中文大模型基準測評2024年4月報告

中文大模型基準測評2024年4月報告—2024年度中文大模型階段性進展評估SuperCLUE團隊精準量化AGI進展，定義人類邁向AGI的路線圖AccuratelyquantifyingtheprogressofAGI,definingtheroadmapforhumanity'sjourneytowardsAGI.目錄一、國內大模型關鍵進展?2023-2024年大模型關鍵進展?2024年值得關注的中文大模型全景圖二、測評體系?中文大模型基準SuperCLUE介紹?測評體系、方法及示例說明三、大模型綜合測評結果?SuperCLUE模型象限?國內外大模型總體表現(xiàn)及競爭格局?大模型對戰(zhàn)勝率、成熟度指數(shù)及開源格局?評測與人類一致性分析四、通用維度測評詳細分析及示例介紹?十大能力詳細測評分數(shù)?測評結果及示例五、SuperCLUE2.0專項與行業(yè)基準測評?各行業(yè)、專項、多模態(tài)測評基準?未來兩個月基準發(fā)布計劃六、優(yōu)秀模型案例介紹?優(yōu)秀模型案例介紹第1部分2024年4月大模型關鍵進展1.2023-2024大模型關鍵進展2.中文大模型全景圖2023-2024大模型關鍵進展u自2022年11月30日ChatGPT發(fā)布以來，AI大模型在全球范圍內掀起了有史以來規(guī)模最大的人工智能浪潮。國內學術和產(chǎn)業(yè)界在過去一年也有了實質性的突破。大致可以分為三個階段，即準備期（ChatGPT發(fā)布后國內產(chǎn)學研迅速形成大模型共識）、成長期（國內大模型數(shù)量和質量開始逐漸增長）、爆發(fā)期（各行各業(yè)開源閉源大模型層出不窮，形成百模大戰(zhàn)的競爭態(tài)勢）。SuperCLUE：AI大模型2023-2024年關鍵進展OpenAI發(fā)布文生視頻Sora百川智能發(fā)布Baichuan3智譜AI發(fā)布GLM-4OpenAI發(fā)布文生視頻Sora百川智能發(fā)布Baichuan3智譜AI發(fā)布GLM-4科大訊飛發(fā)布星火3.5MiniMax發(fā)布ABAB6Google發(fā)布Gemini1.5Google開源Gemma阿里云開源qwen1.5Meta開源Llama3?????商湯發(fā)布SenseChat5.0???騰訊發(fā)布混元助手???KimiChat支持200萬上下文??KimiChat支持200萬上下文MiniMax發(fā)布ABAB6.5????百度升級文心一言4.0????????OpenAI發(fā)布GPT-4??????OpenAI發(fā)布GPT-4?百度發(fā)布文心一言1.0?清華開源ChatGLM?360發(fā)布360智腦?科大訊飛發(fā)布星火?阿里云發(fā)布通義千問?Meta開源Llama2?百川智能開源Baichuan?華為發(fā)布盤古3.0?商湯科技發(fā)布商量2.0?云從科技發(fā)布從容大模型?西湖心辰發(fā)布西湖大模型??Claude3發(fā)布???零一萬物開源Yi-34B?故事的起點：ChatGPT發(fā)布故事的起點：ChatGPT發(fā)布國內迅速形成大模型共識???科大訊飛升級星火3.0?阿里云開源Qwen-7B???階躍星辰發(fā)布Step系列阿里云開源Qwen-7B??????............小米發(fā)布大模型MiLM???............?Google發(fā)布?