文心一言和ChatGPT对比
文心一言和ChatGPT都是基于深度学习技术的自然语言处理模型，有各自的优势和使用场景，无法简单地比较 ChatGPT 和文心一言哪一个功能更强大，它们各自具有优势和局限性，需要根据具体需求进行选择，以下一些具体对比：
特定指标对比：
1、ChatGPT比文心一言算力强；
2、ChatGPT比文心一言训练时间长；
3、ChatGPT比文心一言算法复杂度高；
4、ChatGPT比文心一言迁移能力强。
实际运用对比：
1、ChatGPT可以理解自己生成的内容，并根据输入的上下文进行推理和生成回复，而文心一言只能根据预先设定的规则和模板回复；
2、ChatGPT适合处理较短的文本或需要快速响应的应用场景，而文心一言更适合处理较长的文本或需要情感理解的应用场景。
一、算力
文心一言和ChatGPT都是基于深度学习技术的自然语言处理模型，它们的算力取决于训练数据和模型规模。
ChatGPT是由OpenAI开发的，具有强大的文本生成能力和语言理解能力，其训练数据集规模和模型规模都非常大，因此其算力也非常强大。
文心一言则是由清华大学 KEG 实验室和智谱AI开发的，其训练数据集和模型规模相对较为有限，因此其算力相对于ChatGPT可能会稍弱一些。
二、训练时间
ChatGPT是由OpenAI于2022年11月发布的，它是基于GPT-3.5模型训练的，其训练时间大约用了2年左右。
文心一言是清华大学 KEG 实验室和智谱AI共同开发的，它的训练时间可能相对较短，大约用了6个月左右。
三、算法复杂度
一般来说，大型语言模型的算法复杂度相对较高，因为它们需要处理更多的数据并进行大量的计算。
文心一言是基于清华大学 KEG 实验室和智谱AI共同开发的 GLM 模型，相较于 ChatGPT 的 GPT-3.5 模型，文心一言的算法复杂度相对较低。
ChatGPT 是基于 GPT-3.5 模型开发的，相较于 GLM 模型，GPT-3.5 模型的算法复杂度相对较高。
四、模型结构
文心一言的模型结构包括多个神经网络层；
ChatGPT的模型结构包括一个或多个预训练的模型，以及一个或多个微调的模型。
五、应用场景
文心一言的GLM(General Language Modeling)模型是一种结合了 BERT 和 GPT 优势的通用语言模型，它可以处理自然语言文本并生成相应的响应，适合处理较长的文本或需要情感理解的应用场景；
ChatGPT的GPT-3.5模型 是一种基于 Transformer 的预训练语言模型，它拥有较高的语言理解能力和文本生成能力，更适合处理较短的文本或需要快速响应的应用场景。
六、性能指标
文心一言主要关注于中文问答领域，例如准确率、召回率、F1 值等指标；
ChatGPT主要关注于文本生成和对话管理领域，例如响应速度、文本生成速度、对话长度等指标。
此外，ChatGPT还有一些专门的性能指标，例如文本生成质量指标（如BERT 准确率、GPT 召回率等），以及对话管理性能指标（如对话流畅度、任务完成时间等）。
七、可解释性
ChatGPT是基于GPT-3.5模型开发的，它是由OpenAI团队开发的一种基于Transformer的预训练语言模型。GPT是一种基于自然语言处理技术的预训练语言模型，它可以生成自然语言文本，并进行文本分类、问答、机器翻译等任务。ChatGPT是GPT模型的一个实现，它可以理解自己生成的内容，并根据输入的上下文进行推理和生成回复。
文心一言是基于 GLM-130B 模型开发的，它是由清华大学 KEG 实验室和智谱AI开发的一种基于Transformer的预训练语言模型。GLM-130B是一种针对中文的预训练语言模型，也就是文心一言可以理解自然语言文本的输入和输出，并可以进行文本分类、情感分析、命名实体识别等任务。
结论：文心一言与ChatGPT不同，它不能直接理解自己生成的内容，而是根据预先设定的规则和模板对输入的文本进行处理和生成回复，而ChatGPT可以理解自己生成的内容，并根据输入的上下文进行推理和生成回复。
八、迁移能力
文心一言和ChatGPT都是大型语言模型，但它们的迁移能力不同。
对于需要对大量文本进行自动生成的任务，如机器翻译、文本摘要等，ChatGPT的迁移能力更强，因为它已经掌握了通用的语言生成技能；文心一言的迁移能力相对较弱，但它更适合处理特定领域的问题，因为它可以根据预先设定的规则和模板进行文本生成。
案例对比一：
文学创作
提问：龟兔赛跑的结局是什么？如果要续写这个故事，可以有哪些角度？
- 「文心一言」的回答：
- ChatGPT 的回答：
从结果可以看出，「文心一言」和 ChatGPT 都进行了正确回答，不同之处在于「文心一言」对故事整体概述了一遍，解释了乌龟赢得比赛的原因。在故事的续写上，二者给出的角度也不分伯仲，而「文心一言」更是对每个续写角度都给出了相应的寓意解释。
