chatgpt真的很牛吗 chatgpt有多靠谱
2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。 每日一猜答案分析：
chat te,chat per,chat it up,chatplus近期比较火的无疑就是chatgpt了，几度因为在线用户需求暴增，导致服务器瘫痪。不禁有国内的朋友问，外国的语言文本AI那么强，我们国内的怎么样了呢？有在开发吗？有别人的强大吗？现在告诉你，我们国内的AI科技也相当的先进，并不比别人落后多少！现在就为大家介绍4款我们国产的chatgpt。
第一款：百度的ERNIE
百度的ERNIE是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，其目标是通过对大量文本的预训练，使模型能够产生更加准确和有意义的文本表示。相较于其他预训练语言模型，ERNIE在中文自然语言处理任务中表现出色，具有以下几个优点。
1. 基于知识图谱的预训练模型
ERNIE与其他预训练模型最大的区别在于其采用了基于知识图谱的预训练方法。知识图谱是一种将实体和概念以图形方式连接起来的数据结构，可以用来表示不同实体之间的关系。ERNIE通过将知识图谱的信息集成到预训练过程中，可以更好地学习实体之间的关系，并提高对中文自然语言的理解。
2. 优化对实体识别的支持
ERNIE在预训练过程中采用了一种称为“实体识别”的技术，它可以识别文本中的实体并对它们进行标注。这种技术可以帮助模型更好地理解文本，同时提高模型在各种任务中的性能。
3. 支持多种任务
ERNIE可以通过微调适应多种任务，例如文本分类、情感分析、命名实体识别等。相较于其他预训练模型，ERNIE在这些任务中表现更加出色，可以提高准确性并减少人工标注的工作量。
4. 高度可定制
ERNIE可以根据不同的应用场景进行调整和优化。例如，可以通过增加特定领域的训练数据来提高在特定领域的表现，或者可以通过调整超参数来提高在某些任务上的表现。
5. 强大的性能
ERNIE在许多中文自然语言处理任务中表现出色，比如在新闻分类、情感分析和问答等任务中都取得了非常好的表现。这使得ERNIE成为中文自然语言处理领域中的一种强大工具。
综上所述，百度的ERNIE作为一种基于知识图谱的预训练语言模型，具有优秀的可扩展性和可定制性，同时在中文自然语言处理任务中表现出色。这些优点使得ERNIE成为中文自然语言处理领域中的一种重要工具，为人们处理中文文本带来了更高效、更准确的选择。
第二款：阿里巴巴的ALBERT
ALBERT是由阿里巴巴自然语言处理实验室提出的一种轻量级BERT模型，全称为A Lite BERT。与BERT相比，ALBERT在模型参数和计算资源方面都有一定程度的优化，使其在保持BERT模型精度的同时，显著减少了训练和推理的时间和计算资源消耗。
具体来说，ALBERT通过对BERT的参数共享、嵌入层参数共享以及跨层参数共享等优化方式，将BERT原有的1.4亿参数减少到了1.1万参数，同时还采用了词表压缩、随机掩码等技术来进一步减少计算负担。这些优化使得ALBERT在训练和推理时都具有更快的速度和更低的计算资源需求，同时还能在多个自然语言处理任务中达到与BERT相当的性能。
ALBERT的发布引起了广泛关注和应用，成为自然语言处理领域一个重要的轻量级模型，并且在一些领域应用中已经展现出了很好的效果。
第三款：腾讯的RoBERTa
RoBERTa（A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach）是由腾讯AI实验室在BERT模型的基础上提出的一种预训练语言模型，旨在解决BERT存在的一些缺点，如对文本序列长度的限制、预训练时的数据选择、训练方式等问题。
相较于BERT，RoBERTa在预训练过程中采用了更大规模的数据集和更长的训练时间，使用了更多的训练步骤和更多的训练技巧，如连续文本的动态掩码、更严格的训练数据清洗等。同时，RoBERTa还取消了BERT中的Next Sentence Prediction（NSP）任务，将Masked Language Model（MLM）作为唯一的预训练任务，使得RoBERTa在多种自然语言处理任务上都能够取得更好的性能。
