企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型怎么找外部合作伙伴，現(xiàn)在有哪些類型的伙伴可以選擇？

文|智能相對論（aixdlun）

作者| 葉遠風

(資料圖片)

“請寫一個肯德基瘋狂星期四的段子?！?/p>

“我女朋友的老公應(yīng)該叫我什么？”

“XX微信群的群主與吳彥祖誰更帥？”

......

給幾個搞怪的問題，戲耍一下，把答案貼出來，大家嘲諷一番。

在文心一言發(fā)布后，這種玩法直到今天還沒有停止的意思。

可能連背后的技術(shù)與產(chǎn)品人員都沒有想到，文心一言會以這樣的方式火了下去。

作為國產(chǎn)版ChatGPT，文心一言在發(fā)布后，除了贊譽的聲音，以各種形式被批判應(yīng)該在意料之中，ChatGPT當初也是如此，這是產(chǎn)品不斷進化要經(jīng)歷的過程。

只不過，在沒有好壞的定論中，到底要給文心一言當下的技術(shù)水準定一個什么樣的定義，并沒有客觀的、更加令人信服的結(jié)論。

起碼，這種“戲?！辈⒉荒芊从扯嗄B(tài)大模型所具備的能力。

ChatBOT固然可以閑聊，也應(yīng)該支持用戶隨便閑聊，但閑聊互動不應(yīng)該成為一款專業(yè)產(chǎn)品能力的最終評價標準。

光怪陸離的問題，就算去詢問一個人類智者，得到的答案也是光怪陸離的。

現(xiàn)在來看，以某種更現(xiàn)實的視角去提出問題、實測答案，才更能體現(xiàn)出文心一言的能力和價值。

這種現(xiàn)實的視角應(yīng)當有很多，其中，以企業(yè)信息需求為著眼點，會是其中之一。

這是因為，從文心系列大模型走向?qū)υ挳a(chǎn)品“一言”，或者，從GPT-3.5到GPT-4，ChatBOT最后都還是要走向商用、服務(wù)企業(yè)，創(chuàng)造專業(yè)價值的。

GPT-4發(fā)布后并沒有公布其參數(shù)量，這被認為是走向商業(yè)化的準備，畢竟OpenAI制定的數(shù)億美元營收目標現(xiàn)在快到4月份了還沒太大動靜。

而服務(wù)企業(yè)，要么提供“生產(chǎn)力”價值，這是ChatBOT場景垂直化后需要探索的內(nèi)容，在各產(chǎn)業(yè)提供具體的工作能力；要么提供信息價值，通過類似“上帝之眼”的信息整合與邏輯梳理能力，幫助企業(yè)消除信息不對稱，獲取需要的信息。

目前ChatBOT的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用還未見，因此信息價值就成為可以客觀評價的維度。

“智能相對論”團隊獲得了文心一言的內(nèi)測賬號，以及ChatGPT普通版本（基于GPT-3.5）與plus版本（基于GPT-4）的測試資格，嘗試從企業(yè)信息獲取維度，提出六個關(guān)聯(lián)問題，從各答案中對比出文心一言的實際能力。

總體上，文心一言甩開GPT-3.5不成問題，與GPT-4能夠掰手腕做到有來有回。

具體一個個分析，每個問題下，分別是文心一言、ChatGPT普通版、ChatGPT plus版的回答截圖。

01

企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型怎么找外部合作伙伴，

現(xiàn)在有哪些類型的伙伴可以選擇？

可以看出，在三個回答中，只有文心一言提到了選擇外部合作伙伴要注意到的幾點，然后再例舉可以找哪些類型的合作伙伴。

而ChatGPT普F通版、ChatGPT plus版都只是直接給出了類型。

這顯示出，文心一言在算法上，相較與其他兩個產(chǎn)品，對問題的潛在需求認識可能更加深刻。

02

企業(yè)應(yīng)該怎樣抓住

新的市場機遇？

在這個問題的回答中，很顯然，條目的多少，基本上決定了答案的質(zhì)量。

對一個企業(yè)來說，要抓住市場機遇，就應(yīng)該要找到更多的方法，考驗的是ChatBOT整合信息并分門別類的能力。

在這里，文心一言超越GPT-3.5但略遜于GPT-4。

03

企業(yè)怎么招徠優(yōu)質(zhì)人才，

有哪些好用的渠道？

與上一個問題類似，條目的多少直觀反映了ChatBOT解決需求的能力。

文心一言遠超GPT-3.5，并超越了GPT-4，再一次掰贏了手腕。

04

員工的工作效率很低，

怎么辦？

這一局，相似的判斷標準，文心一言繼續(xù)領(lǐng)先GPT-3.5，但沒有打贏GPT-4。

05

客戶總是不回款，

有什么好的辦法？

這個問題，由于各個回答都涉及了可能破壞企業(yè)與客戶關(guān)系的行動，因此都進行了一次“打補丁”式的追問。

基本上，三個模型都很好地領(lǐng)會到了追問的意圖，對“不和客戶關(guān)系搞僵”有準確的認知，并提供了對應(yīng)的答案。

其中GPT-4的表現(xiàn)超越文心一言。（注意ChatGPT有字數(shù)限制，plus版限制在700字左右，所以其輸出因為字數(shù)太多最后被中止）

06

企業(yè)資金鏈緊張，

但是銀行不肯借錢，怎么辦？

吸取上個問題的教訓，這個問題直接把限制條件加入到問題當中。

類似上一個問題，三個模型對“銀行不借錢”情形下企業(yè)資金鏈緊張的應(yīng)對辦法都有清晰的認知，規(guī)避了銀行信貸這一種方式。

其中，文心一言與GPT-4打成了平手，都提供了相同數(shù)量的方法供企業(yè)選擇。

總結(jié)以上，僅就這六個企業(yè)比較關(guān)心的專業(yè)問題而言，文心一言全面勝過GPT-3.5，對GPT-4兩勝、兩負一平，典型的你來我往掰手腕。

而更進一步看，實際上在回答條目上的勝負，無關(guān)算法本身的設(shè)計，在技術(shù)上與算法訓練的數(shù)據(jù)量和訓練時長有關(guān)（要給足夠多的食物，也要給足夠多的時間去吃食物），后續(xù)的競逐將仍然在數(shù)據(jù)訓練上。

對文心一言而言，發(fā)布更晚已經(jīng)吃了虧，下一步如何在訓練上追趕、趕超（可能意味著巨大的成本投入）是百度要考慮的問題。

當然，由于文心系列大模型過去早已具備了豐富的多模態(tài)能力，因此文心一言在發(fā)布時就自帶有GPT進化到“4代”才加入的多模態(tài)能力，這一點也常常為業(yè)界所忽略。

而“智能相對論”認為，未來ChatBOT的比拼，將很大程度上在多模態(tài)展開。

這意味著，當下的文本競逐，只是一切的開始。

現(xiàn)在，任何的結(jié)論，不管是褒揚的還是貶低的，可能都為時尚早。

*本文圖片均來源于網(wǎng)絡(luò)

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