多模態(tài)大模型Gemini12月2024年1-2月2024年3-4月時間源vivoBlueLMAndesGPTvivoBlueLMnpn云天書npn源WBaichuan2-13B-chatchatGLM3-6BmYi-34B部分領域醫(yī)療BAMedGPT華佗GPT左醫(yī)GPT京醫(yī)千詢汽車教育金融工業(yè)AInno-15BCOSMO-GPT文化/零售/交通妙筆大模型第2部分測評體系1.SuperCLUE介紹2.測評體系3.測評方法及示例SuperCLUE介紹UnderstandingEvaluation）是致力于科學、客觀、中立的語言模型DataCLUE等廣為引用的測評基準SuperCLUE是大模型時代CLUE基準的發(fā)展和延續(xù)。聚焦于通用大模型的綜合性測評。傳統(tǒng)語言模型測評往往局限于學術范圍的單輪選擇題，SuperCLUE根據(jù)多年的測評經(jīng)驗，基于通用大模型在學術、產(chǎn)業(yè)與用戶側的廣泛應用，構建了多層次、多維度的綜合性測評基準。SuperCLUE獨立第三方VSSupe獨立第三方多輪十大維度多輪十大維度高保密性高保密性SuperCLUE在人工智能大模型開發(fā)的競爭日益激烈的今天，模型開發(fā)方主導的評測可能存在偏向自在人工智能大模型開發(fā)的競爭日益激烈的今天，模型開發(fā)方主導的評測可能存在偏向自家產(chǎn)品的風險。與之形成鮮明對比的是，SuperCLUE作為一個完全獨立的第三方評測機構，承諾提供無偏倚的客觀評測結果。SuperCLUE采用先進的自動化評測技術，有效消除人為因素帶來的不確定性，確保每一項評測都公正無私。通過這種方法，SuperCLUE幫助用戶準確理解各種AI模型的真實性能，支持他們做出更明智的選擇。不同于傳統(tǒng)測評通過選擇題形式的測評，SuperCLUE目標是與真實用戶體驗目標不同于傳統(tǒng)測評通過選擇題形式的測評，SuperCLUE目標是與真實用戶體驗目標保持一致，所以納入了開放主觀問題的測評。通過多維度多視角多層次的評測體系以及對話的形式，真實模擬大模型的應用場景，真實有效的考察模型生成能力。同時，SuperCLUE通過構建多輪對話場景，更深層次考察大模型在真實多輪對話場景的應用效果。對大模型的上下文、記憶、對話能力全方位評測。測評方式與真實用戶體驗目標一致不同于傳統(tǒng)學術領域的評測，SuperCLUE從通用基準維度的不同于傳統(tǒng)學術領域的評測，SuperCLUE從通用基準維度的選擇、安全和智能體專項測評的設計，到行業(yè)大模型測評基準的推出，所有評測的目的都是為產(chǎn)業(yè)和應用服務。真實反應通用大模型與產(chǎn)業(yè)應用之間的差距，引導大模型提升技術落地效果，在通用能力的基礎上更好的進行垂直領域的應用。測評體系語言模型基準200K超長文本-大海撈針三大能力客觀題SuperCLUE-OPT多輪開放式SuperCLUE-OPEN三大能力客觀題SuperCLUE-OPT各模型/版本橫向對比通用/行業(yè)/專項測評體系測評方法評測集與測評方法簡述。SuperCLUE多輪開放式通用十大數(shù)據(jù)集包括線性代數(shù)包括線性代數(shù)、概率統(tǒng)計、微積分及數(shù)學多步推理算術在內的基礎數(shù)學數(shù)據(jù)集。HumanEval的中文升級版，分為初級、中級和高級的8種常見類型代碼數(shù)據(jù)集。包括三段論、關系推理、樸素推理等在內的中文邏輯推理數(shù)據(jù)集。用來評估大模型的Agent能力，包括檢索、調用、規(guī)劃API以及通用工具使用能力的數(shù)據(jù)集。基礎知識類數(shù)據(jù)集，包括但不限于歷史、地理、科學、體育、娛樂、藝術。考察模型角色模擬扮演能力，包括語言風格、行為習慣、角色背景等數(shù)據(jù)集。