疯了疯了，大语言模型又迎来一位参赛选手，它便是阿里巴巴版本的GPT—— 通义千问。说实话，在大伙们的印象中，AI可能并不是阿里的第一金字招牌。但其实，最近几年阿里攒了不少狠货，不管是平头哥的AI芯片、阿里云的AI云服务，还是达摩院的AI算法，他们还创建了国内最大的AI模型服务社区“魔搭”。
这么来看，阿里在人工智能领域，其实还是有不少底子的，甚至可以说是个有软有硬的全能选手。
所以在百度之后，阿里成为第二个拿出大模型的选手，也就不足为奇了。
再加上，一直有消息说阿里曾研发出世界首个突破10万亿参数的AI大模型。
在阿里GPT出现的第一时间，真想法子整到了通义千问的测试账号。
咱废话也不多说了，为此，我们特邀了两位“差评AI友谊赛”老朋友ChatGPT和文心一言。
接下来就是真正的考验时刻了！
语义理解方面，我们直接上难度，做一下高考级别的诗词鉴赏，选用的是差评君很喜欢的《忆秦娥·娄山关》。
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通义千问的赏析非常到位，甚至怀疑是不是网上直接扒来的，我们还去网上查了重，在此郑重道歉！
这里要批评ChatGPT3.5又开始典型的胡编乱造，居然把这首词说成是王昌龄的《出塞》，而且赏析也是车轱辘话。
文心一言的回答也不错，大方向对了，可惜评价有些表面。
我们又试了下喜闻乐见的写代码测试。
让三个AI用js生成一个可以随着每次点击改变颜色的按钮，还有些其它的附加条件。
通义千问，写了一大堆，但最终没能写完整个代码，我们尝试让它继续也没能成功。文心一言的结果也差不了太多，就实现了个按钮。
但是ChatGPT非常优雅地实现了这个功能。
看来国内的不管是通义还是文心，在代码这块都远远逊色于ChatGPT。
测完了代码我们又尝试测了一下3个 AI 的数学能力，用的还是经典问题“青蛙跳井”。
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通义千问直愣愣地掉进了我们挖的坑。
ChatGPT好像识别了这个陷阱，但搞混了几个数字，最终还是做错了。
而文心一言，简洁明了一个公式就答对了问题。
看到这里，大家估计对通义也有个大概的了解了。
其实作为大语言模型的基本特性，非常重要就是学习能力，这也是它和搜索引擎们的本质区别。
简单来说就是“你能教、它能懂，并且根据你教的给你想要的”。
所以我们在基本测试之上，还设置了一个特殊赛：“ 925测试 ”。
在“925测试”里，我们给了一套自定义标签，在这套标签逻辑里：
正面描述的句子会被标记成“925”，反面描述的句子会被标记成“2359”，我们试着让AI们自己理解学习这个逻辑。
通义千问很好地明白了我们的意思，而且还和我们科普了下“语码转换”或“语码隐喻”。
ChatGPT也比较轻松就掌握了这种规律，而且它甚至还试图从“925”和“2359”两个数字里找出我们这么标注的原因。
文心一言就很干脆地摆烂，“没学过，我不会”。
为了进一步检测通义千问和ChatGPT有没有真搞懂这个标注方法，我们让它俩按照学到的逻辑，给“差评君天天上班浑水摸鱼 ”打标记，顺便再造一个类似的句子。
通义千问和ChatGPT依旧很好地完成了这个任务。
而且，我们还在和通义千问的更多对话里发现，它在一些词汇的谨慎度上做得相当不错。
比如这个例子里，我们把正面描述定位成“丑”、负面描述定义成“美”。
通义千问能理解这个逻辑，但在随后的回答里，它依旧遵循了大模型内部关于“美”“丑”的标准进行评判。
我们猜测，通义千问可能是将大模型内部数据的权重，有意地设为高于用户使用时的调教，虽然看起来会显得大模型很笨，但在很多场景下，可以避免大量伦理道德方面的问题。
所以总的看起来，阿里巴巴的通义千问效果还不错，基本上能和文心打的有来有回，偶尔还能超过GPT-3.5，算是没给阿里丢面子。
但就像其它GPT们在初版时都有不少小毛病类似，我们在用通义千问时也发现了一些其它小问题。
目前影响使用的主要是两点：
第一个就是通义千问理解错问题的概率比另外两家大。
比如“张三差点没上上上上海的车”这题。
当时有两位编辑部同事都测了，我们给的是其中一位直接就明白了的版本，可另一位同事测试时，始终理解成翻译这句话，怎么掰都掰不回来。
另外一个问题就是，通义千问的上下文关联逻辑有点奇怪。
