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微信大语言模型的发布早于ChatGPT，目前它的水平如何？

发布于：2024-06-21 编辑：匿名来源：网络

ChatGPT的出现，让AI技术成为科技圈的热门玩家。

几乎通用的ChatGPT使得诸如写电子邮件和适配功能之类的重复性任务变得毫无意义。

写代码、写小说、写PPT等任务就更方便了。

但讨论 ChatGPT 可以做什么以及它可以取代什么已经过时了。

现在人们想知道下一个“ChatGPT”在哪里？微软的新必应？现在队列可能会永远持续下去。

百度的文心一言？距离 3 月 16 日正式发布已经很近了。

谷歌的吟游诗人？这更是一个未知数。

除了 ChatGPT 之外还有其他聊天机器人吗？别担心，什么都懂一点的微信不会轻易让你失望的。

去年10月，微信悄然发布了名为WeLM的语言模型。

当时，微信对WeLM的定义只是一个会“胡言乱语”的AI。

现在回想起来，WeLM的“胡言乱语”能力已经达到了我们对文本生成AI的期待。

不过，微信强调，WeLM不是聊天机器人，而是一个完成用户输入信息的生成模型。

据微信反馈，WeLM只是微信内部的一个创新实验项目。

目前还没有计划应用到实际产品中，也不会和微信小程序的体验相关。

WeLM今后可能会时不时地被下架。

WeLM在八项全能能做什么？首先，给它一个关于阿房宫的问题，看看它有多少知识。

看来这个答案并没有什么问题。

让我们看看它对第二维度了解多少。

看来一些基本的二维常识对于WeLM来说还是太简单了。

既然常识知识无法战胜他，那我们就向WeLM询问最新情况，看看他能否回答。

当我问他是否了解ChatGPT时，WeLM开始给出错误的答案，而且他的答案与事实完全不同。

问一些更具体的问题，比如《可爱女人》的第一句歌词是什么？ ▲ 坐在船头的可爱女人是异次元混搭……WeLM的表现也不尽如人意。

这也是WeLM的局限性。

根据微信团队给出的解释，WeLM并不是一个直接说话的机器人，而是一个完成用户输入信息的生成模型。

WeLM的全名是Well-Read Language Model。

最大的模型版本训练参数达到1亿。

它的优势在于它能够理解和生成中文。

它可以在零样本或少样本情况下完成多种NLP任务（包括多语言任务）。

）。

根据官方提问教程，WeLM回答问题的重点应该是“补全句子”。

例如，在“给猫命名”的例子中，提问者需要先给WeLM举一些例子，然后让WeLM来完成。

或许是因为测试版本的缘故，目前WeLM答案的分歧似乎比准确度还要大。

因此，你会发现WeLM可以回答一切，但他的回答可能并不准确。

对于其中的一些“废话”，我只能说大家见笑吧。

这种补全内容的答题机制可以催生出多种多样的玩法。

微信官方为此一共提供了八种模式：“对话、文案生成、文本重写、阅读理解、翻译、文章接续、自由任务”。

让我们先尝试一下产品副本生成。

我用它为糖厂的硬糖充电头生成了产品副本。

前半部分看起来还不错，但是当我写后续的产品描述时，CPU似乎超载了。

不得不说最后一句“甜甜的味道只为爱情”有点耐人寻味。

我们来试试翻译，这是微信的强项。

我用它把 OpenAI 的介绍翻译成 ChatGPT，WeLM轻松完成了任务。

据官方报道，WeLM不仅可以完成多种语言之间的翻译，还可以同时翻译多种语言的段落。

比如这个同时包含中文、英文、日文的复杂句子，WeLM完全可以翻译出来。

当你在阅读像公司财务报告这样长而复杂的文章时，你可以将其复制到WeLM中，然后使用“阅读理解”直接检索出你想要的信息。

不过，WeLM的认识还比较肤浅。

他基本上只能回答可以直接从文章中检索信息。

如果你想问他，根据苹果公司的年营收和增长率，苹果公司的营收是多少，那么它就无法计算出拐弯之类的问题。

也就是说，你需要使用更精确的提示命令，才能够让它做出应答。

WeLM的对话功能是一个非常可玩的功能。

你可以通过一系列提示词为WeLM设定一个角色（成为李白、成为史蒂夫·乔布斯、成为马斯克），实现跨越时空的对话。

我试图请WeLM饰演的李白对杜甫作出评价。

《李白》评价读杜甫诗如饮一壶美酒，还引用了杜甫的《哀江头》。

《哀江头》成书于至德二年，李白卒于宝应元年。