比 ChatGPT 更早发布的微信大语言模型,现在什么水平?时隔60年,梦露的露背钻石裙,如今依旧美丽动人,相比梦露缺少了一些韵味
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微信自研的大语言模型ChatGPT 的出现让 AI 技术一跃成为了科技圈的当红炸子鸡。
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几乎万能的 ChatGPT 让写邮件、拟合同等重复性工作失去了意义,对于写代码、写小说、写 PPT 等工作它更是信手拈来。但讨论 ChatGPT 能做什么、能取代些什么等话题已经过时了,现在人们更想要知道下一个「ChatGPT」在哪?微软的新 Bing?现在排队可能要排到天荒地老。百度的文心一言?目前似乎「文」字还没一撇。Google 的 Bard?这更是一个未知数。难道现在除了 ChatGPT 以外,就没有懂得聊天的机器人了吗?先别急,什么都懂一点的微信不会轻易地让你失望。
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在去年 10 月微信低调发布了一个名为 WeLM 语言模型,当时微信对 WeLM 的定义是一个能「唠嗑」的 AI。现在回看,WeLM「唠嗑」的能力已经能满足我们对文本生成式 AI 的期待。不过微信强调 WeLM 并不是聊天机器人,而是一个补全用户输入信息的生成模型。根据微信反馈的消息,WeLM 只是微信内部的创新型实验项目,没有计划应用到实际的产品之中,也不会与微信 app 的体验有所关联,未来 WeLM 有可能会不定时下架。八项全能WeLM 能做什么呢?
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先给它出个关于阿房宫问题,看看它的知识储备量。
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似乎回答得没什么毛病,再看看它对二次元了解多少。看来一些基本的二次元常识对 WeLM 来说还是过于简单了。既然常识知识问不倒他,那么问点最新资讯看看 WeLM 能不能回答得上来。
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当我问到它知不知道 ChatGPT 时,WeLM 的回答开始出现错误,答案和事实偏差十万八千里。再问问一些特别细节的问题,例如《可爱女人》的第一句歌词是什么?
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可爱女人坐船头是什么异次元混搭……WeLM 的回答也不正确。这也是 WeLM 的局限性所在。根据微信团队给出的说明,WeLM 并不是一个直接对话的机器人,而是一个补全用户输入信息的生成模型。WeLM 全称为 Well-Read Language Model,最大的模型版本的训练参数达 100 亿,它的强项在于中文理解和生成能力,能够在在零样本或少样本的情境下完成多种 NLP 任务(包括多语言任务)。根据官方给出的提问教程,WeLM 的回答问题的侧重点应该是在「补全句子」上。
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例如在「给猫取名字」的例子上,提问者需要先给 WeLM 举出一些例子,再让 WeLM 来补全。
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也许是测试版本的原因,目前 WeLM 补全答案时的发散性似乎要大于准确性,因此你会发现 WeLM 什么都能答上来,但是回答得不一定准。对于它的一些「胡言乱语」,只能说大家笑一笑就好。
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这种补全内容的回答机制可以诞生出各种各样的玩法,微信官方为此提供了「对话、文案生成、文本改写、阅读理解、翻译、文章续写、自由任务」共八种模式。
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先来试试商品文案生成,我用它为制糖工厂的硬糖充电头生成了一段商品文案,前半段看起来还像模像样的,但写到后面的商品描述时似乎 CPU 就过载了。不得不说,最后一句「一种只为爱的甜蜜味道」还有点耐人寻味的意思。再来试试翻译,这可是微信的强项。
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我用它翻译了一段 OpenAI 对 ChatGPT 的介绍,WeLM 轻松完成了任务。根据官方的介绍,WeLM 不仅能完成多种语言间的翻译,还能翻译同时夹杂着多种语言文段。
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例如这段同时包含中文、英文、日文的复杂语句,WeLM 就能完整地翻译出来。
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当你在看像公司财报那样又长又复杂的文章时,可以将它复制到 WeLM 里,用「阅读理解」直接检索出想要的信息。不过 WeLM 的理解能力还比较表面,它基本上只能回答出能在文章中直接检索到信息,如果你想基于苹果 2022 年的营收额和增长率,问它苹果 2021 的营收额是多少,这种拐个弯的问题它就不能计算出来。或者说,你需要用更精准的提示词(prompt)指令才有可能让它答出。
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WeLM 的对话功能是一个可玩性挺高的功能,你可以通过一系列的提示词为 WeLM 设立人设(变成李白、变成乔布斯、变成马斯克),实现一场跨越时空的对话。我试着让 WeLM 扮演的李白评价一下杜甫,「李白」评价道读杜甫的诗就像饮下一壶美酒,还引用了杜甫的《哀江头》。《哀江头》作于至德二年(757 年),而李白逝世于宝应元年(762 年),没准李白生前还真的读过杜甫的《哀江头》。
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你还可以让 WeLM 扮演马斯克,让它评价一下特斯拉、Twitter、自动驾驶等问题,甚至可以采访它对于李白的看法。WeLM 是怎么做到的?一番体验过后,我明显感觉到 WeLM 对于精准提示词的依赖性要高于 ChatGPT。
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虽然两者都有很强的自然语言理解能力和表达能力,但 WeLM 的学习成本和使用成本要更高,在让 WeLM 回答问题之前你需要先给它讲清楚回答问题的逻辑(举例回答),提示词也要不断地打磨,最终才会得到你想要的答案。相比之下,ChatGPT 是一个平易近人的隐士,进可高山流水,退可下里巴人。无论是简单的问句、文章总结,还是复杂的编程问题,ChatGPT 基本上都能一并解答。
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图片来自:微信 AI这当然也和两者的模型算法、训练参数量有关,WeLM 的一大优势在于它是采用多样化和广泛的中文网页、书籍、新闻、论坛和学术论文数据集进行训练,对于中文的理解能力会更加突出。WeLM 的学习数据来源主要从 Common Crawl 下载的近两年的中文网页数据,除此之外还包括大量的书籍、新闻、论坛数据和学术论文等,总数据量为 10 TB。
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图片来自:微信 AI抛开 ChatGPT 这样的尖子生不谈,WeLM 在和 CPM、华为 Pangu、百度 Ernie 3.0(文心一言前身)等同级别模型对比时,在 14 项 NLP 任务上 WeLM 基本上都能实现领先。
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可惜的是,这只是微信的一次实验性尝试,在未来有可能会不定时下架,短期内我们应该也很难在微信上见到类似的智能聊天功能,本文仅作为功能体验分享。WeLM 体验地址:https://welm.weixin.qq.com/docs/playground/注意:WeLM 只是微信内部的创新型实验项目,没有计划应用到实际的产品之中,也不会与微信 app 的体验有所关联,敬请保持开放、探索的心态进行体验。
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「血赚」小米 200 万的原研哉,最新设计的中国新作又吵翻天了
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特斯拉又一次改变汽车!造车就像拼高达模型一样简单
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