오늘 Baidu의 AI 모델 "Wen Xin Yi Yan"을 체험할 수 있다는 알림을 받았습니다 . 한 달 이상 기다렸고 체험하고 싶습니다. 다음은 체험 관련 기록입니다.
1. 간략한 소개
공식 웹 사이트 링크 https://yiyan.baidu.com/를 통해 입력하고 다음 인터페이스를 참조하십시오.
Wenxin Yiyan의 자기 소개에서 그는 인공 지능 언어 모델로서 중국어와 영어를 잘하고 테스트 규칙을 따르지만 모든 것을 알지 못하며 여전히 배우고 성장하고 있습니다.
Baidu가 개발한 지식 강화 대형 언어 모델, 중국어 이름은 Wenxin Yiyan, 영어 이름은 ERNIE Bot입니다. 나는 사람들과 교류하고, 질문에 답하고, 창조를 돕고, 사람들이 효율적이고 편리하게 정보, 지식, 영감을 얻도록 도울 수 있습니다.
1.1 Wenxin Yiyan의 모델 알고리즘
Wenxin Yiyan 모델의 알고리즘에는 다음이 포함됩니다.
- 사전 훈련된 언어 모델. 대규모 인터넷 텍스트 데이터를 이용한 대규모 머신러닝 알고리즘과 훈련을 통해 얻어진다.
- 자연어 처리 기술. 중국어 단어 세분화, 품사 태깅, 명명된 엔터티 인식, 엔터티 관계 추출 및 기타 기술을 포함합니다.
- 지식 향상. 사전 훈련된 언어 모델과 도메인 전문 지식을 사용하여 새로운 텍스트를 해석하고 생성합니다.
일반적으로 Wenxin Yiyan은 Flying Paddle 및 Wenxin Large Model 기술에 의존하여 Baidu가 개발한 지식 강화 대형 언어 모델로 사람들과 상호 작용하고, 질문에 답하고, 생성을 지원하고, 사람들이 효율적으로 정보와 지식을 얻을 수 있도록 도와줍니다. 편리함과 영감.
1.2 Wenxin Yiyan의 학습 데이터 세트
Wenxinyiyan 모델의 교육 데이터 세트에는 다음이 포함됩니다.
- 웹페이지 데이터: 검색 엔진의 웹페이지 크롤링 데이터 및 뉴스 웹사이트, 백과사전, 위키백과 등과 같은 공용 네트워크 리소스의 웹페이지 크롤링 데이터를 포함합니다.
- 검색 데이터: 사용자의 검색 요청 및 Baidu 검색과 같은 검색 엔진의 검색 결과를 포함합니다.
- 이미지 데이터: 사용자가 업로드한 이미지 및 이미지 검색 결과와 같은 검색 엔진의 이미지 리소스를 포함합니다.
- 음성 데이터: 음성 검색 엔진과 같은 사용자의 음성 검색 요청 및 검색 결과를 포함합니다.
- 지식 증강 데이터: 도메인 전문가의 사용자 입력 질문 및 답변과 같은 사용자 입력 지식 및 전문 지식을 포함합니다.
이러한 데이터는 인터넷의 공개 리소스에서 가져오며 사전 훈련된 모델을 통해 대규모로 훈련되었습니다. Wenxin Yiyan 모델은 자연어, 중국어 및 여러 외국어로 된 텍스트를 이해하고 생성할 수 있으며 지식 추론 및 질문 답변과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
1.3 Wenxin Yiyan 기반 이미지 생성 알고리즘
Wenxin Yiyan의 이미지 생성 알고리즘은 주로 다음 유형을 포함합니다.
- 딥러닝 기반 컨볼루션 신경망: Wenxin Yiyan 모델의 이미지 생성 부분은 컨볼루션 신경망을 사용하여 입력 이미지와 생성된 이미지 간의 특징 매핑 관계를 학습하여 입력 이미지와 유사한 이미지를 생성합니다.
- 생성 대결 네트워크: Wenxin Yiyan 모델의 생성자는 생성 대결 네트워크를 사용하여 생성자와 판별자의 상호 작용을 통해 이미지를 생성합니다. 생성적 대결 네트워크는 입력 이미지와 생성된 이미지 간의 특징 매핑 관계를 학습하고, 생성기 생성을 통해 입력 이미지와 유사한 이미지를 생성할 수 있습니다.
