【SuperCLUE团队】中文大模型基准测评2023年度报告

自2022年11月30日ChatGPT发布以来，AI大模型在全球范围内掀起了有史以来规模最大的人工智能浪潮。国内学术和产业界在过去一年也有了实质性的突破。大致可以分为三个阶段，即准备期（ChatGPT发布后国内产学研迅速形成大模型共识）、成长期（国内大模型数量和质量开始逐渐增长）、爆发期（各行各业开源闭源大模型层出不穷，形成百模大战的竞争态势）。 ### 2023年度中文大模型基准测评关键知识点 #### 一、国内大模型发展的三个阶段 1. **准备期**： - **时间节点**：2022年11月30日ChatGPT发布后。 - **特点**：国内学术界和产业界迅速形成了对于大模型开发的一致性认识。 - **标志性事件**：百度发布了文心一言1.0，标志着国内企业开始积极布局大模型技术。 2. **成长期**： - **时间节点**：2023年初至年中。 - **特点**：国内大模型的数量和质量均有所提高，出现了多个具有代表性的大模型。 - **标志性事件**： - OpenAI发布GPT4。 - 国内多家机构如复旦大学开源MOSS、元语开源ChatYuan等。 - 阿里云发布通义千问1.0等。 3. **爆发期**： - **时间节点**：2023年下半年。 - **特点**：各行各业涌现了大量的开源和闭源大模型，形成了激烈的竞争态势。 - **标志性事件**： - 百度升级文心一言至4.0版本。 - 商汤科技先后发布了商量1.0、商量2.0、商量3.0等多个版本的大模型。 - Meta开源Llama2、阿里云开源Qwen-7B等。 #### 二、2023年国内大模型关键进展 - **关键时间节点**：从2022年11月30日至2023年12月。 - **重要事件**： - 百川智能开源Baichuan-7B、Baichuan2等。 - 腾讯发布混元助手。 - 华为发布盘古3.0。 - 字节跳动公测大模型产品豆包。 - **发展趋势**： - 从7月份到12月份，国内领先的大模型企业在技术和性能方面实现了对GPT3.5的追赶和超越。 - 11月份测评结果显示，GPT3.5和GPT4在中文能力上有一定下滑，而国内头部模型则继续稳健提升。 - 12月份测评结果显示，国内第一梯队模型与GPT4之间的差距进一步缩小。 #### 三、测评体系与方法 1. **SuperCLUE测评体系**： - **目标**：评估中文大模型的综合能力和应用场景。 - **组成部分**： - 四大维度测评结果及示例。 - 综合测评结果。 - 行业及专项测评基准。 - 优秀模型案例介绍。 2. **测评方法**： - **测评体系说明**：包括测评的层次、方法等详细说明。 - **模型象限**：根据不同的评估指标将模型划分为不同的象限。 - **测评结果**：通过对各个模型的综合测评得出的结果。 - **示例介绍**：提供具体的测评案例来说明评估过程。 #### 四、四大维度测评分析 1. **语言理解能力**：评估模型对于自然语言的理解程度，包括语义理解、语法分析等。 2. **对话交互能力**：测试模型在实际对话中的表现，如回答问题、生成对话等。 3. **文本生成能力**：评价模型生成高质量文本的能力，如文章撰写、故事创作等。 4. **多模态处理能力**：考察模型处理图像、音频等多种媒体形式的能力。 #### 五、优秀模型案例介绍 - **案例一**：文心一言V3.5 - **特点**：综合能力强、稳定性高。 - **应用领域**：广泛应用于多种场景，如客服、写作辅助等。 - **案例二**：通义千问7.0 - **特点**：在对话交互和文本生成方面表现出色。 - **应用领域**：智能客服、内容创作等。 - **案例三**：ChatGLM6.91 - **特点**：擅长文本理解和生成。 - **应用领域**：自动摘要、文本分类等。 #### 六、行业及专项测评基准 - **行业大模型**：针对特定行业定制的大模型，如医疗领域的岐黄问道、金融领域的AInno-15B等。 - **专项测评**：针对某一特定任务或领域进行的专项评估，如文化、零售、交通等领域的模型测评。 #### 结论 2023年是中文大模型发展的重要一年，国内大模型经历了从准备期到成长期再到爆发期的快速发展过程。在此期间，不仅有多家知名企业和研究机构发布了具有竞争力的大模型，而且国内大模型的整体水平也在不断提高。SuperCLUE测评体系为这些大模型提供了一个公平、全面的评估平台，帮助业界更好地了解各模型的优势和不足，推动了中文大模型技术的进步和发展。