54 | 显示全部楼层
那些路人甲乙丙丁在年生散场的剧场里将五彩纷呈和苍白无力潇洒的演绎。
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TownLv.7 发表于 2024-5-10 14:46:58 | 显示全部楼层
有十只羊,九只蹲在羊圈,一只蹲在猪圈.打一成语…
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SafeLv.7 发表于 2024-5-10 15:10:23 | 显示全部楼层
医生叫我进行光合作用,不要熬夜了。
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SoulLv.7 发表于 2024-5-10 15:35:03 | 显示全部楼层
孩子把玩具当朋友,成人把朋友当玩具。
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