- Variational Autoencoder: Wenxin Yiyan 모델의 Variational Autoencoder는 Variational Autoencoder를 사용하여 입력 이미지와 생성된 이미지 간의 기능 매핑 관계를 학습합니다. Variational Autoencoder는 입력 이미지와 생성된 이미지 간의 잔차를 학습하여 입력 이미지와 유사한 이미지를 생성할 수 있습니다.
- 기타 변형 모델: 위에서 언급한 모델 외에도 VAE 및 GATCN 기반 모델과 같이 다양한 이미지 생성 작업과 특성을 결합하여 이미지 생성에 적합한 모델을 선택할 수 있는 일부 변형 모델도 있습니다.
일반적으로 Wenxinyiyan의 이미지 생성 알고리즘은 주로 딥 러닝, 생성 대결 네트워크 및 변형 자동 인코더를 포함합니다. 이러한 알고리즘은 서로 다른 작업과 특성을 결합하여 이미지 생성에 적합한 모델을 선택하여 보다 효율적이고 정확한 이미지 생성을 달성할 수 있습니다.
1.4 ChatGPT와 비교한 Wenxinyiyan의 단점과 장점
그녀가 처음 이 질문에 대답하기 시작했을 때 Wen Xin은 질문에 직접 대답하지 않고 매우 일반적인 방식으로 대답했습니다.
Wenxin Yiyan과 ChatGPT-4의 장점과 단점에 대해 물었을 때 두 가지 장점과 단점이 나열되었습니다.
비슷한 질문을 연속으로 몇 개 했는데 모두 위의 답변이었습니다. 이 질문은 수동으로 표시한 것 같습니다.
2. 몇 가지 간단한 질문
2.1 워드 프로세싱 및 문학 창작
1) 데이터 경제 발전에 대한 보고서 작성
Wen Xin은 다음과 같이 한 단어로 개요를 설명했습니다.
数字经济是指以数字技术为基础，通过数字化的手段和方式来推动经济发展的新型经济形态。数字经济的发展具有广阔的前景和潜力，对于推动实体经济的转型升级和提高国家竞争力都具有重要的作用。
数字经济的发展背景：
随着信息技术的不断发展，数字经济逐渐成为了推动经济发展的重要动力。数字经济的发展与信息技术密不可分，尤其是互联网和移动通信技术的快速发展，为数字经济的发展提供了坚实的基础。同时，数字经济的发展也受到政策环境的支持和市场需求的拉动。
数字经济的发展现状：
目前，数字经济已经成为了全球经济发展的重要趋势。数字经济的发展主要表现在以下几个方面：
第一，数字技术的应用不断深入。数字技术在各个领域的应用不断深入，包括金融、医疗、教育等传统行业，也包括制造业、农业、物流等新兴行业。
第二，数字经济的市场规模不断扩大。数字经济的市场规模不断扩大，涵盖了数字化服务、电子商务、数字娱乐等多个领域。
第三，数字经济的产业链结构不断完善。数字经济的产业链结构不断完善，数字技术的应用不断深入到产业链的各个环节，推动了数字经济的发展。
数字经济的发展存在问题：
虽然数字经济的发展具有广阔的前景和潜力，但是也存在一些问题和挑战。
第一，数字经济的发展不平衡。不同地区、不同行业的数字经济发展水平存在差异，发展不平衡的问题也逐渐显现。
第二，数字经济的安全问题。数字经济的发展需要保障数字资产的安全性和隐私性，但是数字经济的发展过程中也存在着数字资产被盗窃、滥用等安全问题。
第三，数字经济的人才问题。数字经济的发展需要具有数字化、信息化、创新能力的人才，但是数字经济的发展过程中也存在着人才缺乏的问题。
数字经济的发展趋势：
未来，数字经济的发展趋势将会更加多元化和深入化。数字技术的应用将会更加广泛，数字经济的市场规模将会进一步扩大，数字经济的产业链结构将会更加完善，数字经济的发展将会更加注重创新和人才的培养。同时，数字经济的发展也需要面对信息安全、数字资产保护等问题的挑战。
数字经济的发展建议：
为了推动数字经济的发展，我们需要采取一系列的措施。
第一，加强数字经济的政策环境建设。政府应该制定更加积极的数字经济发展政策，加强数字经济领域的规划和引导，推动数字经济的健康发展。
第二，加强数字经济的产业链结构建设。政府和企业应该加强数字技术的应用，推动数字经济产业链的完善，提高数
2) 디지털 경제의 발전에 대한 PPT 만들기
Wen Xinyiyan이 제공하는 대략적인 개요 템플릿
标题页：
数字经济的发展
第一页：
标题：数字经济的发展
副标题：数字经济的广阔前景和潜力
第二页：
图表：数字经济的市场规模
图表：数字经济的产业链结构
文字：数字经济的发展受到政策环境和市场需求的支持
第三页：
图表：数字经济的发展现状
文字：数字经济已经成为全球经济发展的重要趋势
第四页：
图表：数字经济的安全问题
文字：数字经济的发展需要保障数字资产的安全性和隐私性
第五页：
图表：数字经济的人才问题
文字：数字经济的发展需要具有数字化、信息化、创新能力的人才
第六页：
图表：数字经济的发展趋势
文字：未来数字经济的发展将会更加多元化和深入化
第七页：
图表：数字经济的发展建议
文字：政府、企业和个人应该共同推动数字经济的发展
结尾页：
标题：数字经济的发展
副标题：数字经济的发展是推动实体经济转型升级和提高国家竞争力的重要手段
文字：让我们共同努力，推动数字经济的发展，为实现数字化的中国梦贡献力量。
이러한 특정 주제에 대한 답변에 대해 Wen Xin Yi Yan의 이해력과 귀납적 능력은 여전히 훌륭합니다.
