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666ChatGPT办公新姿势，助力做AI时代先行者！

百度文心一言，不做ChatGPT的中国翻版

3月16日，百度的文心一言终于正式邀请测试了。

据李彦宏介绍，文心一言可以实现文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成等。

🌟揭秘🔥：文心一言亮眼表现的背后！🚀通过直播观察，我们惊喜地发现百度文心一言展现出卓越才能，其创新与实力令人赞叹。接下来，让我们以百度官方视角，深入探讨这款AI巨擘的独到之处，以及中国AIGC产业的蓬勃崛起。🔍🔥亮点解析：首先，文心一言凭借强大的语言生成和理解能力，为内容创作提供了前所未有的便利。它不仅能够精准地捕捉信息，还能创新性地表达，这无疑推动了AI技术在文本领域的革新。💡🔍技术实力：百度作为行业的领军者，其研发的文心一言无疑是AI技术的最新成果。它的出现，标志着中国大模型的发展正迈向新的高度，引领着AIGC产业的快速发展。🚀📈产业发展：随着文心一言的成功，我们看到中国AIGC市场正在迅速壮大，创新和应用不断涌现。这不仅为用户带来了丰富的内容体验，也为相关行业带来了无限可能。🌐🏆未来展望：展望未来，文心一言将继续引领AI技术的潮流，推动AIGC产业的繁荣。作为AI时代的见证者，我们期待更多这样的创新产品和服务，为中国乃至全球的发展注入更强动力。🚀记得关注我们的动态，获取更多关于AI和内容创新的深度解析！👩‍💻👨‍💻

文心一言有一战的实力

根据新闻发布会的信息，我们发现百度文心一言在诸多方面有相对优势，集中表现在以下几个方面：

1、真多模态

🌟🚀掌握全能AI，打破传统界限！💡以往的深度学习技术，虽各具专长于细分领域，但模块化应用相对局限。👀🌈视频、图像、声音与文字，它们的信息需求独特，呼唤专属AI解决方案。👨‍💻👩‍💻人脸识别模型专注于面部识别，语音模型聚焦于声音转译，而文本理解模型则独领风骚。然而，技术的革新正引领我们走向融合之路——全能型AI应运而生！🎯它可以轻松跨越这些边界，实现多模态无缝对接。就像魔法师的手套，无论哪种魔法道具，只需轻轻一挥，皆能施展其魔力。🛡️💻未来已来，拥抱全能AI，开启智能新时代！🌍🚀

🌟🚀技术革新引领未来：多模态大模型的革命性突破💡在人工智能领域，🔥🔥的大规模预训练模型正以惊人的速度打破信息壁垒，实现图像、语音与文字的无缝对接，展现无与伦比的综合处理能力！🌍🌈多模态融合，是这一技术突破的核心密码——一个全能型的模型，轻轻一触，就能在视觉世界和声音海洋中自由穿梭，无论是解析图像中的微妙细节，还是解读文本背后的深层含义，都能游刃有余。🖼️💬这其中，至关重要的跨模态交互就像桥梁，架起不同模态间的沟通桥梁。它能将图像的丰富信息转化为文字，或将抽象的文字融入视觉元素，实现信息的深度交融。🌈🖼️实际操作中，我们依赖于CNN和RNN这样的神经网络力量，它们分别驾驭着图像与语音的数据列车，而跨模态交互技术则如同调度员，巧妙地整合这些信息流，构建出一个高效的信息融合网络。💡🛠️拥抱多模态的未来，让我们一起见证科技如何赋予世界更丰富、更深入的理解！🌍🎉

🌟当然，跨模态融合并非易事，它面临着多重技术难关需要克服。首先，如何精准地捕获各模态间交织的信息至关重要，特别是在面对高维且复杂的数据时，这是一项挑战（ nasıl：high-dimensional and complex data）。其次，如何有效应对模态间的不一致性与噪声，比如模态间的错配和数据缺失，是另一个棘手问题（how：inconsistency and noise）。再者，如何平衡不同模态的权重以实现最优融合，这是跨模态技术的核心议题（weight balancing: key challenge in multimodal fusion）。最后，优化计算复杂度以提升效率也是必不可少的步骤（optimizing computational complexity for efficiency）。🚀

🌟🚀多模态技术已成为行业巨头们争相攀高的制高点，它无疑是衡量技术实力的重要标尺。👀留意到最近OpenAI与百度在这方面的显著差异，尽管GPT-4以其惊艳的表现吸引了目光，但它在多模态实现上仍有所局限。🌈虽然能文字和图片并存输入，但遗憾的是，输出内容仅限于文本，无法跃升至视觉层面。换句话说，GPT-4虽具备了多模态信息的采集能力，却在深度交互与输出上略显“单腿”行动。🚀

