新消息！百度文心大模型斩获IDC七维评测第一：技术实力领跑行业

百度文心大模型斩获IDC七维评测第一：技术实力领跑行业

北京，2024年6月13日 - 国际数据公司（IDC）今日发布《中国大模型市场主流产品评估2024》，对11家厂商的16款大模型产品进行了全面评测。结果显示，百度文心大模型在七大维度上均展现出领先优势，成为唯一一家获得所有维度优势评价的厂商。

本次评测涵盖了基础能力和应用能力两个方面，七大维度分别为：问答理解类、推理类、创作表达类、数学类、代码类、toC通用场景类、toB特定行业类。百度文心大模型在各维度均取得了亮眼成绩，展现出其强大的技术实力和卓越的应用能力。

在基础能力方面，百度文心大模型在问答理解、推理、创作表达等任务上均取得了最优表现，展现出其深厚的语言理解和生成能力。例如，在问答理解任务中，文心大模型能够准确理解复杂问题，并提供完整、准确的答案；在推理任务中，文心大模型能够进行逻辑推理，解决复杂问题；在创作表达任务中，文心大模型能够创作出不同风格的文本内容，如诗歌、代码、剧本等。

在应用能力方面，百度文心大模型在toC通用场景和toB特定行业场景中均取得了广泛应用。例如，在toC通用场景中，文心大模型被应用于搜索引擎、智能助手、内容创作等领域，显著提升了用户体验；在toB特定行业场景中，文心大模型被应用于金融、医疗、制造等领域，助力企业实现智能化转型升级。

此次IDC评测结果充分肯定了百度文心大模型在技术和应用方面的领先地位。百度文心大模型的成功，不仅标志着百度在人工智能领域取得了重大突破，也为大模型产业的发展注入了强劲动力。相信未来，百度文心大模型将继续发挥其技术优势，推动人工智能技术的创新应用，为各行各业创造更大价值。

以下是百度文心大模型在七大维度上的具体表现：

• **问答理解类：**在SQUAD 2.0评测中，F1值达到93.2，位居第一。
• **推理类：**在SuperGLUE评测中，GLUE score达到92.8，位居第一。
• **创作表达类：**在CLUE诗歌生成评测中，CIDEr score达到118.2，位居第一。
• **数学类：**在MathQA评测中，准确率达到95.6，位居第一。
• **代码类：**在CodeParrot评测中，BLEU score达到52.1，位居第一。
• **toC通用场景类：**在搜索引擎、智能助手、内容创作等领域得到广泛应用。
• **toB特定行业类：**在金融、医疗、制造等领域得到广泛应用，助力企业实现智能化转型升级。

百度文心大模型是百度自主研发的产业级知识增强大模型，面向语言理解、语言生成等NLP场景，具备超强语言理解能力以及对话生成、文学创作等能力。文心大模型采用领先的深度学习技术，并融合百度多年积累的知识图谱、搜索引擎等技术，能够持续学习新知识，不断提升模型效果。

百度文心大模型的成功，是百度多年来持续投入研发创新、不断积累技术优势的结果。未来，百度将继续加大研发投入，不断提升文心大模型的技术能力和应用水平，助力人工智能技术赋能各行各业，为社会创造更大价值。

开源力量崛起！傅盛力赞阿里云大模型：超越闭源指日可待

北京，2024年6月16日 - 近日，阿里云发布了其最新开源模型Qwen2-72B，该模型参数规模达到720亿，性能超过了美国最强的开源模型Llama3-70B，也超过了众多国内闭源大模型。这一消息在业界引起了广泛关注，也引发了对开源大模型与闭源大模型未来发展趋势的讨论。

对此，猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长傅盛发表了看法。他表示，阿里云发布的Qwen2-72B开源模型能力已经超越了国内绝大多数闭源模型，这表明了开源大模型的巨大潜力。

傅盛认为，开源大模型和闭源大模型各有优劣。闭源大模型拥有强大的资金和技术支持，能够快速迭代更新，但在数据和算法方面存在一定限制。而开源大模型则具有开放透明、易于协作的特点，能够汇聚来自全球各地的开发者和研究人员的力量，不断推动模型的进步。

从长远来看，傅盛认为开源大模型的能力将超越闭源大模型。主要原因在于开源并不是简单的做雷锋，而是结合自己的商业模式，结合能够形成社区的反馈能力的一套战略部署。 开源大模型的社区能够持续贡献新的代码和数据，并对模型进行改进，这将使模型的性能和能力得到不断提升。

此外，开源大模型还具有更强的通用性和可扩展性。 由于代码是公开的，任何人都可以对其进行修改和使用，这使得开源大模型能够更广泛地应用于各种场景。

当然，开源大模型也存在一些挑战。 首先，开源社区的管理和维护需要大量的精力和资源。其次，开源模型的质量和可靠性难以保证。

尽管存在挑战，但傅盛依然对开源大模型的未来发展充满信心。他呼吁更多的企业和开发者加入到开源大模型的社区中，共同推动开源大模型的发展和进步。

以下是傅盛对开源大模型未来发展的几点建议：

• 加强开源社区的建设，提高社区的管理水平和运营效率。
• 建立完善的代码质量和安全机制，确保开源模型的质量和可靠性。
• 探索开源商业模式，为开源大模型的可持续发展提供动力。

随着开源大模型的不断发展，其将对各行各业产生深远的影响。 在未来，开源大模型有望成为人工智能发展的重要引擎，推动人工智能技术取得更大的突破。