3) 2022년 광둥성 대학 입시 구성 "숙련, 기술, 공통"의 구성 1개와 Wen Xin의 답변
标题：本手、妙手、俗手：围棋三种不同的下法
在围棋世界里，本手、妙手、俗手是三个非常重要的术语。它们描述了围棋下法中的三个不同层次，对于围棋的学习和提高都具有重要的意义。
本手是指合乎棋理的正规下法，是围棋的基础，是每个围棋爱好者都应该掌握的技能。本手的学习需要扎实的基本功，只有通过不断的练习和思考，才能逐渐掌握。在围棋中，本手是基础中的基础，只有掌握了本手，才能在围棋的道路上走得更加稳健。
妙手是指出人意料的精妙下法，是围棋的高级技巧，需要经过长期的研究和实践才能掌握。妙手不仅需要扎实的基本功，还需要有超凡的创造力和想象力。在围棋中，妙手是创造力的体现，是一种创新和突破，它能够让人眼前一亮，给对手带来意想不到的打击。
俗手是指貌似合理，而从全局看通常会受损的下法。俗手虽然看似合理，但是从整体上看，会给全局带来损失，影响整个棋局的平衡。在围棋中，俗手是需要避免的，它会影响棋手的水平和信心，甚至会导致整个棋局的失败。
在学习围棋的过程中，我们应该注意到本手和妙手的重要性，但也不能忽视俗手的存在。只有通过深入的理解和不断的实践，才能真正掌握围棋的精髓，成为一名出色的围棋爱好者。
在围棋中，本手是基础，妙手是创造，俗手是需要避免的。只有通过不断的学习和实践，才能真正掌握围棋的技巧，成为一名出色的围棋爱好者。让我们一起努力，不断学习和探索，追求更高的围棋境界。
最后，我想引用一句话来总结本文的内容：“本手是基础，妙手是创造，俗手是需要避免的。”让我们在围棋的学习和实践中，始终牢记这句话，不断追求更高的围棋境界。
Wen Xin에게 자신을 평가해달라고 요청했지만 대답은 매우 정직하여 약 40점을 얻었고 자신의 인식과 생각 없이 세 가지 용어만 소개했습니다.
이전에 ChatGPT-3.5가 제시한 답변과 비교하면 역시 Go에 대해 이야기하고 있고, 생각하고 이해하기 위해 뛰어들지 않고 있습니다.이 점에서 AI 모델은 여전히 부족합니다.
