GPT-4 が新たな AI の嵐を引き起こしました。包囲されたウェン シンイーヤンは戦うことができるでしょうか?

Baidu は Wen Xinyiyan のリリース日を 3 月 16 日に設定しましたが、OpenAI、Google、Microsoft によって攻撃されるとは予想していませんでした。まず、3 月 15 日の早朝、OpenAI は 大型版をリリースしました。スケールマルチモーダルトランスフォーマーモデル GPT-4; その直後、大規模言語モデル PaLM の API インターフェースがオープンされることが発表され、開発者向けツール MakerSuite が開始されました。 3 月 16 日の夜、Microsoft は Microsoft 365 Copilot をリリースしました。これは、Word、PPT、Excel、OutLook、および共同作業用オフィス ソフトウェアの生産性を向上させると主張する AI 駆動のオフィス ツールです。

Wen Xinyiyan は ChatGPT と GPT-4 のベンチマークを行いました。敷居は非常に高いです。主要な世界的メーカーはまだ作成していません。Baidu が最初です。私は自分でテストしました。まだ存在しているように感じます。多くの不完全さ。

「実践は真の知識をもたらします。ロビン・リー氏も次のように希望を表明しました。「実際に人間からのフィードバックがあれば、ウェン・シンイーヤンの進歩は非常に早くなり、急速に成長することを願っています。」

##なぜ GPT-4 は新たな AI の嵐を引き起こすのでしょうか?

2023 年の新年、元の宇宙はまだ暖かく、ChatGPT は AI 分野のホットスポットの 1 つになりました。短い発酵期間を経て、OpenAI はついに大きな動きを見せましたそして、マルチモーダル大型モデル GPT-4 をリリースし、瞬く間に世界世論を爆発させました。実際、GPT-4 の前世代の製品は大型 ChatGPT モデル GPT3.5 です。GPT-4 は GPT3 をアップグレードするだけではありません.5 はあらゆる面で自然言語テキスト処理能力を向上させるだけでなく、画像処理能力も開拓し、

生成 AI と将来の作業方法に関する世界的な想像力を引き起こしました。

そして GPT-4

これも、GPT-4 が複雑な命令を認識するだけでなく、複雑な命令に基づいて複雑な操作を実行できることを示しています。最大 25,000 ワードのテキストを分析または生成します

これは、最大長 3,000 ワードの ChatGPT をはるかに上回り、長文コンテンツの作成、拡張された会話、ドキュメントの検索と分析などのアプリケーション シナリオに使用できます。 # 写真内のさまざまな物を識別するだけでなく、物間の関係を理解することもできます。また、GPT-4 が禁止されたコンテンツ要求に応答する可能性は 82% 減少します。事実に基づく応答を生成する可能性が 40% 増加しました 本質的にマルチモダリティをサポートする GPT-4 が言語処理とセキュリティにおいて一定の改善が見られたことがわかります。

# Google と Microsoft は、生成 AI の利用シナリオを拡大するために競合しています。

これは、次のことを示しています。検索エンジンの新バージョン「Bing」は既にGPT-4

上で稼働しており、商業収益化が進められているが、現在マイクロソフトは商業収益化を促進するために新しいBingとOpenAIを利用することを望んでおり、外部の世界も注目を集めていると報じられている。 Microsoft は世界中でロードショーを開催し、テスト中の Bing 検索の ChatGPT バージョンの広告形式をデモンストレーションするために広告主や広告会社との非公開ミーティングを開催しているとのことです。ビジネス モデル

その目標は巨大なコンテンツ作成市場です . 少なくとも Google と Microsoft はそう思います. OpenAI が GPT-4 をリリースした後、Google も一連の

Gmail、Google Doc、Sheets、Slides、その他の Workspace オフィス コンポーネント

には、生成 AI 機能が搭載されます。同時に、Google は自社製品の API もオープンしました。独自の大規模言語モデル PaLM Copilot はコンテンツを自動的に生成し、オフィスの効率を向上させることもできます Microsoft は記者会見で、Copilot の背後には複雑な処理エンジンとオーケストレーション エンジンがあり、 Microsoft GraphやGPT-4などの機種からのサポートとなります。

Copoilt の最も重要な意義は、生産効率を大幅に向上させ、日々のコストを削減することです。必要な作業時間が無駄になってしまいます。

温信宜燕は厳しすぎますか？

これは百度が温信義燕をいかに重視しているかを示しています。 記者会見で、ロビン・リー氏は、文学創作、ビジネスコピーライティング作成、数学的計算、中国語理解、マルチモーダル生成という 5 つの使用シナリオにおける ウェンシン・イーヤンの包括的な能力を実証しました。しかし、Wen Xin Yiyan を評価する際、Robin Li 氏は次のように述べています。「社内テストにおける『Wen Xin Yiyan』は完璧ではありませんが、市場の需要があれば発売する必要があります。」

心文一Yanda モデルのトレーニング データには、数兆の Web ページ データ、数億の検索データと画像データ、数百億の毎日の平均言語通話データ、および 5,500 億件の 知識の事実が含まれます。チャート 。 言い換えれば、純粋に検索の観点から言えば、データベースの範囲が十分に広い限り、Wenxin の答えは間違いなく問題ありません。たとえば、Wen Xinyiyan に次の数学の質問をしてください。減算の計算では、被減数と減算と差の合計は 674 です。また、減数は 17 で差の 3 倍以上であることもわかっています。減数を求めてください。ウェン・シンは質問に正確に答え、対応する公式を列挙しました。

作成されたコピーライティングはスムーズで、文章の構造はほとんど並列的に表現されており、 ただし、特定の感情表現が欠けています。作成を支援し、記事執筆のパラダイムを参照できます。

意味論的な深い理解も、Wen Xinyiyan にとって困難を生み出します たとえば、 「なぜ両親は結婚するときに私を招待してくれなかったのですか？」という質問に答えるとき、ウェン・シンイーヤンさんは論理を完全に理解していなかったので、最も直接的な方法で答えました-「これを聞いて申し訳ありません。」、おそらくあなたの両親はそう言っていますあなたを招待しない彼ら自身の理由... 実際、ChatGPT も関係を理解できません。

############### ################################# ### ##この観点から、Wen Xinyiyan のリリースは次のとおりです。国産の生成AIへの期待だけでなく、パートナーの要件も求められます。 ###Baidu はまた、トライアル後、人間による実際のフィードバックが得られれば、Wen Xinyiyan が急速に改善され、急速に成長することを期待しています。現在、Wen Xinyiyan はまだクローズド ベータ段階にあります。 #########Baidu は、ハイエンド チップの Kunlun コアから Feipiao 深層学習フレームワーク、 Wenxin の事前トレーニングされた大規模モデルから、検索、スマート クラウド、自動運転、Xiaodu などのアプリケーションまで、あらゆるレベルで業界をリードする自社開発テクノロジーがあります。その中で、Wen Xinyiyan はモデル層に位置しており、現在、ERNIE 3.0 は毎日数十億件のユーザー検索リクエストを受信して​​います。 ######### 生成 AI への人々の期待を高める OpenAI の強力な反復に直面しても、Baidu はそれでも死ぬまで戦うことを決意し、それが公式発表で明らかになりました。 ### Robin Li が言ったように、「この種の大規模言語モデルは完全には開発されておらず、改善の余地がたくさんあります。間違いなく急速に発展し、将来的には日を追うごとに変化するでしょう。」 # ##### 熾烈な競争が続く生成 AI 市場に直面して、筆者は依然として同様の国産製品への期待でいっぱいです。 ###

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