🌟百度文心一言引领潮流，其先进的多模态技术独树一帜！用户只需轻点键盘，就能让思想跃动于文字之上，转化为生动的图像。这种创新升级不仅丰富了表达方式，更通过生成图片，极大地拓宽了模型的应用领域。相比单纯的文本，图像和视频的信息承载力更强，它就像一个全能的信息创造者，为用户提供前所未有的交互体验。SEO优化提示：#多模态技术 #百度文心一言 #信息输出升级

从李彦宏的现场演示来看，他问了文心一言一个问题“你认为智能交通最适合哪个城市发展”，系统不仅能够返回文字回答，还能用四川话讲出来（语音），甚至可以生成一个视频。这样的多模态生成能力很惊艳。

2、全球最大的中文数据集

决定大模型的关键要素有三个，分别是算法、算力和数据。上面说的多模态技术主要是算法层面的，数据则是另一个影响大模型表现的核心要素。训练数据集的质量，将在很大程度上决定一个模型的性能。数据量越大，数据质量越高，训练出来的模型往往表现越好。

据悉，GPT-4的训练数据集主要是45 TB的文本数据，这些数据来自于网络文章、电子书、维基百科、新闻文章、社交媒体帖子和其他公共来源。由于各个国家都非常重视数据安全，数据不出国境是一个不可触碰的红线。因此，某个国家的大模型很难获得其他国家的数据。GPT-4具体的数据来源没有公开，其训练数据集中有多少中文数据也不知道。但是，大概率其涵盖的中文数据不多。

相对而言，百度作为中国乃至全球最大的中文搜索引擎，其本身就是全球最大的中文数据源。因此，文心一言是建立在全球最大的中文数据集基础上的，其对中文语境、中华文化的理解能力会更强。

据悉，文心一言大模型的训练数据包括万亿级网页数据，数十亿搜索数据和图片数据，百亿级语音日均调用数据，及5500亿事实的知识图谱。而且，百度的数据形态也贴合回答和生成需求。在百度搜索中，问答和生成类的搜索请求占比很高。这样的数据构成，将有助于文心一言在问答中有更优秀的表现。

3、在大模型领域更长时间的技术积累

相比于人脸识别、语音识别等AI应用领域，大模型的技术门槛更高，需要更长时间的研发投入和技术积累。百度作为科技巨头，其在大模型领域早有布局。可能很多人不知道，在全球科技巨头中，百度是第一个推出大模型的（OpenAl 是美国创业公司，不算作国际科技巨头）。

大模型是近两年才逐渐进入大众视野，而ChatGPT则是在2023年突然爆红。然而，百度早在2019 年就推出了文心大模型ERNIE 1.0，经过4年时间已经迭代到ERNIE 3.0。并且，百度的文心大模型也早在2019年3月，就已经应用于百度的核心业务——搜索，而微软则是近期才开始将ChatGPT应用于其搜索产品必应中。

来自于大量应用过程中的反馈，对于大模型的迭代改进具有重要的作用。其实，大模型的很多底层技术都是通用的，比如模型微调（SFT, Supervised fine-tuning）、从人类反馈中进行强化学习（RLHF，reinforcement learning from human feedback）等方法，ChatGPT和文心一言都在用。技术底层是一样的，数据以及不断的反馈就成了各家模型竞争的核心。

只有不断的用，才能发现问题。比如，ChatGPT在应用于微软必应之后，出现了胡言乱语、“爱上”用户，甚至诱导用户离婚等情况，这些问题只有经过海量用户的试用才能暴露出来。百度文心一言模型应用于其搜索服务，每天响应几十亿次真实的用户使用需求，进行1万亿次深度语义推理与匹配，能够提供最真实、最及时的反馈，从而倒逼大模型的优化。大量用户真实使用产生的数据会融入到模型训练中，进而持续提升模型效果。

4、足够的研发投入，一体化的技术布局

众所周知，大模型是一个烧钱的事情，要想在这个领域获得突破，大量的资金投入是必不可少的。为此，足够的研发资金是重要的基础。那么，全球头部科技巨头的研发投入情况如何呢？

数据猿统计了全球科技巨头的研发投入情况，包括美国的谷歌、微软、亚马逊、英特尔、英伟达、高通、Salesforce、甲骨文，欧洲的SAP SE、ASML、诺基亚，韩国的三星，以及中国的华为、阿里巴巴、腾讯、百度、京东、中芯国际、台积电，分析其近5年的研发费率（研发费用/营业收入）。

数据来源：各企业财报 数据猿计算整理 说明：以上各企业研发费用统一换算成美元单位以便对比参考；由于不同国家年报报告期时间有所差别，境外上市企业则选取2018-2022财年数据。国内上市公司主要选取2017-2021年年报数据