基礎語義理解數(shù)據(jù)集，包括但不限于信息抽取、意圖識別、情感分析、摘要。包括但不限于廣告文案、技術寫作、公文寫作、文學創(chuàng)作的數(shù)據(jù)集。考察長文處理能力的數(shù)據(jù)集，包括全文摘要、線索摘要、多文本創(chuàng)作等。包括但不限于違法犯罪、財產(chǎn)隱私、偏見歧視、臟話侮辱、道德倫理等。測評方法評測流程：我們采用高級AI模型（例如GPT-4Turbo）來評估不同以【邏輯推理】任務為例，設定的評價標準包括：符合假設在一個具體的題目中，模型A的得分如下：符合基本要求3分、推理準確性4分、結論合理性5分。首先，最后，將所有題目的得分進行歸一化處理，以確保滿分為100分。這樣，每個任務的得分都能清晰地反映模型問題背景全面數(shù)字化生存視域下“人工智能引擎電影”（問題背景全面數(shù)字化生存視域下“人工智能引擎電影”（AIEM）的出現(xiàn)與發(fā)展2022年以來，人工智能生成內容（AIGC）迅速發(fā)展，2023年闖入大眾視野。ChatGPT類的人工智能聊天工具一時激起全民試用風潮。Midjourney、StableDiffusion、DALL·E2等文生圖工具更是引起廣泛的創(chuàng)意試驗，社交媒體平臺上涌現(xiàn)大量用戶創(chuàng)意生成的人工智能圖像內容。工具的進步使創(chuàng)意得以解放，人們不再需要依托繪畫技巧便可以制作、創(chuàng)造、實現(xiàn)腦海中的豐富意象。Gen-2為代表的文生影像工具雖不像前兩者一樣廣為流傳，但也因其便捷、快速、直觀的運動影像生成能力而引起影視行業(yè)的驚嘆和關注。這里提及的各種人工智能工具擁有一個普遍特點——在短時間內快速、頻繁地更新、迭代，生成能力隨著數(shù)據(jù)的豐富而無限向真人、真實世界、真實感官靠近。...<中間省略>...回顧歷史，每一次內容分發(fā)渠道的變革，都將引起整個影視產(chǎn)業(yè)布局的重塑。移動互聯(lián)時代，影視產(chǎn)業(yè)雖然取得了突飛猛進的發(fā)展，但在分發(fā)渠道上，依然有很多問題——盈利模式缺陷，傳輸效率低下，盜版橫行泛濫等等，難以解決。伴隨全面數(shù)字化的時代的開啟，可以樂觀地說，下一場變革已經(jīng)到來。請針對所提供的文檔《全面數(shù)字化生存視域下“人工智能引擎電影”（AIEM）的出現(xiàn)與發(fā)展_陳洪偉》，從文中抽取與“人工智能引擎電影”（AIEM）密切相關的信息，撰寫一篇不超過500字的中文摘要。在摘要中，需闡明AIEM在全面數(shù)字化生存背景下的出現(xiàn)原因，該領域的技術進步和發(fā)展態(tài)勢，以及其對影視產(chǎn)業(yè)未來可能帶來的影響和變革。摘要應依據(jù)文章提供的論點和實例，按照邏輯順序，先后介紹AIEM的概念基礎、技術演進、行業(yè)應用和前景展望。模型答案隨著全面數(shù)字化生存時代的來臨隨著全面數(shù)字化生存時代的來臨，一種新型電影形態(tài)“人工智能引擎電影”（AIEM）應運而生。AIEM是數(shù)字電影發(fā)展的深化產(chǎn)物，其誕生與成長根植于信息的數(shù)字化與信息化進程。信息的數(shù)字化始于將傳統(tǒng)非比特信息（如膠片電影）編碼為數(shù)字信息，實現(xiàn)信息的傳播；數(shù)字信息化則表現(xiàn)為在數(shù)字信息領域內完成信息的生成與傳播，無需傳統(tǒng)信息手段介入。電影產(chǎn)業(yè)中，從傳輸數(shù)字化到內容數(shù)字化、流程數(shù)字化的演進，為AIEM的孕育提供了土壤。