国内领先地位！科大讯飞刘庆峰：星火认知大模型V3.0整体超越ChatGPT【附AIGC行业竞争现状分析】

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10月24日，2023科大讯飞全球1024开发者节在合肥开幕。会上，科大讯飞董事长刘庆峰表示，星火认知大模型V3.0已经超越了ChatGPT(GPT3.5)。他进一步解释称，根据《通用认知智能大模型评测体系》构建测试集，在10月16日至20日的测试中，星火认知大模型V3.0的中文能力客观测评超越ChatGPT，而根据OpenAI在官网发布的英文任务测试集，在10月16日至20日的测试中，星火V3.0的英文能力对标ChatGPT48项任务结果相当，二者得分分别为85.1%(星火V3.0)和84.3%。

根据测评结果显示，星火大模型3.0版在医学、法律、教育、零售、汽车工程、计算机和工业设计行业的综合准确率均优于GPT3.5版，并且与GPT4.0各有优劣。尤其是在教育、医疗、法律行业表现突出，在医疗、法律行业分别超越GPT4 5.3%和4.1%，在教育行业的表现与GPT4差距小于1%。刘庆峰表示，和GPT4相比，科大讯飞“还有一个学习的过程”。

据介绍，根据国务院发展研究中心国研经济研究院的横评报告，讯飞星火大模型综合能力超越ChatGPT，甚至在部分行业优于GPT-4，处于国内领先、国际一流的地位。

——AI大模型是一种新的智能计算范式

超大规模智能模型，简称大模型，是近年兴起的一种新的人工智能计算范式。和传统AI模型相比，大模型的训练使用了更多的数据，具有更好的泛化性，可以应用到更广泛的下游任务中。按照应用场景划分，AI大模型主要包括语言大模型、视觉大模型和多模态大模型等。业界典型的自然语言大模型有GPT-3、源、悟道和文心等。视觉大模型也已广泛应用于自动驾驶、智能安防、医学影像等领域。基于多模态大模型的以文生图技术也迅速发展，AI内容生成(AI Generated Content，AIGC)已成为下一个AI发展的重点领域。

——预训练大模型成为人工智能领导者的竞争焦点

预训练大模型是人工智能产业发展的必然选择，基于海量行业数据和知识，通过强大算力集群，预先训练基础模型，并结合应用场景的数据和各类需求，通过“预训练大模型+任务微调”的方式，进行“工业化”的高效率开发。开发者利用预训练大模型，只需要少量数据，就可以快速开发出精度更高、泛化能力更强的行业模型。预训练大模型可以提升人工智能项目开发效率，降低研发成本，缩短研发时间，解决人工智能项目碎片化的问题。

根据Omdia的数据，中国开发者对基于昇思MindSpore打造的盘古NLP大模型最感兴趣。首先，盘古NLP大模型在技术上处于领先地位，千亿参数模型，学习了40TB的中文文本数据，在中文领域有天生优势;其次，盘古NLP大模型可覆盖多个场景下语言处理的任务和需求，泛化能力强，在知识问答、知识检索、知识推理等文本生成领域有广泛应用前景;另外，盘古NLP大模型对开发者友好，可以让开发者能用拖拉拽的方式使用大模型，开发和生产成本低。这也从另外一个角度验证了盘古大模型的开放性，开发者可以跨平台快速调用盘古大模型，与其他工具和应用结合使用。

——市场份额分析

目前，中国AIGC行业互联网等大厂具有明显优势，纷纷将资源投入与主营业务结合，打造自己的大模型掌握行业定价权，实现自身生态更好的发展。故挑选了华为、百度、腾讯以及新晋独角兽企业小冰进行市场份额分析。

未来大模型和生成式AI往哪个方向走？在中国工程院外籍院士，清华大学智能产业研究院讲席教授兼院长张亚勤看来，现在差不多有200多个大模型，估计200多个其中190多个都会死掉，剩下的10个会扮演很重要的角色，哪个会生存、哪个会被淘汰，需要市场化的因素，要靠市场的竞争。但整体来讲，这是一个大的趋势。

张亚勤指出，我们的AI以后要更可控、更可信、更安全，因为大模型不仅仅有我们现在目前信安科技问题，可能还会有幻觉、也可以被人滥用，甚至对生存带来一些风险，所以必须在发展技术的同时要兼顾到风险。

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