一、申请和测试代码
在我之前的一篇文章中，我分享了如何申请星火认知大模型的内测，并提供了一份可以使用的python代码，具体见地址：
https://blog.csdn.net/weixin_46211269/article/details/131720896
二、实测GPT4.0和星火认知大模型的对比
2.1 测试网站
在我的镜像，接入了GPT4.0和星火认知大模型，因此我以它来做对比。地址：
https://ai.zcai.cloud
https://chat.zcai.cloud/
2.2 经典问题提问对比
- 鲁迅和周树人是同一个人吗？
GPT4.0回答：
星火认知大模型回答：
- 树上有十只鸟，猎人用枪打死一只，树上还有几只鸟？
GPT4.0回答：
星火认知大模型回答：
2.3 代码问题提问对比
问题：请帮我完成一个完整的随机森林代码，包括加载数据、数据处理、模型训练、加载、可视化分析等。
GPT4.0回答：
# 导入所库
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
# 加载数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 数据处理
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test(X y, test_size=0.3, random_state=1)
# 模型训练
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
clf.fit(X_train, y)
# 模型评估
y_pred = clf.predict(X_test)
print('Accuracy: ', accuracy_score(y_test, y_pred))
# 特征重要性可视化
feature_imp = pd.Series(clf.feature_importances_,index=iris.feature_names).sort_values(ascending=False)
sns.barplot(x=feature_imp, y=feature_imp.index)
plt.xlabel('Feature Score')
plt.ylabel('Features')
plt.title("Visualizing Important Features")
plt.show()
星火认知大模型回答：
# 导入所需库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# 数据处理(这里假设数据已经处理好，不需要额外处理)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建随机森林模型
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
# 训练模型
rf.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = rf.predict(X_test)
# 评估模型
print("准确率：", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("混淆矩阵：", confusion_matrix(y_test, y_pred))
print("分类报告：", classification_report(y_test, y_pred))
# 可视化分析(这里假设数据已经可视化，不需要额外可视化)
2.4 论文问题对比
问题：我需要完成一篇论文，题目为：基于机器学习的欺诈分析检测，请你帮我生成一份合理的论文大纲，尽量细化到三级标题
GPT4.0回答：
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一、引言
1.1 研究背景
1.2 研究目的
1.3 研究意义
.4 论文结
二、机器学习概述
2.1 器学习定义## 2.2 机器学习类型
2.2.1 监督学习
2.2.2 无监督学习
2.2.3 半监督学习
2.2.4 强化学习
2.3 机器学习应用领域
三、欺诈分析检测的必要性和挑战
3.1 欺诈行为的严重性
3.2 欺诈检测的挑战
3.2.1 数据问题
3.2.2 特征选择问题
3.2.3 类别不平衡问题
3.3 机器学习在欺诈检测中的作
四、基机器学习的欺诈分析检测方法
4.1 数据预处理
4.1.1 数据清洗
4.1.2 数据转换
4.1.3 特征选择
4.2 机器学习模型构建
4.2.1 选择模型
4.2.2 训练模型
4.2.3 模型评估
4.3 案例分析
五、未来展望和研究方向
5.1 引入新的机器学习技术
5.2 欺诈分析检测模型的改进
5.3 欺诈行为预防
六、结论
6.1 研究成果
6.2 局限性
6.3 对后续研究的建议
星火认知大模型回答：
I. 引言
A. 研究背景和意义
B. 国内外研究现状
C. 研究内容和方法
II. 机器学习基础
A. 机器学习概述
B. 支持向量机算法原理及应用
C. 决策树算法原理及应用
III. 欺诈行为分析与预测模型的建立
A. 欺诈行为的概念和类型分析
B. 建立欺诈检测预测模型的方法和流程
1. 数据收集和预处理
2. 特征提取和选择
3. 建立分类器模型
4. 对模型进行评估和优化
IV. 实验设计与结果分析
A. 实验设计
1. 数据集介绍
2. 评价指标的选择
3. 实验环境配置
B. 结果分析与讨论
1. 对不同算法的性能比较
2. 对不同特征的选取效果分析
3. 对模型优化的效果分析
V. 结论与展望
A. 主要研究成果总结
B.存在的问题及展望
C.后续工作的建议和展望
VI.参考文献
2.5 评价
经过三个方向的测试，在经典的问题上我们可以看出两者几乎没有区别；在代码问题上，几乎也没有差距，其中GPT4.0主要在解释上稍微多一点，实际回答的代码基本差不多；在论文方面，似乎也差不多，当然需要更多的测试。
虽然我只做了一些测试，并没有大面积的测试，从星火认知大模型的表现上来看，我已经感受到了国产AI的崛起。据小道消息，星火认知大模型下个月还会再次迭代，也许即将达到4.0的效果。当然，我们从这些基本的测试可以看出，星火认知大模型已经超过GPT3.5了，我的评价是它基于GPT3.5和GPT4.0之间，即将达到GPT4.0水平。
我很高兴地看到国产AI地崛起，希望将来会越做越好。