百度发布“文心一言”,李彦宏回应为何现在发布:市场强烈需求

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3月16日,百度正式发布大语言模型、生成式AI产品“文心一言”。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏及百度首席技术官王海峰出席发布会。李彦宏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、多模态生成五个使用场景中的综合能力。

“生成式AI代表着新的技术范式,是任何企业都不应错过的大机会。”李彦宏说,“这段时间不断有人问我,为什么现在发布,你们是不是真的ready了?其实,百度在过去十几年中持续在AI研发上坚持投入,文心大模型第一个版本2019年就发布了,此后的每一年都发布一个新版本,从这个意义上说,文心一言的发布只是我们过去多年努力的一个自然延续。”

李彦宏表示,大家的期望值是要对标C吾爱分享网hatGPT,甚至要对标GPT-4,这个门槛还是很高的。全球的大厂当中,百度是第一个“发布”的。他说,内测中“文心一言”并不完美,之所以现在要发布,原因在于市场有强烈需求。其定位是通用大模型。

李彦宏认为,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。而大模型会带来三大产业机会:新型云计算、行业模型精调、应用开发。

发布会举行时,截至14时22分,百度集团(09888.HK)股价跌幅扩大至近10%,报120.5港元/股。

演示五个场景下的能力

发布会上,百度播放了“文心一言”的演示视频,以下为演示实录。

文学创作

问题:

· 《三体》的吾爱分享网是哪里人?

· 可以总结一下《三体》的核心内容吗?如果要续写的话,可以从哪些角度出发?

· 如何从哲学的角度续写?

· 电视剧《三体》演员都有谁?

· 于和伟和张鲁一有哪些共同点?

· 于和伟和张鲁一谁更高?

李彦宏:刚才的演示中,“总结三体的核心内容”,体现的是文心一言的总结、分析能力。续写《三体》,体现的是内容创作生成能力。

《三体》的是谁?他是哪里人?电视剧三体演员都有谁?文心一言回答是正确的。大家可能知道,生成式AI这类产品,在回答事实性问题时,有时候会出错。文心一言延续了百度知识增强的大模型理念,大幅度提升了事实性问题的准确率。

于和伟和张鲁一有哪些共同点、于和伟和张鲁一谁更高?这类问题背后吾爱分享网,则体现的是文心一言的推理能力。比如,它得先知道两人的准确身高,才能得出正确答案。

商业文案创作

问题:

· 如果要成立一个用大模型服务中小企业数字化升级的科技服务公司,可以起个什么公司名?

· 数智云图这个名称不错,给我起一个公司的服务Slogan,表达共赢的概念。

· 帮我生成一篇公司成立的稿,数智云图以共赢的服务理念用大模型服务中小企业数字化升级。字数600字。

李彦宏:刚才的演示,展现了文心一言连续三次内容创作生成。

AI要写好一篇稿子,除了需要准确理解我们的意图,还要有清晰的表达能力。

这背后有一个基础,就是庞大的数据规模。人类常说“读万卷书”,而AI可以说是 “读书破千亿卷”。文心一言大模型的吾爱分享网训练数据就包括,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,能够处于独一无二的位置。

有研究表明,数据规模足够大,参数达到千亿级,大模型就可能发生“智能涌现”,即使在没有专门训练过的领域,也能涌现出知识理解和逻辑推理能力。

数理逻辑推算任务

问题:

· 下面我们来玩一个鸡兔同笼的游戏。1只鸡有2只脚1个头,1只兔子有4只脚1个头。那么,如果有一个笼子里有9个头,40只脚,应该有多少只鸡,多少只兔子?

· 下面我们来玩一个鸡兔同笼的游戏。1只鸡有2只脚1个头,1只兔子有4只脚1个头。那么,如果有一个笼子里有9个头,30只吾爱分享网脚,应该有多少只鸡,多少只兔子?

李彦宏:对于第一道题,文心一言经过演算,认为可能是题出错了。对于第二道,文心一言不但给出了正确结果,还详细给出解题步骤。可以看出,文心一言能理解题意,并有正确的解题思路,进而像学生做题一样,按正确的步骤,一步步算出正确答案。

文心一言已具备了一定的思维能力,能够学会数学推演及逻辑推理这类相对复杂任务。当然,现阶段准确率还不是100%,我们还需要给它更多的时间来学习和成长。

中文理解能力

问题:

· “洛阳纸贵”是什么意思?

· 当时洛阳的纸到底有多贵?

· 这个成语在现在的经济学原理里,对应的理论是什么?

· 用洛阳纸贵四个字写一首藏头诗。

李彦宏:“洛阳纸贵”,“藏头诗”,这吾爱分享网很考验AI对中文和中国文化的理解。

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。这个例子就比较清楚地展示了我们在中文上的优势。

相对应的,文心一言目前对英文语种、代码场景的训练还不够多,表现还不够好,接下来我们还要加紧训练,不断完善这些能力。

多模态生成