世界微資訊！科大訊飛發(fā)布星火認(rèn)知大模型 劉慶峰：其在中文長文本生成領(lǐng)域已超過ChatGPT

5月6日，科大訊飛正式對外發(fā)布了訊飛星火認(rèn)知大模型，并公布了基于大模型的“1+N”產(chǎn)品路徑，“1”指通用認(rèn)知智能大模型，“N”指大模型在教育、辦公、汽車、人機(jī)交互等各個領(lǐng)域的落地。

(資料圖片僅供參考)

發(fā)布會現(xiàn)場，科大訊飛提取出了訊飛星火認(rèn)知大模型的七大核心能力，即文本生成、語言理解，知識問答、邏輯推理、數(shù)學(xué)能力、代碼能力、多模態(tài)能力。

界面新聞記者從現(xiàn)場看到，訊飛大模型能夠較好地完成中英文論文、品宣文案、以及故事內(nèi)容等內(nèi)容形式的撰寫。

部分星火大模型能夠生成的內(nèi)容類型圖源：訊飛

同時，該大模型能夠在中文特殊語境下表現(xiàn)良好，可以對俗語進(jìn)行解讀，能夠有“情商”地回答情感問題。輸入一個中學(xué)水平的數(shù)學(xué)題，AI能夠迅速完成常規(guī)計算、幾何、情景應(yīng)用等問題的解答。

大模型支持多模態(tài)，能夠支持對英文菜單圖片進(jìn)行直接翻譯，用自然語言輸入要求，即可生成一個虛擬人實時播報的視頻段落。

訊飛現(xiàn)場演示實時生成的虛擬人朗讀視頻

值得注意的是，與其他大模型廠商不同，除了強調(diào)訊飛大模型將對開發(fā)者進(jìn)行開放，訊飛著重公布和介紹了大模型在訊飛內(nèi)部產(chǎn)品體系中的落地運用。

根據(jù)科大訊飛董事長劉慶峰的介紹，訊飛大模型將重塑訊飛辦公、教育、醫(yī)療、汽車、人機(jī)交互等業(yè)務(wù)，大大提升原有業(yè)務(wù)的實際效果。

教育業(yè)務(wù)方面，搭載大模型后，AI學(xué)習(xí)機(jī)能夠像老師一樣批改作文，像口語老師一樣實景對話。相比于傳統(tǒng)學(xué)習(xí)機(jī)只能針對字詞標(biāo)點糾錯、識別句式修辭錯誤這些基礎(chǔ)批改，AI學(xué)習(xí)機(jī)能夠圍繞寫作要求、分析全篇結(jié)構(gòu)和文采的深度高階批改。

辦公方面，訊飛原本的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)語音轉(zhuǎn)寫，搭載大模型后，能夠?qū)崿F(xiàn)自動會議紀(jì)要，并且將冗雜的錄音轉(zhuǎn)寫后進(jìn)行語篇規(guī)整，并且根據(jù)指定的主題，一鍵生成新聞稿或其他內(nèi)容類型。

并且，基于大模型，訊飛還對外展示了任務(wù)執(zhí)行方面的功能，基于自然語言生成業(yè)務(wù)流程和 RPA，幫助企業(yè)員工完成大量重復(fù)性工作。現(xiàn)場以公司招聘事項為例，輸入指令后，系統(tǒng)即可自動按照事先設(shè)計的RPA腳本，操作計算機(jī)中的相應(yīng)軟件，實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的自動化操作并輸出結(jié)果，還能進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

劉慶峰在采訪中提到，整體看，訊飛在長文本生成和數(shù)理能力方面有一定優(yōu)勢。在長文本生成上，大模型在國內(nèi)明顯領(lǐng)先，在中文方面超過了ChatGPT，英文方面則還有一定差距。

科大訊飛研究院院長劉聰告訴界面新聞記者，相比于阿里以及百度等公司，科大訊飛在大模型算法上具有一定優(yōu)勢，訊飛自2014年從“訊飛超腦”計劃開始在大模型上進(jìn)行投入，團(tuán)隊經(jīng)驗相對成熟。另外，由于訊飛此前將教育、醫(yī)療等垂直行業(yè)列為根據(jù)地，因此在相關(guān)行業(yè)累積了大量數(shù)據(jù)，并且訊飛開放平臺以及重要的專業(yè)機(jī)構(gòu)合作，為訊飛大模型提供了大量且專業(yè)的中文訓(xùn)練語料。

不過，劉慶峰直言，當(dāng)前大模型技術(shù)仍有待攻克的缺陷，比如新知識難以及時更新、事實類問答容易“張冠李戴”，史實、傳統(tǒng)典籍等容易“編造情節(jié)”等，但這些問題在今年會有明顯的改進(jìn)。

同時，劉慶峰公布了年內(nèi)大模型技術(shù)持續(xù)升級的三個關(guān)鍵里程碑節(jié)點：6月9日，將突破開放式問答、多輪對話能力明顯提升、數(shù)學(xué)能力再升級；8月15日，代碼能力升級以及多模態(tài)交互能力提升；10月24日，將實現(xiàn)通用模型對標(biāo)ChatGPT，中文超越ChatGPT的當(dāng)前版本，英文能做到相當(dāng)水平，并在教育、醫(yī)療等領(lǐng)域做到業(yè)界領(lǐng)先。

（文章來源：界面新聞）