2024年2月中文大模型排行

2024年2月中文大模型排行

自從2018年 OpenAI 推出 GPT-1 以來，大模型技術逐漸嶄露頭角。隨著參數量級的不斷提高，大模型展現出驚人的理解和生成能力，正逐漸改變著人類的生活。尤其是在2022年11月 ChatGPT 問世後，大模型更是引起了全球的關注。隨著 AI 技術的快速發展，中文大模型已成為推動語言理解和生成能力飛躍的關鍵力量。從最初的探索階段到現在的技術成熟，中文大模型不僅促進了自然語言處理技術的進步，也為各行各業的數字化轉型提供了強大的支持。

2024年2月中文大模型排行榜

根據 SuperCLUE 評測結果，2024年2月中文大模型排行榜如下：

SuperCLUE 2024年2月綜合評測

SuperCLUE 十大基礎能力排行榜 (2024年2月) 資料來源： SuperCLUE

SuperCLUE 大模型基準得分排行榜 (2024年2月)

SuperCLUE 大模型基準得分排行榜 (2024年2月) 資料來源： SuperCLUE

與12月份相比，本次榜單變化較大，主要原因在於各大廠商紛紛推出升級版大模型。例如，百度推出文心一言4.0，阿里雲推出通義千問2.1，科大訊飛推出星火V3.5，字節跳動推出雲雀大模型等。這些新模型的參數量和性能都有明顯提升，在榜單上取得了更好的成績。

中文大模型發展動態

2023-2024年，中文大模型發展迅速，主要進展如下：

國外大模型方面，2023年 OpenAI 推出 GPT4 ， Meta 推出 Llama2 ， Google 推出 Gemini ， Anthropic 推出 Claude 等。2024年初， OpenAI 推出 GPT4-Turbo ，進一步提升了大模型性能。

中國大模型方面，2023年百度推出文心一言，阿里雲推出通義千問，360推出360智腦，科大訊飛推出星火，字節跳動推出雲雀等。2024年初，這些廠商又紛紛推出升級版大模型，如文心一言4.0、通義千問2.1、星火V3.5、雲雀大模型等，參數量和性能持續提升。

總體來看，中文大模型技術正處於快速發展期，各大廠商都在積極佈局，不斷推出更新、更大、更強的版本，以期在大模型領域取得領先地位。

中文大模型評測基準介紹

SuperCLUE 評測基準是由 CLUE 團隊發起，致力於科學、客觀、中立的語言模型評測基準。 SuperCLUE 評測基準由多輪開放式 SuperCLUE-OPEN 和三大能力客觀題 SuperCLUE-OPT 兩部分組成。 SuperCLUE-OPEN 包含1504道多輪簡答題， SuperCLUE-OPT 包含3068道客觀選擇題。通過多維度、多視角的綜合性評測方案，真實類比大模型的應用場景，全面考察模型生成能力。

四大維度分析

  1. 語言與知識： GPT 系列依然領先，中國頭部大模型表現優異。例如通義千問2.1得分89.67分，僅次於 GPT4-Turbo-0125 。
  2. 專業與技能： GPT-4 Turbo 領先，文心一言4.0緊隨其後。中國大模型與國外最好模型仍有一定距離，但差距正在縮小。
  3. 工具使用： GPT4-Turbo-0125 領先，文心一言4.0表現不俗。中國大模型表現優異，與積極落地應用密不可分。
  4. 傳統安全： GPT4-Turbo-0125 領先， Claude2 表現穩定。中國大模型表現不俗，是當下比較重視的一個方向。

領先模型案例

  1. 通義千問2.1：知識百科、生成與創作基礎能力排名中國第一，上下文對話、角色扮演、代碼、語義理解、傳統安全、工具使用能力排名中國前三。適用于金融、醫療、汽車等專業場景。
  2. Baichuan3：計算能力排名中國第一，邏輯推理能力排名中國前三。適用於數學推理、資料分析、資訊處理等場景。
  3. GLM-4：上下文對話、代碼、語義理解能力排名中國第一，邏輯推理、生成與創作、工具使用、計算能力排名中國前三。適用於客服對話、代碼助手、文本理解等場景。
  4. 訊飛星火V3.5：在傳統安全能力上排名中國前三，在邏輯推理、語義理解、生成與創作、計算能力上排名中國前五。適用於數學教育、邏輯分析、文本理解、創作場景。