AIEM作為一種高度數(shù)字化、依賴比特信息交互構建并傳播的電影形式，其核心特征體現(xiàn)在1）原子信息低依賴性，通過算法驅動實時渲染，顯著降低了對現(xiàn)實世界物質材料的依賴，釋放了創(chuàng)作自由度2）實時渲染技術使得導演能夠即時觀察和調整創(chuàng)作效果，極大提升了制作效率3）融合真人電影與動畫電影的生產(chǎn)工藝，通過算法彌合了二者間的藝術界限，創(chuàng)造出更豐富多元的影像世界；（4）運轉高效，流程再造，如引入實時渲染、非線性編輯等工具，簡化并加速了電影制作過程5）分發(fā)渠道全數(shù)字化，AIEM內容能便捷地在各類數(shù)字化平臺發(fā)行，且易于轉化為VR版本，實現(xiàn)多維度分發(fā)。AIEM的出現(xiàn)與技術進步不僅革新了電影制作工藝，也對影視產(chǎn)業(yè)未來帶來了深遠影響與變革。首先，三維影像數(shù)字資產(chǎn)的重要性日益凸顯，成為AIEM發(fā)展的重要支撐。加大對數(shù)字資產(chǎn)庫的建設和管理力度，有利于在全面數(shù)字化時代搶占先機。其次，算法在AIEM制作中的主導地位愈發(fā)顯著，掌握并研發(fā)先進的算法技術，以及培養(yǎng)能夠駕馭算法進行影視創(chuàng)作的專業(yè)人才，將成為產(chǎn)業(yè)競爭的關鍵。最后，AIEM的全面數(shù)字化特性使其天然適配新興的數(shù)字化內容分發(fā)渠道，如XR設備，有望重塑內容分發(fā)格局，催生新的盈利模式，提升傳輸效率，助力打擊盜版現(xiàn)象。綜上所述，人工智能引擎電影（AIEM）作為全面數(shù)字化生存背景下電影發(fā)展的新形態(tài)，憑借其原子信息低依賴性、算法驅動、實時渲染、流程再造及全數(shù)字化分發(fā)等特性，正在深刻改變電影制作工藝，推動影視產(chǎn)業(yè)向更高效、多元、沉浸式的方向發(fā)展。同時，對三維影像數(shù)字資產(chǎn)的重視、算法技術的創(chuàng)新與人才培養(yǎng)，以及順應數(shù)字化內容分發(fā)趨勢，將是AIEM引領影視產(chǎn)業(yè)未來變革的重要著力點。超級模型我的思考與答案：超級模型我的思考與答案：AIEM是一種在全面數(shù)字化時代背景下出現(xiàn)的電影制作新形態(tài)，它涵蓋了從信息數(shù)字化到數(shù)字信息化的全過程，以及電影制作中的傳輸、內容以及流程的數(shù)字化轉型。AIEM利用人工智能和引擎技術，通過實時渲染和算法驅動等手段，降低了對現(xiàn)實物理世界的依賴，提高了創(chuàng)作自由度和生產(chǎn)效率。同時，三維影像數(shù)字資產(chǎn)、算法技術以及數(shù)字化分發(fā)平臺的應用，都將成為AIEM發(fā)展的重要支撐點。問題及改進的反饋意見：模型的回答沿用了問題中的文字結構和術語，提供了一個精確且連貫的AIEM的概念摘要，概述了其技術演進、行業(yè)應用和前景展望。模型的回答中雖然信息基本準確，但有少許內容的重復和例子的缺失，如在講述AIEM技術特性時沒有具體案例支持。打分與評價開始：1.基于“符合基本要求”：模型的回答以清晰的方式概括了AIEM的關鍵概念和重要性，并且緊緊圍繞問題引導進行了答復，得4分；2.基于“推理準確性”：模型的回答在描述AIEM出現(xiàn)的原因和其對行業(yè)的潛在影響和變革時推理正確，準確地涵蓋了所有相關信息，得4分；3.基于“結論合理性”：模型的回答合理地綜合了AIEM當前的技術和未來的發(fā)展?jié)摿?，結論性的陳述符合文章的主旨，得4綜合以上，AI助手的回答的綜合得分（平均分）為4分。