整体而言，在这个问题中「文心一言」和 ChatGPT 不相上下，「文心一言」以更全面的回答略胜一筹。
商业文案创作
提问：帮我开发的智能扫地机器人起个名字，再写一篇600字左右的商业宣传文案，用于推广这款产品。
- 「文心一言」的回答：
- ChatGPT 的回答：
这个提问包含了两个要求：一是为扫地机器人起个名字，二是写一篇宣传稿——ChatGPT 没有漏题，给出了“智扫”这个名字；而「文心一言」没有回答第一个问题，或者它可能误解成了要为宣传稿起标题。
再看各自生成的宣传稿，「文心一言」的文章篇幅是 413 个字，ChatGPT 则是 545 个字，对于“600 字左右”的要求，ChatGPT 更为接近。至于文案内容，二者写得都不错。
综上，在这个问题中，相比 ChatGPT，「文心一言」的表现还需要再进步一些。
数理逻辑推算
提问：某厂一车间有64人，二车间有56人．现因工作需要，要求第一车间人数是第二车间人数的一半．问需从第一车间调多少人到第二车间？（列方程解答）
- 「文心一言」的回答：
- ChatGPT 的回答：
这道应用题源自初中数学题库，是一元一次方程常考的题型之一。从生成结果来看，ChatGPT 给出了正确答案并附有详细解题步骤，而「文心一言」可能在题意理解上还有待改善。
就这道题而言，得出正确答案的 ChatGPT 比「文心一言」表现得更好。
中文理解
提问：京剧中的生、 旦 、净、丑分别指什么？
- 「文心一言」的回答：
- ChatGPT 的回答：
百度称「文心一言」具备中文领域最先进的自然语言处理能力，从它对京剧生、 旦 、净、丑的理解来看，水平还不错，还多回答了一个题目中没问的“末”。ChatGPT 的回答乍看之下也挺好，但细看之后，净行居然要“跳高、走钢丝”？
对于中国文化特有的词汇，相较于 ChatGPT，「文心一言」在这方面要更准确一些。
多模态生成
提问：帮我画一只可爱的黄色大猫
- 「文心一言」的回答：
由于目前 ChatGPT 没有直接生成图片的功能，因此只有「文心一言」成功生成了上面的图片，整体来看效果还不错。不过，ChatGPT 有了 GPT-4 的加持后，也可以根据草图生成一个网站。所以总体来说，二者也算是各有千秋。
附加题：编写代码
提问：请写一个使用逻辑回归模型判断用户更喜欢文心一言还是chatGPT的训练代码
- 「文心一言」的回答：
- ChatGPT 的回答：
对于这个编码问题，我们邀请了专业程序员对二者生成的代码进行分析：
1. ChatGPT 准确生成了逻辑回归模型模版代码，解决的是目标问题。
2. 「文心一言」虽然生成了代码，但是生成的是图深度优先搜索（Deep First Search）代码，并不是目标问题解法代码。
正如百度在发布会上所说，「文心一言」的代码能力还需加强，而 ChatGPT 以擅长编码“出圈”果然不无道理。
最后，再闲聊一会儿
提问：给我讲个笑话吧
- 「文心一言」的回答：
- ChatGPT 的回答：
……怎么说呢，「文心一言」和 ChatGPT 可能都不擅长讲笑话，都不是很好笑。
提问：我有点饿，请你推荐一道成本低于 30 元（人民币）的菜及其做法？
- 「文心一言」的回答：
- ChatGPT 的回答：
「文心一言」推荐了三道菜，ChatGPT 则将做菜步骤进行了详细分解，那么你更喜欢谁的回答呢？
提问：你的出现会对程序员产生什么影响？是否会取代一部分程序员？
- 「文心一言」的回答：
- ChatGPT 的回答：
在这个问题中，虽然「文心一言」没有回答“是否会取代一部分程序员”，但它对程序员的影响分析得较为全面；ChatGPT 明确回答了“不会取代程序员”，对程序员的影响也进行了简要说明。
提问：你认为，你和ChatGPT/「文心一言」谁更厉害？
- 「文心一言」的回答：
- ChatGPT 的回答：
在这个问题上，ChatGPT 和「文心一言」很有默契，表现得都很谦逊。
案例对比二：
●聊天对话
正确答案：今天是2023年3月19日，星期日。
【chatgpt】在回答错两次之后，第三次回答正确。
【文心一言】在回答错两次之后，第三、四次均回答错误。
可见，【chatgpt】的实时学习能力要强于【文心一言】，【文心一言】在回答事实性问题时，结果存在不稳定性，答案不可控。
● 知识问答
在知识问答方面，【chatgpt】给出了错误答案，而【文心一言】则给出了正确答案。“刻舟求剑”应该出自《吕氏春秋·察今》。
可见，【文心一言】在中文知识问答场景下确实略优于【chatgpt】。
● 文字创作
【文心一言】和【chatgpt】基本能够给出一首古体诗，但均非“五言绝句”诗体。
可见二者对“五言绝句古体诗”生成均有所欠缺。
再让二者分别生成以“春天、郊游”为主题写一个文章的标题
