讯飞星火，AI燎原or熄灭？

本篇文章作者将从文本、问答、翻译、逻辑、代码编写和计算能力等几个方面，对比讯飞星火和ChatGPT两个应用的差别 ，希望这篇文章能对你有所帮助。

讯飞星火6月9日迭代在即，一起来看看它是否能成为真的中文ChatGPT？本文将从多种指令角度，全面对比并评测下讯飞星火认知模型与ChatGPT的差异。

讯飞星火：继百度文心一言与众多国内AI平台发布后，讯飞星火发布的一款认知大模型，主要能力包括文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力、多模态能力。

笔者有幸成为讯飞星火体验的受邀人员，以普通工作者的身份，接下来分别从“文本生成、问答能力、语言翻译、逻辑推理、代码编写、数学计算能力”这几个方面进行评测对比。

（注：ChatGPT测试模型为3.5版本）

一、文本生成

讯飞星火在中文语言理解能力一定程度上是优于ChatGPT的。

可以看到下方对“七言绝句”的处理结果明显好于对方；但是对于日常工作的文本生成，ChatGPT文本更为自然。

相比较ChatGPT生硬的文字联想堆积，讯飞对于文学小说故事的生成理解更为深入。总体而言，中文的理解能力略胜一筹，但在普通文本生成方面，ChatGPT在大多数情况下更具优势。

关于生成诗词与邮件的对比：

二、问答能力

• 工作上常规问题回答，讯飞星火更为通用化些，ChatGPT更为细致化，从匹配度上说，ChatGPT的参考价值会高些。
• 都能理解普通的上下文记录。ChatGPT的记忆能力略强。
• 中文常识问题，特别涉及到历史文化文学，星火对信息的检索与分析明显优于ChatGPT。

工作问题1：

以下是讯飞星火：

工作问题2：

虽然表格和数据检索看起来处理得更快，但所获取的数据并非真实可信。使用这些数据回答问题可能会导致负增长。尽管ChatGPT无法获取精确数据，但它至少不会向用户提供虚假数据，这是星火急需改进的地方。

常识问题：

三、语言翻译

两者都具有直译能力，但是涉及到中文的理解力，星火翻译的更有感染力一些.

例如下图示例中，ChatGPT使用的是“sprouting up”-发芽；而星火使用的是“emerging in droves”-“涌现”，明显字意表达更为贴切。

四、逻辑推理

1. 逻辑陷阱。例如询问“爸妈结婚为啥不叫我”类似问题时，国内大部分语言模型都无法正确处理，ChatGPT的答案更为全面，星火直接选择不答。
2. 基础的逻辑能力两者都具备。对于复杂的逻辑题目，两者回答的出错率都很高
3. 逻辑分析的广度、深度总体ChatGPT优于星火。但ChatGPT这类语言模型只要脱离了常见的“常见区域”基本都会犯错，只是在错误中，ChatGPT的错误概率或者出错的离谱度小于星火。

逻辑问题1：

正确答案：

逻辑问题2：

可以看到此时ChatGPT就已经出现错误了，但仍然有一定的正确率。

再看星火，从第二个问题开始，“cpu”就已经被干烧了。

五、代码编写

两者都具备一定的代码编写能力，包括代码编写、代码注释、代码debug能力。

由于笔者不是专业开发人员，不能实际验证是否能真实编译但是从外部资料和输出结果看，讯飞星火对比刚发布时代码编写能力有一定提升，找错的准确度也更好于之前。

咨询过很多开发同学，ChatGPT整体实力上还是比星火优秀。

以上是星火纠错的一个实例。

六、数学计算能力

对于数学计算，所有的语言模型都存在短板，高难度的数学问题是十分严谨的，只要其中一个步骤出错答案就会出错。

计算机语言并不能像人类一样人性化地理解一些含义，例如它可能会把“10”解释为“1”和“0”两个数字。解决大部分数学问题需要进行复杂的推理逻辑，这使得计算机处理这些“定量推理”问题非常困难。

可以看下星火的数学计算实例：

可以看到，星火连题意都没理解清楚，但ChatGPT至少举例了一种情况。

七、总结

在全面体验讯飞星火后，同时将其与其他产品在工作中使用的情况进行对比，我发现在问题处理和多次prompt的情况下，ChatGPT提供的答案在参考价值和回答广度方面仍然更优。

自从百度文心一言推出后，讯飞星火是我使用过的最佳且最流畅的国内AI模型产品。可以说它完全配得上“星星之火”的称号。

然而，与OpenAI的技术相比，仍存在一定差距。同时，作为生产力工具，它的实用性稍弱一些。但在中文语言理解和特定常识问题方面，它具有一定的优势。

客观地说，讯飞已经取得了很大的进步，希望国内的互联网科技公司能够加紧追赶，不要让“西方成为潮流”，让“华流才是最吊的”。

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题图来自Unsplash，基于CC0协议。

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