标题：扎实的基础是必不可少的
学习一项技能，我们必须从基础开始。围棋，这项神秘又古老的游戏，对于初学者来说，先要掌握“本手”。
“本手”是指合乎棋理的正规下法。它是一种经过深思熟虑，按照规则进行操作的方法。在学习围棋时，我们要深入理解“本手”，仔细研究它的精髓，并在实践中持之以恒地练习。只有在“本手”的基础上，我们才能进一步提高棋力。
然而，有些初学者却不愿意专注于“本手”。他们更喜欢挑战“妙手”，这种出人意料的精妙下法。“妙手”可能会带来惊喜和快乐，但是，它往往是“本手”的延伸。如果我们不扎实地掌握“本手”，就很难想象会出现什么“妙手”。
另外，如果不坚持“本手”，我们就很可能会走上一条不归路——“俗手”。“俗手”是指貌似合理，而从全局看通常会受损的下法。它看起来似乎有用，但实际上并不可取。如果我们不明确“本手”的价值，就容易掉入“俗手”的陷阱。这样，我们的棋力不仅不会提高，反而会下降。
因此，在学习围棋时，我们应该重视“本手”的功夫。“本手”是基础，它不仅能帮助我们在比赛中取得好成绩，而且还能为我们创造出“妙手”。只有扎实的基础，我们才能绽放出自己独特的光芒。
学习“本手”的过程中，我们需要专注、认真、耐心。这需要我们投入大量的时间和精力。同时，我们也需要严格按照“本手”的要求去操作，不断地练习、反复练习。通过不断练习，我们才能掌握“本手”，并将它融入我们的比赛。
“本手”也能为我们提供指导，让我们更好地理解围棋的规则和奥妙。它能帮助我们建立良好的棋风，让我们的棋艺更加优秀。
在实践中，我们可以通过多接触不同的“本手”，从中学习经验和技巧。例如，我们可以和更高水平的选手比赛，从他们身上学习“本手”的精髓。我们也可以阅读围棋教程，从中获取“本手”的相关知识。通过不断学习和实践，我们的“本手”水平一定会有所提高。
总之，“本手”是围棋学习中不可或缺的。我们要珍惜它，并努力掌握它。只有这样，我们才能真正成为一名优秀的围棋选手。
2.2 수학적 논리와 계산
1) 5년전 어머니의 나이는 아들의 7배, 아들은 올해 9세, 어머니의 나이는?
이런 단순한 질문에 논리가 틀려서 또 비슷한 질문이 유추될 수 있는데, 훈련에서 수동 주석을 다 한 느낌이다.
2) 푸리에 변환의 유도 방법을 제시하십시오.
Wen Xin Yiyan은 복소 변수 함수에 기반한 푸리에 변환과 푸리에 급수에 기반한 푸리에 변환의 두 가지 파생 방법을 제시했습니다.
2.3 코딩 능력
1) Python 프로그램으로 정렬 알고리즘 구현
Wenxin Yiyan은 버블 정렬, 선택 정렬, 삽입 정렬, 빠른 정렬, 병합 정렬의 다섯 가지 알고리즘을 제공합니다.
以下是Python中常用的排序算法：
#冒泡排序
def bubble_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n):
for j in range(0, n-i-1):
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
return arr
#选择排序
def selection_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n):
min_idx = i
for j in range(i+1, n):
if arr[j] < arr[min_idx]:
min_idx = j
arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]
return arr
#插入排序
def insertion_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(1, n):
key = arr[i]
j = i - 1
while j >= 0 and arr[j] > key:
arr[j+1] = arr[j]
j -= 1
arr[j+1] = key
return arr
#快速排序
def quick_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
else:
pivot = arr[0]
left = []
right = []
for i in range(1, len(arr)):
if arr[i] < pivot:
left.append(arr[i])
else:
right.append(arr[i])
return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)
#归并排序
def merge_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
else:
mid = len(arr) // 2
left = arr[:mid]
right = arr[mid:]
return merge_sort(left) + merge_sort(right)
这些算法都是基于比较和交换的，可以根据具体情况选择使用。
2) Python 프로그램을 사용하여 서버의 CPU 데이터를 처리하고 echart를 사용하여 차트를 생성합니다.
전체 코드는 다음과 같습니다.
要使用Python程序处理服务器的CPU数据并使用ECharts生成图表，您需要使用Python的socket模块和pyecharts模块。
首先，您需要安装socket模块和pyecharts模块。您可以使用以下命令在终端中安装它们：
pip install socket socket-ssl
pip install pyecharts
接下来，您需要编写一个Python程序来监听服务器的CPU使用情况。这个程序应该在服务器启动时运行，并且应该在每秒钟检查一次CPU使用情况。您可以使用socket.getrusage()函数来获取CPU使用情况。
import socket
import time
def cpu_usage():
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)
sock.bind(('localhost', 8000))
sock.listen(1)
while True:
conn, addr = sock.accept()
try:
while True:
data = conn.recv(1024)
if not data:
break
conn.sendall(data)
time.sleep(0.1)
finally:
conn.close()
cpu_usage()
在这个程序中，cpu_usage()函数将在每秒钟检查一次CPU使用情况。它使用socket.getrusage()函数来获取CPU使用情况，并将其发送回客户端。
接下来，您需要使用pyecharts模块来生成图表。您可以使用以下命令在终端中安装它：
pip install pyecharts
然后，您需要编写一个Python程序来将CPU使用情况和其他数据发送回ECharts。您可以使用pyecharts.charts模块来创建图表。
from pyecharts import charts
from pyecharts.charts import Line
cpu_data = []
cpu_chart = charts.Line()
cpu_chart.add('cpu_usage', cpu_data)
cpu_chart.render('cpu_usage.html')
在这个程序中，cpu_data是一个包含CPU使用情况的列表。cpu_chart是一个ECharts图表对象，它将cpu_data添加到图表中。最后，cpu_chart.render()函数将图表保存到名为cpu_usage.html的文件中。
请注意，这只是一个简单的示例程序。您需要根据您的实际需求进行修改和调整。
2.4 이미지 생성
그림을 그리기 전의 문신의 말은 전체 네트워크에서 조롱을 받았고, 예를 들어 부부의 폐와 교통 체증은 완전히 이름에서 벗어나 무슨 말을 해야 할지 몰랐다.