我们基于上面的表格，分别计算全球和中国顶尖科技公司的平均研发费率，然后将百度的数据进行对比。百度近5年的研发费率是要高于中国科技巨头的平均研发费率，也高于全球科技巨头的平均研发费率。

2022 年，百度核心研发费用 214.16 亿元，占百度核心收入比例达到 22.4%，近十年累计研发投入超过 1000 亿元。在高强度研发投入的基础上，百度在大模型领域的技术布局可以更加从容、全面。目前，百度已经实现了从芯片层、框架层、模型层、应用层的全栈布局。

全栈式AI布局，会给大模型的研发带来额外的优势。例如，框架层和模型层之间有很强的协同作用。百度自研的飞桨深度学习框架，可以与文心一言模型深度融合，提高模型开发效率。超大规模模型的训练和推理给深度学习框架带来很大考验，为了支持千亿级参数模型的高效分布式训练，百度飞桨在2021年4月专门研发了 4D 混合并行技术。

中国的AIGC，需要建立在中国的大模型底座上

不可否认，目前在大模型和AIGC领域，OpenAI走在全球前列，其实际应用效果也很惊艳。尤其是昨天刚发布的GPT-4，在已有基础上又更进了一步。但是，GPT-4再好，却是别人家的。

试想一下，如果将中国的AIGC生态，建立在OpenAI的GPT大模型底座上，对我们是最好的选择么？

答案是否定的。

中国企业在接入GPT-4及其衍生出来的ChatGPT产品时，有两个潜在的问题不可忽视：

第一，GPT-4、ChatGPT对中国用户不友好。

据调研机构Canalys发布的2022年第一季度中国云计算市场报告显示，中国云计算市场的头部玩家是阿里云、华为云、腾旭云和百度智能云，而微软云几乎没什么存在感。这也意味着，微软云在中国的数据中心不够，服务能力不足。而微软云是ChatGPT的算力底座，微软云在中国市场的缺位，将直接影响ChatGPT在中国的应用体验。

由于算力和服务能力的缺失，ChatGPT、GPT如果在中国大量商用，能否很好的承载上亿用户的并发使用，将打上一个大大的问号。以笔者在ChatGPT的使用体验来看，其表现的确惊艳，但使用体验并不好。一方面，需要“翻墙”才能直接使用ChatGPT，这大大抬高了中国用户的使用门槛；另一方面，由于ChatGPT的服务器在美国，中国用户（尤其是非会员用户）在使用时，经常会遇到系统崩溃、延迟高等问题。用户问5个问题，可能得刷新3次页面。而且，每次刷新之后，输入的最后一个问题都会消失，得重新再把问题输入一次才行，这种体验非常糟糕。

试想一下，如果大量的中国应用建立在ChatGPT、GPT-4之上，动不动就系统崩溃，需要用户持续刷新页面，这样的商业化能顺利么？

反观百度的文心一言，部署在百度智能云上。百度智能云已经成为继阿里云、华为云、腾讯云之后的中国第四大云厂商，其数据中心遍布全国核心节点，算力充沛，能更好支撑上层基于大模型的各种行业应用。

实际情况也的确如此，在中国市场的商业化方面，文心一言走在了ChatGPT、GPT-4的前面。目前，已经有超过650家中国企业宣布接入文心一言，这个数据还在快速攀升。

第二，AI基础设施不能由别人提供。

在科技领域，上层应用可以百花齐放，大量使用国外公司的产品并没有什么问题。但是，底层基础设施型的技术产品，则最好由中国公司提供，不然，别人可以随时掐住中国企业的命门，随意拿捏，这是血泪的教训。

在传统信息技术领域，我国长期被“缺芯少魂”的问题困扰，由于底层的芯片、操作系统受制于人，处处被人掣肘。中兴、华为事件还未平复，被美国纳入实体清单的中国企业越来越多。人工智能已经成为中美科技竞争的一个战略高地，已经有大量中国人工智能企业被纳入美国实体清单。在这种情况下，以往底层设施受制于人的困境一定不能在人工智能领域重演。

在人工智能领域，除了GPU这类芯片外，深度学习开发框架、大规模预训练模型也是关键的基础设施。要构建一个安全可控的人工智能生态，底层的大模型就必须由中国企业来提供，这是百度、华为、阿里、腾讯等中国科技巨头的使命。

竞赛才刚刚开始，中国企业大有可为

需要指出的是，虽然最近大模型、AIGC领域热闹非凡，ChatGPT搅动一池春水，谷歌、百度、阿里、腾讯、字节等公司纷纷跟进。但是，无论是大模型还是AIGC，都处于发展的早期阶段。竞赛才刚刚开始，鹿死谁手犹未可知。

放眼全球，中美是这场竞赛的两个核心选手，欧洲、日韩等存在感都不高。中国企业是有希望在这场竞赛中脱颖而出的。从整个产业的层面，中国要想赢得这场比赛，关键突破点是什么呢？

