百度文心一言公測 李彥宏：準確理解人類意圖
百度圍繞新一代大語言模型、生成式AI產品文心一言舉行重大發佈會，展示在文學創作、商業文案創作、數理推算、中文理解、多模態生成五個使用場景中的綜合能力。百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏指出：「文心一言大模型的訓練數據包括萬億級網頁數據、數十億的搜索數據和圖片數據、百億級的語音日均調用數據，以及5500億事實的知識圖譜等，這讓百度在中文語言的處理上，處於獨一無二的位置。」
從展示來看，文心一言某種程度上具有了對人類意圖的理解能力，回答的準確性、邏輯性、流暢性都逐漸接近人類水平。但李彥宏多次提及，這類大語言模型還遠未到發展完善的階段，進步空間很大，未來這段時間它一定會飛速發展，日新月異。
開放預約企業客戶試用
百度同時公佈了文心一言的邀請測試方案。 3月16日起，首批用戶即可通過邀請測試碼，在文心一言官網體驗產品，後續將陸續開放給更多用戶。此外，百度智能雲即將面向企業客戶開放文心一言API接口調用服務。 3月16日起正式開放預約，搜索“百度智能雲”進入官網，可申請加入文心一言雲服務測試。
目前，大語言模型和生成式AI代表了一個新技術範式，是全球每家企業都不可錯過的機會。百度文心一言定位於人工智能基座型的賦能平台，將助力金融、能源、媒體、政務等千行百業的智能化變革。李彥宏表示：「百度希望和大家一起，推動人工智能技術進步，讓所有人都能使用最先進的生產力工具，讓所有人都能從中受益。」
五大使用場景、五大能力
李彥宏展示了文心一言在五個使用場景的表現，包括文學創作、商業文案創作、數理推算、中文理解和多模態生成。
在文學創作場景中，文心一言根據對話問題將知名科幻小說《三體》的核心內容進行了總結，並提出了五個續寫《三體》的建議角度，體現出對話問答、總結分析、內容創作生成的綜合能力。
此外，文心一言準確回答了《三體》作者、電視劇角色扮演者等事實性問題。生成式AI在回答事實性問題時常常“胡編亂造”，而文心一言延續了百度知識增強的大模型理念，大幅度提升了事實性問題的準確率。
面對“於和偉和張魯一有哪些共同點”、“於和偉和張魯一誰更高”這類問題，文心一言也基於推理能力得出了正確答案。
在商業文案創作場景中，文心一言順利完成了給公司起名、寫Slogan、寫新聞稿的創作任務。
連續三次內容創作生成中，文心一言既能準確理解人類意圖，又能清晰地表達，這是基於龐大數據規模而發生的“智能湧現”。文心一言大模型的訓練數據包括萬億級網頁數據、數十億的搜索數據和圖片數據、百億級的語音日均調用數據，以及5500億事實的知識圖譜等，這讓百度在中文語言的處理上，能夠處於獨一無二的位置。
文心一言還具備了一定的思維能力，能夠學會數學推演及邏輯推理等相對複雜任務。面對“雞兔同籠”這類鍛煉人類邏輯思維的經典題，文心一言能理解題意，並有正確的解題思路，進而像學生做題一樣，按正確的步驟，一步步算出正確答案。
文學創作、商業文案創作、數理推算是大語言模型常見的優勢和能力，在此基礎上，文心一言還表現出更優秀的中文理解及多模態生成能力。
中文領域最先進的自然語言處理能力
作為紮根於中國市場的大語言模型，文心一言具備中文領域最先進的自然語言處理能力，在中文語言和中國文化上有更好的表現。在現場展示中，文心一言正確解釋了成語“洛陽紙貴”的含義、“洛陽紙貴”對應的經濟學理論，還用“洛陽紙貴”四個字創作了一首藏頭詩。
多模態生成方面，李彥宏現場展示了文心一言生成文本、圖片、音頻和視頻的能力。有趣的是，文心一言甚至能夠生成四川話等方言語音；文心一言的視頻生成能力則因成本較高，現階段還未對所有用戶開放，未來會逐步接入。
「多模態是生成式AI一個明確的發展趨勢。」李彥宏表示，「未來，隨著百度多模態統一大模型的能力增強，文心一言的多模態生成能力也會不斷提升。」
從文心一言的表現看，某種程度上它具有了對人類意圖的理解能力，回答的準確性、邏輯性、流暢性都逐漸接近人類水平。但整體而言，這類大語言模型還遠未到發展完善的階段，有賴於通過真實的用戶反饋而逐步迭代。
李彥宏強調：「文心一言將建立起真實用戶反饋、開發者調用和模型迭代之間的飛輪，效果會迅速提升，給你‘士別三日，當刮目相看’的驚喜。」
大語言模型無法速成 百度具備四層技術棧獨特優勢
目前，百度是全球大廠中第一個做出對標ChatGPT產品的企業。李彥宏指出：「無論是哪家公司，都不可能靠突擊幾個月就能做出這樣的大語言模型。深度學習、自然語言處理，需要多年的堅持和積累，沒法速成。」
可以說，文心一言是百度過去多年努力的延續。人類進入人工智能時代，IT技術的技術棧發生了根本性變化，從過去三層到“芯片-框架-模型-應用”四層。今天，百度是全球為數不多、在這四層進行全棧佈局的人工智能公司，從高端芯片崑崙芯，到飛槳深度學習框架，再到文心預訓練大模型，到搜索、智能雲、自動駕駛、小度等應用，各個層面都有領先業界的自研技術。
李彥宏認為，百度AI全棧佈局的優勢在於，可以在技術棧的四層架構中實現端到端優化，大幅提升效率。尤其是框架層和模型層之間，有很強的協同作用，可以幫助構建更高效的模型，並顯著降低成本。事實上，超大規模模型的訓練和推理，給深度學習框架帶來了很大考驗。比如，為了支持千億參數模型的高效分佈式訓練，百度飛槳專門研發了 4D 混合併行技術。
在全球範圍內，在四層架構的每一層都有領先產品的公司幾乎沒有，這是百度非常獨特的優勢。後續，芯片、框架、大模型和終端應用場景可以形成高效的反饋閉環，幫助大模型不斷調優迭代，從而升級用戶體驗。