1) 그림 그리기: 교통 체증. 예전과 비교하면 많이 발전했다.
예전과 비교하면 정말 많이 좋아졌다.
2) 중국어 의미 이해, "일몰 구름과 외로운 오리가 함께 날고 가을 물이 길고 하늘이 같은 색"이라는 그림을 그립니다.
2.5 전문 분야 지식
1) 분산 인터페이스의 멱등성 설계 및 구현 방법은 무엇입니까?
- 원자적 연산 기반 멱등성 구현 방법: 원자적 연산이란 분산 시스템에서 어떤 연산에 대해 특정 노드의 장애가 전체 시스템을 사용할 수 없게 만들지 않는 것을 의미합니다. 원자적 연산에 기반한 멱등성 구현 방식은 원자적 연산을 통해 인터페이스의 멱등성을 보장할 수 있다.
- 분산 잠금에 기반한 멱등성 구현 방법: 분산 잠금은 분산 시스템의 여러 노드 간에 공유 리소스에 대한 상호 배타적인 액세스를 보장하기 위한 메커니즘입니다. 분산 잠금을 기반으로 한 멱등성 구현 방법은 분산 잠금을 사용하여 인터페이스의 멱등성을 보장할 수 있습니다.
- 메시지 큐 기반의 멱등성 구현 방법: 메시지 큐는 분산 시스템에서 메시지를 비동기적으로 전달하기 위한 메커니즘입니다. 메시지 큐의 멱등성 구현 방식을 기반으로 메시지 큐를 사용하여 인터페이스의 멱등성을 보장할 수 있습니다.
- 데이터 복제에 기반한 멱등성 구현 방법: 데이터 복제는 분산 시스템에서 데이터를 동기화하기 위한 메커니즘입니다. 데이터 복제 기반의 멱등성 구현 방식은 데이터 복제를 이용하여 인터페이스의 멱등성을 보장할 수 있다.
위는 분산 인터페이스에서 멱등성을 설계하고 구현하는 몇 가지 일반적인 방법입니다. 어떤 방법을 선택할지는 특정 비즈니스 시나리오 및 요구 사항에 따라 평가하고 선택해야 합니다.
2) 예로부터 한의학파란 무엇인가? 한의학의 본질에 가장 가까운 학교는 어디입니까?
3) 국내 국산화 데이터베이스 개발 현황은 어떠한가? 대표적인 데이터베이스 제품은?
물론 저는 전문 분야로서 위의 답변에 만족하지 않습니다.
3. 요약
Baidu의 Wenxin Yiyan 모델을 경험한 후 몇 가지 느낌이 들었습니다.
- 그림을 그리는 기능이 질적으로 개선되었고, 황소 머리가 말 입으로 잘못된 경우가 줄어들어 API 인터페이스를 호출하는 것이 단순한 한영 번역이 아님을 보여줍니다.
- 수학적 논리의 능력은 여전히 향상되어야 하며 일부 간단한 수학적 추론은 낮은 수준의 실수를 범합니다.
- 텍스트 처리 및 생성 측면에서 풍부한 감정 및 이념적 의미는 여전히 AI의 범위를 벗어납니다.
- 식별해야 할 전문 분야의 정확성
- 일부 민감한 주제는 차단됩니다. 예를 들어 20대 국회에 대해 묻는다면 이 주제는 바로 종료됩니다.
참조:
- https://yiyan.baidu.com/
- 표면에서 가장 강력한 AI 모델의 ChatGPT 경험