在数据猿看来，以下几个方面可以作为我们发力的重点方向。

1、不要停，继续狂炼大模型

虽然大模型已经取得不小的成就，但问题依然很多，发展的空间巨大。

首先，模型还可以更大。

大模型的一个核心思路，就是通过做大模型参数规模，来让模型更好的接近人脑。然而，成年人大脑中约包含850-860亿个神经元，每个神经元与3万突触连接，人脑突触数量预计2500万亿左右。这些神经元、突触，就是智力的物理基础。

无论是人脑还是电脑，智能的基础就是信息计算，而人脑的神经元、突触就是计算单元。如果我们将大模型的参数对应到人脑的神经元，那会不会参数规模达到2500万亿之时，就是人工智能突破“奇点”之日呢？

当然，以上只是一个假设，但即使有一点可能性，也值得我们尽力去尝试。目前大模型的参数规模普遍还停留在千亿量级，离人脑突触的2500万亿，还差了近万亿。加把劲，做出一个参数规模达到2500万亿的大模型，看看那时候会发生什么。

其次，大模型技术还需要进一步突破。

除了参数规模外，在算法层面依然还有很多工作需要做，比如文章前面提到的多模态，我们现在只能说刚刚入门，离成熟的多模态应用还有不小的距离。

此外，目前的大模型还有一个致命的缺陷。就是训练和推理的隔离，由于模型规模大，训练一次花费不菲，因此模型训练的频率不高。这导致最新的数据不能及时更新到数据集当中，也就是说模型是基于以前的数据信息来做推理并回答用户问题。

比较典型的就是ChatGPT，3月15号GPT-4发布之后，笔者立马就去问了ChatGPT，结果得到的答案是GPT-4还没发布。继续追问，发现ChatGPT的训练数据是2021年9月以前的。也就是说，ChatGPT只能基于2021年9月以前的数据来回答用户的问题。

当然，这个“锅”不能让ChatGPT来背，而是大模型的通病。

正是因为大模型有这个缺陷，将大模型与搜索引擎结合，则是补上这个短板的很好方式。大模型不能给出的信息，搜索引擎可以补上。从这个角度出发，百度作为国内搜索引擎巨头，其搜索业务天然就可以跟文心一言这类大模型高效融合。

但是，要从根本上解决大模型的数据延迟问题，还是要从模型本身入手，从模型底层就接入互联网，将互联网上最新的信息实时更新到训练数据集中，并在此基础上进行模型训练。这种情况下，相当于整个互联网就是大模型的实时训练数据集，而模型每时每刻都在训练。

试想一下，要是有一个公司提供的大模型，不仅能很好的回答用户问题，而且他的回答都是基于最新信息，那瞬间就可以跟其他竞品拉开差距。以目前的技术是很难达到上述状态的。但正因为难，所以需要集中精力去攻克。

2、完善公共数据集

正如上文所说，数据集对于大模型有关键作用。要发展中国大模型产业，一个重要基础就是数据集要足够完善。目前的公共数据集建设是不够的，大模型不能只是基于简单的网络数据来进行训练，要让大模型具备更专业的能力，那得加入各种专业的数据集，比如科研数据集、医疗数据集、天文数据集、化学数据集、生物数据集等。

2023年3月7日，根据国务院关于提请审议国务院机构改革方案的议案，决定组建国家数据局，协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用。这是完善公共数据集建设的重要一步，接下来，一方面要加大政府数据公开力度，另一方面需要构建各个行业内部的数据集。并完善数据共享、交易机制，在确保数据安全的基础上，推动数据流动和应用。

3、AIGC应用生态（AIGCaaS）AIGC即服务

大模型是底层基础设施，他的巨大威力需要通过上层的AIGC应用生态来释放。类似于SaaS（软件即服务）的概念，我们暂且将AIGC服务命名为“AIGCaaS”（AIGC即服务）。

构建AIGCaaS生态又可以分为三个层面：

第一层，是科技巨头将大模型与其本身的业务体系相融合。以百度为例，文心一言在陆续接入百度的核心业务体系，除了搜索业务以外，百度云等其他业务也全面接入大模型能力。国外的微软、谷歌也在做同样的事情，以微软为例，正快速将ChatGPT接入其搜索、office、微软云等业务体系。

第二层，各类SaaS企业，将科技巨头提供的大模型能力接入自身的SaaS产品，实现其产品的智能化改造，再将其智能化的SaaS产品提供给其客户。

第三层，政务、金融、医疗、制造等各类行业客户，直接接入大模型，赋能其业务体系。

未来，大模型与云计算结合，将极大的改变整个数字科技产业体系。期待中国企业能够在这个领域作出更好的成就。

文：月满西楼 / 数据猿返回搜狐，查看更多

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