今天收到通知可以体验百度的AI模型“文心一言”，等了一个多月迫不及待的去体验了一把，以下是体验的相关记录。
1、简单介绍
通过文心一言官网链接https://yiyan.baidu.com/进入，看到如下界面：
在文心一言的自我介绍中，作为人工智能语言模型，擅长中文也会英文，遵循测试规则，但不是无所不知，还在不断学习成长中。
百度研发的知识增强大语言模型，中文名是文心一言，英文名是ERNIE Bot。我能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。
1.1 文心一言的模型算法
文心一言模型的算法包括：
- 预训练语言模型。通过大规模的机器学习算法，利用海量的互联网文本数据训练得到。
- 自然语言处理技术。包括中文分词、词性标注、命名实体识别、实体关系抽取等技术。
- 知识增强。利用预训练的语言模型和领域专家知识，对新的文本进行解释和生成。
总的来说，文心一言是百度依托飞桨、文心大模型的技术研发的知识增强大语言模型，能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。
1.2 文心一言的训练数据集
文心一言模型的训练数据集包括：
- 网页数据：包括搜索引擎的网页抓取数据和公开网络资源的网页抓取数据，例如新闻网站、百科全书、维基百科等。
- 搜索数据：包括用户在搜索引擎上的搜索请求和搜索结果，例如百度搜索。
- 图片数据：包括用户上传的图片和搜索引擎的图片资源，例如图片搜索结果。
- 语音数据：包括用户的语音搜索请求和搜索结果，例如语音搜索引擎。
- 知识增强数据：包括用户输入的知识和专家知识，例如用户输入的问题和领域专家的回答。
这些数据来自于互联网上的公开资源，并通过预训练模型进行了大规模的训练。文心一言模型能够理解和生成自然语言、中文和多种外语的文本，并且能够进行知识推理和问答等任务。
1.3 文心一言的图像生成算法
文心一言的图像生成算法主要包括以下几种：
- 基于深度学习的卷积神经网络：文心一言模型的图像生成部分使用了卷积神经网络，通过学习输入图像和生成图像之间的特征映射关系，来生成与输入图像相似的图像。
- 生成对抗网络：文心一言模型的生成器使用生成对抗网络，通过生成器和判别器的交互来生成图像。生成对抗网络可以学习输入图像和生成图像之间的特征映射关系，并通过生成器的生成来生成与输入图像相似的图像。
- 变分自编码器：文心一言模型的变分自编码器使用变分自编码器来学习输入图像和生成图像之间的特征映射关系。变分自编码器可以通过学习输入图像和生成图像之间的残差来生成与输入图像相似的图像。
- 其他变种模型：除了上述几种模型之外，还有一些变种模型，如基于VAE和GATCN的模型，这些模型可以结合不同的图像生成任务和特点，选择合适的模型进行图像生成。
总的来说，文心一言的图像生成算法主要包括深度学习、生成对抗网络和变分自编码器等。这些算法可以结合不同的任务和特点，选择合适的模型进行图像生成，以实现更加高效和准确的图像生成。
1.4 文心一言和ChatGPT对比不足和优势
刚开始回答这个问题的时候，文心一言回答的很笼统，没有正面回答问题。
当问到文心一言和ChatGPT-4的优缺点时候，将二者的优点都列了出来。
连续提问了几个类似的问题，都是上面的答案，强烈怀疑这个问题是人工标注的。
2、简单几个问题
2.1 文字处理和文学创作
1）写一篇报告，关于数据经济的发展
文心一言给出一个纲要，如下：
2）做一个PPT，关于数字经济的发展
文心一言给出大致的纲要模板
对于这些特定主题的回答，文心一言的理解及归纳能力还是不错的。
3）广东省2022年的高考作文“本手、妙手、俗手”作文一篇，文心一言给出的答案
让文心一言给自己评分，回答的却是很实诚，得到40分左右，只对三个术语进行了介绍，没有自己的感悟和思考。
对比下之前ChatGPT-3.5给出的答案，也是在说围棋，没有跳出来思考和感悟，这一点上AI模型还是有所欠缺的。
2.2 数理逻辑和推算
1）5年前，妈妈年龄是儿子的7倍，儿子今年9岁，妈妈今年多少岁？
这么简单的问题，逻辑有误，另外一个相似的问题，就能推导出来，感觉在训练上做过人工标注。
2）给出傅里叶变换的推导方法
文心一言给出了两种推导方法：基于复变函数的傅里叶变换和基于傅里叶级数的傅里叶变换
2.3 编码能力
1）用Python程序实现排序算法
文心一言给出了五种算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序
2）用Python程序处理服务器的CPU数据，并利用echart生成图表
完整代码如下：
2.4 图片生成
文心一言之前画图被全网群嘲，比如什么夫妻肺片、车水马龙完全是望文生义，不知所言。
1）画一幅画：车水马龙。和之前相比，是进步不少
相比较之前，确实进步不少。
2）中文语义的理解，画一幅“落霞与孤鹜齐飞，秋水共长天一色”
2.5 专业领域知识
1）分布式接口幂等性设计实现方法有哪些
- 基于原子操作的幂等性实现方法：原子操作是指在分布式系统中，对于任意一个操作，不会因为某个节点的故障而导致整个系统的不可用。基于原子操作的幂等性实现方法，可以通过原子操作的方式来保证接口的幂等性。
- 基于分布式锁的幂等性实现方法：分布式锁是一种用于保证分布式系统中多个节点间互斥访问共享资源的机制。基于分布式锁的幂等性实现方法，可以通过使用分布式锁来保证接口的幂等性。
- 基于消息队列的幂等性实现方法：消息队列是一种用于在分布式系统中异步传递消息的机制。基于消息队列的幂等性实现方法，可以通过使用消息队列来保证接口的幂等性。
- 基于数据复制的幂等性实现方法：数据复制是一种用于在分布式系统中同步数据的机制。基于数据复制的幂等性实现方法，可以通过使用数据复制来保证接口的幂等性。
以上是分布式接口幂等性设计实现方法的一些常见方法，具体选择哪种方法应根据具体的业务场景和需求来进行权衡和选择。
2）自古至今，中医有哪些流派？最贴近中医本质的是哪些学派？
3）在国内国产化数据库的发展现状是怎样的。有哪些代表性的数据库产品
当然，作为专业领域对上面的答案是不满意的。