中文大模型發展趨勢展望

隨著參數規模的不斷擴大，大模型的技術性能持續提升，應用領域也在不斷拓展。展望未來，大模型的發展趨勢將體現在以下幾個方面：

  1. 模型規模擴大：模型參數量將持續增長，千億級和萬億級大模型將成為主流，以支撐更複雜的任務和場景。
  2. 多模態能力增強：大模型將融合更多模態的資料，實現跨模態理解和生成，提升交互體驗。
  3. 領域細分化：面向不同領域的大模型將更加精細化，以更好地滿足垂直場景的需求。
  4. 低功耗和即時性：通過模型壓縮、量化等技術，大模型將更加羽量級，即時性能也將得到提升，以便更好地應用於移動端和邊緣計算場景。
  5. 安全性和可解釋性：模型的安全性和可解釋性將成為重點研究方向，以確保模型的可靠性和使用者信任度。

結語

2024年2月中文大模型評測報告充分展現了大模型技術的飛速發展。中國大模型已經逐步縮小與國際頂級大模型的差距。隨著大模型技術的持續進步，其在各行各業的應用將更加廣泛。

Google Ads 宣布 Gemini 模型將擴展至 Performance Max，為廣告客戶提供更強大的文字生成能力

Google Ads 宣布 Gemini 模型將擴展至 Performance Max，為廣告客戶提供更強大的文字生成能力

Google Ads 於 2 月 23 日宣布，將其最新的大型語言模型 Gemini 模型擴展至 Performance Max。Gemini 模型是 Google AI 的最新突破，能夠生成更具創意和相關性的文字內容。

Gemini 與 Performance Max 廣告結合
影片來源：Google Ads & Commerce Blog

Performance Max 是 Google Ads 的一種自動化廣告解決方案，可以幫助廣告客戶在所有 Google 渠道上展示廣告。Performance Max 使用機器學習來優化廣告效果，並根據廣告客戶的目標和預算自動生成和投放廣告。

YouTube thumbnailYouTube icon
影片來源：Google Ads

Gemini 模型的加入將為 Performance Max 提供更強大的文字生成能力。Gemini 模型能夠理解廣告客戶的目標和受眾，並生成更具創意和相關性的廣告文案。這將幫助廣告客戶提高廣告效果，吸引更多潛在客戶。

Gemini 模型的優勢：

  • 更具創意和相關性的廣告文案
  • 提高廣告效果
  • 吸引更多潛在客戶

Gemini 模型的應用：

Gemini 模型將用於 Performance Max 的以下功能：

  • 長標題生成：Gemini 模型將能夠生成更長、更具描述性的廣告標題，以吸引更多潛在客戶的注意力。
  • 網站連結生成：Gemini 模型將能夠生成更具相關性的網站連結，以引導潛在客戶訪問廣告客戶的網站。

Gemini 模型的發布時間：

Gemini 模型將於 2024 年下半年開始在 Performance Max 中推出。

廣告客戶如何使用 Gemini 模型：

廣告客戶可以通過以下方式使用 Gemini 模型：

  • 在 Performance Max 中創建新的廣告活動
  • 將現有的 Performance Max 廣告活動升級到 Gemini 模型

Google Ads 表示，Gemini 模型的加入將為 Performance Max 提供更強大的文字生成能力，幫助廣告客戶提高廣告效果。

(本文由 Gemini Advanced 所創作)

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Gemini Prompt 入門指南

Google Gemini 人工智能助力 Gmail 和 Workspace，打造更智能、更高效的工作體驗

Google Gemini 人工智能助力 Gmail 和 Workspace，打造更智能、更高效的工作體驗

Google 於2024年2月21日宣布推出 Gemini 人工智能 (AI) 平台新功能，旨在為 Gmail 和 Workspace 等 Google 產品和服務提供強大的 AI 功能。Gemini AI 是 Google 迄今為止最强大的 AI 模型，它可以幫助用戶更輕鬆、更高效地完成工作。

Gemini AI 助力 Gmail 更智能

Gemini AI 可以幫助 Gmail 用戶更輕鬆地收發電子郵件。它可以自動完成句子、糾正拼寫和文法錯誤，並提供相關的搜索建議。例如，當用戶在 Gmail 中輸入電子郵件時，Gemini AI 可以自動完成收件人的姓名、地址和主題。它還可以糾正拼寫和文法錯誤，並提供相關的搜索建議。此外，Gemini AI 還可以識別和過濾垃圾郵件和釣魚郵件，幫助用戶保護個人信息和安全。