RoBERTa在GLUE、SuperGLUE等多个自然语言理解任务中都表现出了很高的水平，同时也成为了自然语言处理领域中备受关注的预训练语言模型之一。
第四款：讯飞的BERT
讯飞的BERT是基于Google BERT的一个中文预训练语言模型，具有强大的自然语言处理能力。它采用了基于Transformer的编码器，使用双向流的方法处理输入文本，以得到上下文相关的单词嵌入表示，为多种自然语言处理任务提供支持。
与Google BERT相比，讯飞的BERT在训练数据上进行了特别优化，使用了大量的中文文本和领域专业文本，以适应中文自然语言处理的需求。同时，讯飞的BERT还引入了一些新的训练技巧和数据扩充策略，例如：连续文本切割和替换、去噪音数据、文本中文结构的处理等。
讯飞的BERT在多种自然语言处理任务中都取得了优秀的表现，例如情感分类、命名实体识别、语义相似度计算等。另外，讯飞的BERT还提供了开放的API和预训练模型供开发者使用，使得中文自然语言处理变得更加容易。
总的来说，或许国产的chatgpt和别人比确实还存在着一定的差距，但是我们一直在努力赶超，相信过不了多久，我们一定会超过他们。
国产AI大模型ChatGLM开测：为中文优化、支持国产CPU训练
国产模型评测,国产模型贴吧,十佳国产模型,2020国产模型ChatGPT今天升级了GPT-4模型，AI能力更加强大，国内在这方面也在迅速追赶，又一个国产版ChatGPT问世了，现在智谱AI推出的ChatGLM开始内测。
据介绍，对话机器人 ChatGLM（alpha内测版：QAGLM），这是一个初具问答和对话功能的千亿中英语言模型， 并针对中文进行了优化，现已开启邀请制内测，后续还会逐步扩大内测范围。
与此同时，继开源 GLM-130B 千亿基座模型之后，我们正式开源最新的中英双语对话 GLM 模型： 【【微信】】，结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。
经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、 反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 【【微信】】 虽然规模不及千亿模型，但大大降低了用户部署的门槛，并且已经能生成相当符合人类偏好的回答。
ChatGLM 参考了 ChatGPT 的设计思路，在千亿基座模型 GLM-130B1 中注入了代码预训练，通过有监督微调（【【微信】】g）等技术实现人类意图对齐。
ChatGLM 当前版本模型的能力提升主要来源于独特的千亿基座模型 GLM-130B。它是不同于 BERT、GPT-3 以及 T5 的架构，是一个包含多目标函数的自回归预训练模型。
2022年8月，我们向研究界和工业界开放了拥有1300亿参数的中英双语稠密模型 GLM-130B1，该模型有一些独特的优势：
双语： 同时支持中文和英文。
高精度（英文）： 在公开的英文自然语言榜单 LAMBADA、MMLU 和 Big-bench-lite 上优于 GPT-3 175B（API: davinci，基座模型）、OPT-175B 和 BLOOM-176B。
高精度（中文）： 在7个零样本 CLUE 数据集和5个零样本 FewCLUE 数据集上明显优于 ERNIE TITAN 3.0 260B 和 YUAN 1.0-245B。
快速推理： 首个实现 INT4 量化的千亿模型，支持用一台 4 卡 3090 或 8 卡 2080Ti 服务器进行快速且基本无损推理。
可复现性： 所有结果（超过 30 个任务）均可通过我们的开源代码和模型参数复现。
跨平台： 支持在国产的海光 DCU、华为N腾 910 和申威处理器及美国的英伟达芯片上进行训练与推理。
2022年11月，斯坦福大学大模型中心对全球30个主流大模型进行了全方位的评测2，GLM-130B 是亚洲唯一入选的大模型。
在与 OpenAI、谷歌大脑、微软、英伟达、脸书的各大模型对比中，评测报告显示 GLM-130B 在准确性和恶意性指标上与 GPT-3 175B (davinci) 接近或持平，鲁棒性和校准误差在所有千亿规模的基座大模型（作为公平对比，只对比无指令提示微调模型）中表现不错（下图）。
图1. 斯坦福大学基础模型中心对全球 30 个大模型的评测结果（2022年11月）