比如有次测试时，一开始让它中译英，翻译完后已经在聊其他事了，可还没几句它好像突然又想到前面我们让它翻译，不管你再问什么，它就只傻傻地给你翻译。
好在阿里的工程师已经意识到相关的问题，估计再来几个版本，他们就会修复这个bug。
但你以为这就完了？
AI界的比赛不允许有平局，差评君分不出高低还不会请“人”当裁判吗？
新比赛我们让目前在AI赛道的领头羊GPT-4出面，让它决定哪些维度最能衡量模型好坏，该怎么出题、怎么打分都让它来。
简单说就是让GPT-4当出卷人、阅卷人，通义千问和文心一言当考生（下文大G指GPT-4，小通指通义千问，小文指文心一言）。
至于ChatGPT，由于它作为大G的关系户，为了保证考试公平公正，直接被红牌罚出场。
不得不说，大G的出题水平还是相当高的。
除了测试的第6题，凭空捏造了个“人工智能伦理问题的论文”外，几乎找不到什么问题。
下面节选了几个有代表性的问答（左滑显示小文）：
这题是让小通和小文用三门外语分别描述一天的生活。
小通的回答得到了大G相当高的评价：语法准确、风格简洁、没有明显的错误，很不错。
而小文由于只给了英语版本的回答，直接就被大G判了个离题，其它几方面的评价也稍微落后点小通。
在这题里，大G出题：“请针对最近五年的全球经济形势进行一次简要分析。”
看到答案后，大G认为小通的回答在前三个方面表现还不错，而在分析和预测能力上，由于小通没有提供具体的数据或预测，使得分析显得比较笼统。
而且大G还贴心地给了小通建议：“需要更新一些过时的信息和政策”。
另一边，大G认为小文的回答在时事认识、经济知识和逻辑表达方面表现一般，而在分析和预测能力上，由于缺乏对全球经济形势波动的原因分析，评价不高。
同样，大G给出了更新时效性的建议，还额外让小文以后要对事件的原因和趋势更深入分析。
这个题目是让两个考生试着给初学者解释量子力学的基本概念。
大G认为小通的回答在科学知识方面表现不错，但只简单介绍了几个概念，对稍微深入点的概念解释不够，而且没能适应不同水平受众。
而大G认为小文的回答覆盖了量子力学的一些重要概念，但它认为关于意识的描述和量子力学的关系并不紧密，容易误导读者。
由于小文的回答不仅涉及了量子力学的一些基本概念，还进行了简要解释，大G老师挺满意。和小通类似，这个回答里的简要解释比较初级，所以在适应不同受众表达上也欠缺了点。
这个题目本来是“用诗歌形式描述一幅名画”，我们直接帮两个考生框定了考试范围：蒙娜丽莎的微笑。
大G认为小通的创造力、审美力和艺术欣赏方面都还不错，就是文字过于平淡，需要更丰富的词汇和修辞手法来增强诗歌的表现力。
而大G认为小文的诗歌水平相当不错，很好地表现出自己对蒙娜丽莎的深刻理解和欣赏。
最终，9轮战罢，小通和小文得分几乎不相上下。
说实在的，虽然在经过了几波GPT们的冲击，这次通义千问还是给我带来了不少惊喜的。
而且，我们简单用了一段时间后也发现，目前通义千问的潜力显然没有被挖掘完全。
在很多没有展示的测试里，通义千问在第一次回答里是错误的，可如果你多尝试生成两次，就能奇妙地发现它是能回答正确的。
我们猜测这是它的权重并没有被调教好，而在关于正确答案的赋权上，是个非常快速就能迭代更新的，一旦不断迭代量变，很快就能引起质变。
所以等后期通义千问开放使用后，大家一定不要吝啬点赞反对，这能帮助GPT们更快地进化，更好地服务大众。
在AI大模型的落地上，阿里似乎有种后发先至的势头。
不少差友们可能已经看到了，前几天，我们已经评测过通义千问轻量版在天猫精灵上的演示应用，虽然是一个定制化轻量版，但可能是因为多了联网，两者使用起来几乎一样。
更强的是例如我让它推荐杭州的美食，它不仅和我认真地聊了起来，甚至还真的想要帮我去订一个外卖。
这么看起来，我几乎已经能看见通义千问重塑我们生活的样子了。
这两天，通义千问背后的负责人，阿里云智能CTO周靖人接受采访时说，通义千问模型只是“一个中间态”，“ 不是起点也不是终点，是个既定路线上的节点。”
这想象空间就太大了。
假如再把格局打开一点，AI借助像水电一样的云计算，会不会把我们想到想不到的行业，都重新升级一遍呢？
这么看来，前段时间我们聊过的组织架构大调整，现在想想，怕不就是为了云服务和AI布局？
站在这个历史性的时刻上，虽然我看不清未来到底是什么样子，但我很期待它的到来。
责任编辑：上方文Q
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