Gemini AI 助力 Workspace 更高效

Gemini AI 可以幫助 Workspace 用戶更有效地協作和完成工作。它可以自動生成會議摘要、翻譯文件和電子郵件，並提供智能的數據分析。例如，當用戶在 Workspace 中舉行會議時，Gemini AI 可以自動生成會議摘要，幫助用戶快速了解會議內容。此外，Gemini AI 還可以翻譯文件和電子郵件，幫助用戶跨語言交流。它還可以提供智能的數據分析，幫助用戶從數據中獲取洞察力。

Gemini AI 標誌著 Google AI 的重要里程碑

Gemini AI 的推出標誌著 Google AI 的重要里程碑。它將為 Google 產品和服務提供強大的 AI 功能，並幫助用戶更輕鬆、更高效地完成工作。Gemini AI 的推出將對工作和生活產生重大影響，它將為人們帶來更加智能和高效的未來。

Google 一直致力於人工智能技術的研發。 在過去的幾年裡，Google 在人工智能領域取得了重大突破。例如，Google 於 2020 年推出了 BERT 模型，該模型在自然語言處理領域取得了突破性進展。2022 年，Google 又推出了 LaMDA 模型，該模型在對話生成領域取得了突破性進展。

Gemini AI 是 Google 在人工智能領域的最新突破。 它融合了 Google 在自然語言處理、機器學習、計算機視覺等多個領域的技術，可以理解幾乎任何輸入、組合不同類型的信息，還能產生幾乎任何輸出。Gemini AI 的推出將為 Google 產品和服務帶來革命性的變化。

在未來，Google 將繼續致力於人工智能技術的研發，為用戶提供更加智能、更高效的工作和生活體驗。

具體事例

Gmail

  • 一位用戶正在撰寫一封電子郵件給客戶。Gemini AI 可以自動完成客戶的姓名、地址和主題。它還可以糾正電子郵件中的拼寫和文法錯誤，並提供相關的搜索建議。
  • 一位用戶收到了一封垃圾郵件。Gemini AI 可以識別並過濾這封垃圾郵件，防止用戶受到欺詐。

Workspace

  • 一位用戶正在準備一個會議。Gemini AI 可以自動生成會議摘要，幫助用戶快速了解會議內容。
  • 一位用戶需要翻譯一份文件。Gemini AI 可以快速準確地將文件翻譯成不同的語言。
  • 一位用戶正在分析數據。Gemini AI 可以幫助用戶從數據中獲取洞察力，做出更好的決策。

(本文由 Gemini Advanced 所創作)

Gartner：未來兩年內生成式人工智能將對搜尋引擎構成嚴重威脅

Gartner：未來兩年內生成式人工智能將對搜尋引擎構成嚴重威脅

隨著資訊技術的發展，搜尋引擎已成為人們獲取資訊的主要途徑。但近年來，基於大規模神經網絡的生成式人工智能( Generative AI )技術正在快速發展，並對搜尋引擎產生了潛在的顛覆性影響。

根據分析公司 Gartner 的預測，僅在未來兩年內，生成式人工智能就將對搜尋引擎構成嚴重威脅。主要體現在：一方面生成式人工智能解決方案正在取代傳統搜尋引擎，成為新的答案引擎；另一方面，聊天機器人和其他虛擬助手也在蠶食搜尋引擎的搜尋量。具體而言：

生成式AI：新的答案引擎

生成式人工智能系統(如 ChatGPT 等)能夠根據提示自主生成文本、圖像、視頻等內容。不同於搜尋引擎只提供相關連結，這些系統可以直接為用戶生成所需答案。

這種直接獲取結果的便利性，正迅速改變人們的資訊搜尋行為。用戶開始習慣直接向 AI 助手提問，而不是在搜尋引擎中輸入關鍵詞後再點擊結果連結。

據統計， ChatGPT 上線後短短3個月就吸引了超過1億用戶。這表明生成式人工智能搜尋的規模化應用僅是時間問題。一旦用戶習慣了這種更便捷的搜尋模式，傳統搜尋引擎的地位將受到衝擊。

聊天機器人等蠶食搜尋量

除了生成式 AI 系統外，基於自然語言理解技術的智能聊天機器人、虛擬助手等也在影響搜尋引擎的使用。根據 Gartner 的預測，到2026年，這些新興應用將蠶食搜尋引擎四分之一的搜尋量。

智能聊天機器人能夠理解用戶需求並快速作出回應，它們也在成為新的“答案引擎”。例如微信、騰訊 QQ 等即時通信工具中的智能助手，就已經能夠回答一些生活、工作中的常見問題。

