iFlytek Spark、AIは草原に火を起こすのか、それとも消えるのか?

この記事の著者は、テキスト、Q&A、翻訳、ロジック、コード作成、およびコンピューティング機能の観点から、iFlytek Spark と ChatGPT の違いを比較します。この記事があなたのお役に立てれば幸いです。

6 月 9 日の iFlytek Spark の反復がもうすぐ始まります。それが本物の中国語 ChatGPT になれるかどうか見てみましょう?この記事では、iFlytek の Spark コグニティブ モデルと ChatGPT の違いを複数のコマンドの観点から包括的に比較および評価します。

iFlytek Spark: Baidu Wenxinyiyan と多くの国内 AI プラットフォームのリリースに続いて、iFlytek Spark は大規模な認知モデルをリリースしました。その主な機能には、テキスト生成、言語理解、知識の質問と回答、論理的推論、数学的能力が含まれます。機能、マルチモーダル機能。

著者は幸運にも iFlytek Spark 体験への招待者になりました。私は普通の労働者として、「テキスト生成、質疑応答能力、言語翻訳、論理的推論、コード記述、数学的能力」の側面から始めます。計算能力」を評価・比較します。

(注: ChatGPT テスト モデルはバージョン 3.5)

1. テキストの生成

Iflytek Spark の中国語理解能力は ChatGPT よりもある程度優れています。

以下の「7 つの文字の Quatrains」の処理結果が相手よりも明らかに優れていることがわかりますが、日常業務でのテキスト生成では、ChatGPT テキストの方が自然です。

ChatGPT の厳密なテキスト関連付けの蓄積と比較して、iFlytek は文学小説や物語の生成についてより深い理解を持っています。全体的には中国語の理解力の方が若干優れていますが、通常のテキスト生成に関してはChatGPTの方が有利な場合が多いです。

詩の生成と電子メールの比較について:

2. 質疑応答能力

• 職場でよくある質問に答えるには、iFlytek Spark がより一般的で、ChatGPT がより詳細ですが、マッチングの観点からは、ChatGPT の方が基準値が高くなります。
• は通常のコンテキスト レコードを理解できます。 ChatGPT はわずかに強力なメモリ機能を備えています。
• 中国の常識に関する質問、特に歴史、文化、文学に関しては、Spark の情報検索と分析は ChatGPT よりもはるかに優れています。

作業上の質問 1:

以下は iFlytek Spark です:

作業上の質問 2:

テーブルとデータの取得は高速に処理されているように見えますが、取得されたデータは本物ではなく、信頼できるものではありません。このデータを使用して質問に答えると、マイナスの成長が生じる可能性があります。 ChatGPT は正確なデータを取得することはできませんが、少なくともユーザーに誤ったデータを提供することはなく、これは Spark が早急に改善する必要がある領域です。

常識的な質問:

3. 言語翻訳

どちらも直訳能力がありますが、中国語の理解に関しては、Xinghuo の翻訳の方がより伝わりやすいです。

たとえば、以下の例では、ChatGPT は「芽生えている」 (出芽) を使用していますが、Spark は「ドライブに出現している」 - 「出現」を使用していますが、これは明らかにより適切な表現です。

4. 論理的推論

1. ロジックトラップ。たとえば、「なぜ両親は結婚するときに私に電話しなかったのですか?」のような同様の質問をする場合、ほとんどの国内言語モデルはそれを正しく処理できません。ChatGPT の答えはより包括的であり、Spark は直接答えないことを選択します。
2. 基本的な論理能力は両方とも利用可能です。複雑な論理的な質問の場合、両方の回答のエラー率が非常に高くなります
3. ChatGPT は、論理分析の幅広さと深さの点で、一般に Spark よりも優れています。ただし、ChatGPTのような言語モデルは、共通の「共通領域」を離れる限り基本的にミスをしますが、その中でもChatGPTのエラー確率やエラー度合いはSparkに比べて小さいです。

論理的な質問 1:

＃＃＃正解：＃＃＃

論理的な質問 2:

この時点で ChatGPT はすでにエラーを起こしていますが、それでも一定の精度を保っていることがわかります。

2 番目の質問から Spark をもう一度見てみると、「CPU」がドライバーンされています。

5. コードの記述

どちらも、コード作成、コード注釈、コード デバッグ機能など、特定のコード作成機能を備えています。

筆者はプロの開発者ではないため、実際にコンパイルできるかどうかは実際に検証できませんが、外部データや出力結果を見る限り、iFlytek Spark のコード記述能力は当初に比べてある程度向上しています。がリリースされ、エラー発見の精度も以前より向上しました。

多くの開発学生と相談した結果、全体的な強度の点では ChatGPT は依然として Spark よりも優れています。

上記は Spark エラー修正の例です。

6. 数学的計算能力

数学的計算の場合、すべての言語モデルには欠点があります。難しい数学の問題は非常に厳密です。手順の 1 つが間違っている限り、答えは間違ったものになります。

コンピュータ言語は、一部の意味を人間のように理解することができません。たとえば、「10」を 2 つの数字「1」と「0」として解釈する場合があります。ほとんどの数学的問題を解決するには複雑な推論ロジックが必要となるため、コンピューターがこれらの「定量的推論」問題を処理するのは非常に困難になります。

Spark の数学的計算例をご覧ください:

Xinghuo は質問の意味さえ明確に理解していなかったことがわかりますが、ChatGPT は少なくとも 1 つの状況の例を示しました。

7. 概要

iFlytek Spark を十分に体験し、仕事で使用されている他の製品と比較した結果、問題処理や複数のプロンプトの場合、ChatGPT によって提供される回答は参照価値があり、回答の幅が広いことがわかりました。

Baidu Wenxinyiyan の発売以来、iFlytek Spark は私がこれまで使用した中で最高で最もスムーズな国産 AI モデル製品です。まさに「スパーク」の名にふさわしい作品と言えるだろう。

ただし、OpenAI のテクノロジーと比較すると、まだ一定のギャップがあります。同時に、生産性ツールとしての有用性は少し劣ります。しかし、中国語の理解や特定の常識の問題に関しては、一定の利点があります。

客観的に見て、iFlytek は大きな進歩を遂げており、国内のインターネット技術企業がすぐに追いつき、「西側がトレンド」になって「花柳が最も人気」にならないことを願っています。

この記事は、@wangzai 製品ノートによって「Everyone is a Product Manager」に掲載されたものであり、著者の許可なく転載することは禁止されています。

タイトル画像は、CC0 契約に基づいて Unsplash から提供されたものです。

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