iFlytek Spark, AI가 초원에 불을 지를 것인가, 아니면 나갈 것인가?

이 기사의 저자는 텍스트, Q&A, 번역, 논리, 코드 작성 및 컴퓨팅 기능 측면에서 iFlytek Spark와 ChatGPT의 차이점을 비교할 것입니다.

6월 9일 iFlytek Spark의 반복이 곧 출시됩니다. 실제 중국 ChatGPT가 될 수 있는지 볼까요? 이 기사에서는 iFlytek의 Spark 인지 모델과 ChatGPT 간의 차이점을 여러 명령 관점에서 종합적으로 비교하고 평가합니다.

iFlytek Spark: Baidu Wenxinyiyan 및 다수의 국내 AI 플랫폼 출시에 이어 iFlytek Spark는 텍스트 생성, 언어 이해, 지식 질문 및 답변, 논리적 추론, 수학적 능력 및 코딩 기능을 포함하는 대규모 인지 모델을 출시했습니다. 다중 모드 기능.

저자는 운이 좋게도 iFlytek Spark 체험에 초대받았습니다. 평범한 직장인으로서 "텍스트 생성, 질문 및 답변 능력, 언어 번역, 논리적 추론, 코드 작성 및 수학적 계산" 측면에서 평가됩니다. 능력'과 비교된다.

(참고: ChatGPT 테스트 모델은 버전 3.5입니다.)

1. 텍스트 생성

Iflytek Spark의 중국어 이해 능력은 ChatGPT보다 어느 정도 뛰어납니다.

아래의 "Seven Character Quatrains"의 처리 결과가 다른 것보다 확실히 나은 것을 볼 수 있지만 일상 작업의 텍스트 생성에서는 ChatGPT 텍스트가 더 자연스럽습니다.

ChatGPT의 엄격한 텍스트 연관 축적과 비교하여 iFlytek은 문학 소설과 이야기의 세대에 대해 더 깊은 이해를 가지고 있습니다. 전반적으로 중국어 이해력은 조금 더 좋지만, 일반적인 텍스트 생성 측면에서는 ChatGPT가 대부분의 경우 우위를 점하고 있습니다.

시 생성과 이메일 생성 비교:

2. 질의응답 능력

• 직장에서의 일반적인 질문에 대한 답변 측면에서는 iFlytek Spark가 더 일반적인 반면 ChatGPT는 매칭 측면에서 더 높은 참조 가치를 갖습니다.
• 일반적인 상황 기록을 이해할 수 있습니다. ChatGPT는 메모리 기능이 약간 더 강력합니다.
• 중국 상식 질문, 특히 역사, 문화, 문학에 관한 질문의 경우 Spark의 정보 검색 및 분석이 ChatGPT보다 훨씬 뛰어납니다.

업무 질문 1:

다음은 iFlytek Spark입니다:

업무 질문 2:

테이블 및 데이터 검색이 더 빠르게 처리되는 것처럼 보일 수 있지만 얻은 데이터는 진짜가 아닙니다. 이 데이터를 사용하여 질문에 답하면 마이너스 성장이 발생할 수 있습니다. ChatGPT는 정확한 데이터를 얻을 수는 없지만, 적어도 사용자에게 허위 데이터를 제공하지는 않는다는 점은 Spark가 시급히 개선해야 할 부분입니다.

상식 질문:

3. 언어 번역

둘 다 직역 능력이 있지만 중국어 이해에 있어서는 Xinghuo의 번역이 더 전염성이 좋습니다.

예를 들어, 아래 예에서 ChatGPT는 "sprouting up"(sprouting)을 사용하는 반면 Spark는 "emerging indrive" - ​​"emergence"를 사용하는데, 이는 확실히 더 적절한 표현입니다.

4. 논리적 추론

1. 논리 함정. 예를 들어, "부모님이 결혼할 때 왜 나에게 전화하지 않았나요?"와 같은 유사한 질문을 하면 대부분의 국내 언어 모델은 이를 올바르게 처리하지 못합니다. ChatGPT의 답변은 더 포괄적이며 Spark는 직접 답변하지 않기로 선택합니다.
2. 기본적인 논리력은 둘 다 가능합니다. 복잡한 논리 문제의 경우 두 답변 모두 오류율이 매우 높습니다
3. ChatGPT는 논리적 분석의 폭과 깊이 측면에서 Spark보다 전반적으로 우수합니다. 그러나 ChatGPT와 같은 언어 모델은 공통된 "공통 영역"을 벗어나는 한 기본적으로 실수를 하게 됩니다. 그러나 실수 중에서 ChatGPT의 오류 확률이나 오류 정도는 Spark보다 작습니다.

논리적 질문 1:

정답:

논리적 질문 2:

지금 ChatGPT에서 이미 오류가 발생한 것을 볼 수 있지만 여전히 어느 정도 정확도가 있습니다.

스파크를 다시 보면 두 번째 질문부터 "cpu"가 타버렸네요.

5. 코드 작성

둘 모두 코드 작성, 코드 주석, 코드 디버깅 기능을 포함한 특정 코드 작성 기능을 갖추고 있습니다.

작성자가 전문 개발자가 아니기 때문에 실제로 컴파일이 가능한지 검증할 수는 없습니다만, 외부 데이터와 출력 결과로 판단하면, iFlytek Spark의 코드 작성 능력은 처음 출시되었을 때보다 어느 정도 향상되었습니다. 오류를 찾는 정확도도 이전보다 좋아졌습니다.

많은 개발 학생들과 상담한 결과, ChatGPT는 전반적인 강점 측면에서 여전히 Spark보다 낫습니다.

위는 스파크 오류 수정 예시입니다.

6. 수학적 계산 능력

수학 계산의 경우 모든 언어 모델에는 단점이 있습니다. 어려운 수학 문제는 단계 중 하나라도 틀리면 답이 틀리게 됩니다.

컴퓨터 언어는 인간만큼 인간적인 의미를 이해할 수 없습니다. 예를 들어 "10"을 "1"과 "0"이라는 두 숫자로 해석할 수 있습니다. 대부분의 수학적 문제를 해결하려면 복잡한 추론 논리가 필요하므로 컴퓨터가 이러한 "정량적 추론" 문제를 처리하기가 매우 어렵습니다.

Spark의 수학적 계산 예시를 살펴보세요:

Xinghuo가 질문의 의미조차 명확하게 이해하지 못한 것을 볼 수 있지만 ChatGPT는 최소한 한 가지 상황의 예를 제시했습니다.

7. 요약

iFlytek Spark를 충분히 경험하고 직장에서 사용하는 다른 제품과 비교한 결과, 문제 처리 및 다중 프롬프트의 경우 ChatGPT에서 제공하는 답변이 참조 가치 및 답변 폭 측면에서 여전히 우수하다는 것을 알았습니다.

Baidu Wenxinyiyan 출시 이후 iFlytek Spark는 제가 지금까지 사용해 본 국내 AI 모델 제품 중 가장 우수하고 부드럽습니다. '스파크'라는 타이틀이 딱 어울리는 작품이라고 할 수 있다.

그러나 OpenAI의 기술과 비교하면 여전히 일정한 격차가 있습니다. 동시에 생산성 도구로서 유용성은 다소 떨어집니다. 하지만 중국어 이해와 구체적인 상식 문제 측면에서는 확실한 장점이 있습니다.

객관적으로 말하면, iFlytek은 큰 발전을 이루었습니다. 국내 인터넷 기술 기업이 빨리 따라잡아 "서구가 트렌드가 되도록" 하고 "Hualiu가 가장 인기를 끌게" 되기를 바랍니다.

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