可以預見，隨著這些智能應用的智能化、個性化能力不斷提升，它們未來將進一步滿足更多複雜的搜尋需求，從而替代搜尋引擎的部分功能。

搜尋引擎的應對之策

面對生成式 AI 的衝擊，傳統搜尋引擎也在採取應對措施：

首先是演算法優化。搜尋引擎將提高演算法的準確性，使搜尋結果更加精準，以此彌補 AI 生成內容的劣勢。此外，通過添加浮水印等技術手段，也將變得更加重要，以鑒別真實與 AI 生成內容。

其次是開發專用搜尋引擎。以 Google 為例，其已推出專門搜尋 ChatGPT 對話的搜尋引擎“ Sparrow ”。這表明未來可能會出現更多針對 AI 生成內容的垂直搜尋引擎。

再者是建立生態圈。即使直接搜尋量下降，但作為流量入口， Google 等搜尋巨頭仍將佔據主導地位。因此它們也在加快與生成式 AI 廠商的合作。

新的商業模式

在這個過程中，生成式人工智能也為創業公司帶來機會。這些公司有可能成為搜尋領域的競爭對手。

可能的商業模式包括：基於生成式 AI 技術的垂直搜尋引擎、為不同行業定制的 AI 搜尋應用，以及使用者生成內容( UGC )平台等。這些模式都有望在細分領域取得一定的市場份額。

當然，生成式 AI 搜尋仍面臨品質控制與安全性等挑戰，目前尚未贏得足夠用戶信任。但隨著技術的進一步成熟與商業模式的不斷優化，其市場空間將逐步擴大。

行業影響

可以預見，生成式人工智能對整個搜尋市場及相關行業都將產生深遠的影響。

首當其衝的就是 SEO 市場。由於直接搜尋量的下降，全球 SEO 市場規模也面臨被壓縮的壓力。 SEO 從業者需要轉型升級，開拓基於 AI 搜尋的新業務。

內容生產與網路行銷領域也將受到衝擊。傳統依賴搜尋引擎流量進行商業推廣的模式，將難以為繼。企業需要調整市場策略，適應 AI 時代的新格局。

儘管生成式人工智能帶來顛覆性變革，但也給相關企業和創業公司帶來新的機遇。通過技術創新與商業模式優化，搜尋市場仍大有可為，等待著新老企業共同開拓。

Google 推出 Gemini Pro 1.5 ： 支援 1M token 上下文長度的高效能多模式模型

Google 推出 Gemini Pro 1.5 ： 支援 10M token 上下文長度的高效能多模式模型

Google 於2024年2月16日宣布推出 Gemini Pro 1.5，這是 Gemini 系列的最新版本。Gemini Pro 1.5 是一種高效能多模式模型，支援 1M token 的上下文長度（筆者更正：原始的數據為10M token，但根據Google後續的官方新聞稿，Google 1.5標準版可支援12.8萬個token，付費版可支援1M個token)。這項突破性技術將為自然語言處理 (NLP) 領域帶來重大變革。

更長的上下文長度、更快的推理速度、多模式數據處理

Gemini Pro 1.5 的主要特性包括：

  1. 支援 1M token 的上下文長度，可處理更長的文本序列。這意味著模型可以更好地理解文本的上下文，從而提高準確性。
  2. 採用高效能的 Transformer 架構，可更快地進行推理。這使得模型能夠在更短的時間內完成任務，從而提高效率。
  3. 可同時處理多種模式的數據，例如文本、影像和音訊。這使得模型能夠從多種角度理解信息，從而提高準確性和可靠性。

廣泛的應用範圍

Gemini Pro 1.5 可應用於各種 NLP 任務，例如：

  1. 機器翻譯：Gemini Pro 1.5 可以更準確地翻譯文本，並且能夠保留文本的風格和語氣。
  2. 文本摘要：Gemini Pro 1.5 可以生成更準確和更完整的文本摘要。
  3. 問答系統：Gemini Pro 1.5 可以更準確地回答用戶的疑問。
  4. 自然語言生成：Gemini Pro 1.5 可以生成更具創意和更符合用戶需求的文本內容。

NLP 領域的重大突破

Gemini Pro 1.5 的推出將為 NLP 領域帶來以下益處：

  1. 提高模型的準確性：Gemini Pro 1.5 可以更好地理解文本的上下文，從而提高準確性。
  2. 擴展模型的應用範圍：Gemini Pro 1.5 可應用於各種 NLP 任務，從而擴展模型的應用範圍。
  3. 降低模型的開發成本：Gemini Pro 1.5 採用高效能的 Transformer 架構，從而降低模型的開發成本。

(本報導由 Gemini Advanced 所創作)

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