【chatgpt】非常准确的给出了符合要求的文章标题。
【文心一言】则给出了一段文章，而非要求的文章标题。
【chatgpt】在理解意图、文字创作方面要更胜一筹。
● 翻译和语法
【chatgpt】充分理解上下文，准确给出了相对应古诗的英文翻译。
【文心一言】可以将相近内容翻译为英文，但当指定历史内容翻译时，其上下文理解表现不佳，给出了完全非英文的内容。
● 关键信息抽取
【chatgpt】充分理解用户提示问题，给出5个关于给定文章的关键词。
相同的问题，【文心一言】表现不及预期，没有准确理解用户意图，给出的关键词也没有按照提示限制到5个，生成答案的可控性弱。
【文心一言】在调整用户问题提示，将“抽取以上文章关键词，请给出5个”调整到文章后面之后，似乎给出了5个关键词，但仔细观察，其关键词质量并不高，可见其高度依赖于问题提示技巧。
● 文本分类
在没有给出任务提示语的情况下，只提供新闻内容，【chatgpt】可关联上下文理解到这是一个属于文本分类的任务，并给出准确的新闻分类。
相同的情况下，【文心一言】并没有根据历史记忆给出关于这篇新闻的分类，而是给先出一段关于新闻的内容概述。在重复提出要对文章进行分类之后才正确给出文章类别。
由此可见，【chatgpt】与【文心一言】均可完成分类任务，但【chatgpt】的上下文理解能力确实更强。
● 文本摘要
【chatgpt】准确给出了关于这篇文章的摘要。
【文心一言】在给出摘要的同时，关联了历史文本分类任务，给出了分类结果，问题理解有点混乱，不够准确，清晰。
总的来说，文本摘要内容生成质量二者相差不大，均能够提供较为合理的新闻摘要。
● 代码生成
在代码生成方面，【chatgpt】能够准确理解问题，给出算法实现、使用及注释代码。【文心一言】则给出了一段笼统的算法使用代码，【chatgpt】较【文心一言】要略胜一筹。
● 逻辑推理能力
关于数学计算问题，【文心一言】的解题能力是有所欠缺的，明显弱于【chatgpt】，【chatgpt】则给出了合理的答案。
● 多模态生成
【chatgpt 4.0】（GPT4暂时无法测试和使用，以下为引用案例）
用户：这幅画有什么好笑的地方？逐一描述它的板块。
GPT-4：图片显示的是一个 "Lightning Cable "适配器的包装，有三个板块：
板块1：一部智能手机，VGA 连接器（通常用于电脑显示器的大型蓝色 15 针连接器）插在其充电端口。
板块2："Lightning Cable "适配器的包装上有一张 VGA 接口的图片。
板块3：VGA 连接器的特写，末端是一个小的 Lightning 连接器（用于为 iPhone 和其他苹果设备充电）。
这张图片的幽默感来自于将一个大的、过时的 VGA 连接器插入一个小的、现代的智能手机充电端口的荒谬性。
【chatgpt 4.0】识图理解能力确实很强大。
【文心一言】
【文心一言】基本能生成一些图片，但效果并不稳定。
在多模态生成方面，目前可以看出【文心一言】相差【chatgpt】较远
● 敏感性话题审核
【chatgpt】与【文心一言】均做了涉黄、涉政、涉暴等敏感信息过滤与审核，此处不做案例展示。
● 数据时效性
在金融领域方面，【chatgpt】无法提供实时股价信息。【chatgpt】的其他知识截止日期是2021年9月
从结果来看，【文心一言】给出了股价信息，但数据不是实时接口，结果错误，而且容易被用户诱导。
总结
【文心一言】
优点：
1. 中文场景表现较为优秀。
2. 问题生成响应时间较快。
3. 多模态方言生成比较有趣。
4. 具备基本写作能力。
5. 擅长现代不常见的中文文体，如：诗歌。
6. 自带文生图功能。文生图采用文心一格，但对非具象概念和复杂实体生成效果很差。
缺点：
1. 某些问题缺乏事实性，逻辑推理能力弱（如数学计算）。
2. 上下文理解能力弱，长历史记忆容易失效。
3. 容易被用户诱导。
4. 不能对输出格式做细致调整，如：指定字数或指定回复为JSON格式等。直接导致复杂任务要拆分，调用成本上升。
5. 支持语种有限，英文理解能力较差。
6. 回答会出现逻辑矛盾，上下文前后不一的情况
7. 作画能力较弱，问题理解不够。
8. 依赖用户提示语。
【chatgpt】
优点：
1. 对大部分事实回答能保证正确性，具备一定的逻辑推理能力。
2. 具备很强的写作能力。
3. 上下文理解能力强，能记忆较长历史信息。
4. 能对输出格式做细致调整，如：指定字数或指定回复为JSON格式等。针对复杂任务可以通过优化提示语减少调用次数。
5. 支持多语种。
缺点：
1. 对仅在中文环境下熟知的事实缺乏准确性。
2. 通过巧妙设计提示语也可以被用户诱导。
3. 生成时间较长。
4. 不支持方言及国内网络环境下的新生词汇。
5. 依赖用户提示语。
6. 只能处理文生文场景。
