文心一言：难以理解上下文，及一个猜测-群英

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今天这篇给大家分享的知识是“文心一言：难以理解上下文，及一个猜测”,小编觉得挺不错的，对大家学习或是工作可能会有所帮助，对此分享发大家做个参考，希望这篇“文心一言：难以理解上下文，及一个猜测”文章能帮助大家解决问题。

在针对单个问题回答时，文心一言是表现不错的。不过有朋友提出了质疑：

第一个是：如果按照同样的问题，在百度搜索上检索也能得到，那这个是不是意义就小多了？

第二个是：文心一言似乎对上下文的理解很差。或者说，它只是在车轱辘话，很少看到真正的「生成式内容」。

这也许延伸到了另一个猜测。

我们先说这两个问题的体现。

1 内容照搬问题

在昨天的文章里我测试过这么个问题（问了文心一言 40 个问题）：

当时看起来是很满意的。

如果去搜索引擎搜，会发现这个话题有很多完整的文章论述了。

其中每个文章的论述论点都有点类似：

更像是以「文章」或者「文章段落」为单位来整理总结的，并非是 GPT 的生成式模型（这个区别后面说）。

有朋友也提出了破绽。文心一言（包括 ChatGPT）都是用很平铺直叙的说法，很少用俗语，但 这篇回答里出现的描述，更像是照搬，而不是生成的：

包括错别字都照搬了：

所以有理由怀疑这篇回答就是围绕少数文章拼凑的，甚至单篇文章薅出来的。

不过我没找到是具体哪篇，如果有朋友搜出来了，欢迎分享。

还有类似的案例，能看得出来文心一言更围绕大篇幅的人的创作，但 GPT 模型是更像是自主生成的表达。

这个就像是摘自减肥的建议帖子：

对比 GPT-3.5：

再比如这个，很像是两性咨询板块爬的某个帖子：

对比 GPT-3.5：

2 上下文理解问题

虽说之前我把单个对话的体验形容是接近 GPT-3.5 的效果，但真正做上下文对话，可能确实就拉胯了许多，不如 GPT-3。

首先，角色扮演文字游戏这种，是根本玩不了的，它会严重误解提的要求：

这是 GPT-4 的效果：

这个貌似要求更高了，我们试一下 ChatGPT 刚出来时很多人沉浸的写小说：

可以看出它基本上不记得三句话之前的故事设定了，比如它说的赫敏是猫头鹰，后面又根据原著内容否认了这一点。而表述的内容看起来，主要还是围绕原著，不是围绕新的故事。

这一个例子更有代表性，帮忙写周报：

让它补充了细节，这一步为止还不错：

这一句就完全不理解了。而且很明显无视了刚刚发生的两段对话，没有提按钮的事儿了。

接下来，始终无法理解：

这是 GPT-3.5 模型下的效果（不是最新的 GPT-4）：

3 一个猜测

通过这两方面的表现，我们可以做出一个猜测：文心的大模型不是完全复刻的 GPT 的模式。

什么是 GPT 的模式呢？

GPT 的生成式模型是把所有语料都掰开揉碎了，拆成 tokens（可以非常粗略理解为一个单词），然后形成一套百亿规模量级参数的模型。这个模型里，每个 tokens 都有自己的特征值表，类似这样：

而每次生成，可以粗略理解就是把全部上下文利用 Transformer 算法整合，来预测接下来的一个 token。是的，ChatGPT 一个词一个词蹦出来，并不是交互效果，它确实是对每个 token 进行百亿次的检索计算，从左向右预测出来的。

（以上参考了科学搜索引擎 WolframAlpha 的作者 Stephen Wolfram 写过的一篇文章，推荐各位去阅读：https://writings.stephenwolfram.com/2023/02/what-is-chatgpt-doing-and-why-does-it-work）

这样意味着它几乎不会受单篇文章的影响，因为掰得足够碎了。

而文心一言给人的感觉是，逻辑上并不是这么简洁的，很可能也加入了很多中间层的处理，也就是把文章里完整的词组、句子甚至段落也当成了可检索的对象，并且直出了。这样当然能一方面提升训练和计算的效率，另一方面也能提升答案的准确性（毕竟是人写的），可是这大大降低了灵活性，甚至可以说会丧失生成式模型原本接近 AGI 效果的根本价值。

在一些百度内部朋友提供的间接信息里，也提到了由于路线完全不同，百度的模型不大可能直接模仿 OpenAI 去做，要使得效果更好，就必须先使用了过往成熟的模块，这样会有拼凑感，但至少能做出 demo 来了。

还有一个很有力的证据，文心一言，连最近发生的事情，都知道得一清二楚：

我同时找到了一篇文章，文心一言几乎是照抄的一篇百家号：

可以说，它至少有个模块是专门做互联网网页检索的。这个模块的内容，是独立运作的，伪装成大模型的结果；还是跟底层的大模型真正有什么交互关系，并不清楚。

但这显然跟 GPT 模型的思路不同。 GPT 模型不联网就可以做生成内容，目前的 GPT-4 也是一年多之前就在调试和优化的模型了，使用的语料就是大半年之前的。或者反过来说，哪怕联网的话，底层大模型是不大可能按天为周期去反复计算更新的；New Bing 和 Office 的 Copilot 也主要是调用它的理解能力，而非输入内容到大模型里面去改变参数。

GPT-4 模型坦陈它的资料是一年半之前的：

不过 GPT 同样给出了推理，逻辑很清楚。这么对比的话，一个是检索网页信息，一个是做推理，孰轻孰重啊。

4 写在最后

文心一言是目前国内仅有的自建的有可用性的大模型，我们还是要给更多期待。不过在进一步体验之后，不得不说它确实没有达到 ChatGPT（基于 GPT 3）的水准，更多感受是利用百度原有的产品体系在拼凑结果。文心一言更像是一个加强版的搜索引擎，而不是一个处理各种问题、具备推理能力和上下文理解能力的 LLM。

我是相信百度本来有实力做出 LLM 的，若说国内在 NLP 领域企业界的资源和能力，百度做不出来别人更难。不过如今这个选择，不管是开发布会还是以这么早期的版本就推出，看起来很像是在商业驱动和市场驱动下着急推动的项目。

我们还是乐观一些，期待百度能尽快解决这些问题吧。都说古典产品要复兴了，国内要没有大模型，还复兴个鬼了。

到此，关于“文心一言：难以理解上下文，及一个猜测”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑，另外大家动手实践也很重要，对大家加深理解和学习很有帮助。如果想要学习更多的相关知识，欢迎关注群英网络，小编每天都会给大家分享实用的文章!