首問假設我們有一個神奇的村莊，村莊中的居民都遵首問假設我們有一個神奇的村莊，村莊中的居民都遵信息4：W說：“X和我是同一類型?！毙畔?：X說：“Y和我是不同類型?！毙畔?：Y說：“Z是虛偽者?！毙畔?：Z說：“W是虛偽者?！蹦Ｐ痛鸢?Y是虛偽者說Z是虛偽者，這意味著Y說的是謊言，因此Z是真-如果Z是真實者，那么他的話“W是虛偽者”是真的，這與我超級模型超級模型依據(jù)給定的規(guī)則，可以通過對話和邏輯推斷出每個偽者，Y說Z是虛偽者，但因為Y是虛偽者，則Z為AI助手的回答是邏輯清晰且正確的。它遵循了用戶1.基于“符合基本要求”：AI助手的回答遵循了用戶2.基于“推理準確性”：AI模型基于提供的信息進行3.基于“結論合理性”：AI助手得出的結論與問題設綜合以上，AI助手的回答的綜合得分（平均分）為5追問追問：如果我們修改信息6，使其變?yōu)樾碌男畔ⅲ盒畔?追問追問：如果我們修改信息6，使其變?yōu)樾碌男畔ⅲ盒畔?：Y說：“W和X是同一類型?！蹦敲?，在這個新的信息下，你能確定W，X，Y和Z分別是什么類型的人嗎？模型答案基于新的信息6（Y說：“W和X是同一類型。”我們重新分析整個情況。1.W說：“X和我是同一類型?！边@意味著：-如果W是真實者，那么X也是真實者。-如果W是虛偽者，那么X與W是不同類型。2.X說：“Y和我是不同類型。”-如果X是真實者，那么Y是虛偽者。-如果X是虛偽者，那么Y與X是同一類型。3.根據(jù)新信息6，Y說：“W和X是同一類型?！?如果Y是真實者，那么W和X確實是同一類型。-如果Y是虛偽者，那么W和X是不同類型。4.Z說：“W是虛偽者?！?如果Z是真實者，那么W確實是虛偽者。-如果Z是虛偽者，那么W是真實者?，F(xiàn)在，考慮新的邏輯關系：-如果W是虛偽者（根據(jù)Z的說法，假設Z是真實者X應該不是與W同一類型，Y的話（假設為真）則與之沖突。因此，我們需要找到一個自洽的邏輯。-如果假設Z說的是真的（即W是虛偽者那么Y的話是假的，因為假如Y說的是真的，則W和X是同一類型，和W為虛偽者矛盾，因為如果W和X同類型，按W的話兩者都應該為真實者或虛偽者，但W如果為虛偽者則不能使X也為虛偽者（根據(jù)W和X不能都是虛偽者，因為X說Y和我是不同類型，如果X也是虛偽者，則意味著Y也是虛偽者，這與他們都知道對方身份的前提矛盾）。重新審視邏輯關系和前提條件，我們看到這個新的信息設置似乎帶來了一些邏輯上的復雜性，可能剛才的分析過程中對信息的處理有誤。讓我們根據(jù)新的信息6進行修正：-從Y說“W和X是同一類型?！遍_始考慮，我們需要先確定Y的真實性。如果Y是真實的，W和X確實是同一類型。但如果Y是虛偽的，那么W和X是不同類型?？紤]到我之前的分析可能過于復雜或部分邏輯處理有誤，我們簡化問題如下：-如果W和X是同一類型，并考慮Y關于他們的陳述，這個信息本身無論是真是假，都不足以直接斷定Y的類型，需要結合Z的說法以及其他邏輯關系。以下嘗試的分析存在邏輯上的漏洞：以下嘗試的分析存在邏輯上的漏洞：-如果我們錯在分析邏輯上，對此表示道歉?；谛滦畔⒌拇_切分析應聚焦于這些人的陳述之間的邏輯一致性及沖突。我的先前分析嘗試建立在部分重疊的假設上，這可能沒有清晰解釋真實情況。重審這些條件，我們確實需要堅守一貫的邏輯分析，但基于新信息6，我們實際上沒有足夠信息明確斷言每個人的類型，因為我的重疊邏輯分析導致了混淆。超級模型我的思考與答案：超級模型我的思考與答案：基于信息6修改后的新情況，我們應該重新評估每個居民的類型。首先，如果假設Y是真實者，則W和X應當是同一類型。但如果Y是虛偽者，W和X應當是不同類型。同時我們有Z的聲明：“W是虛偽者。”現(xiàn)在必須要解決的問題是Z的聲明是否真實。-假設Z是真實者，那么W是虛偽者。這意味著X不能和W是同一類型，因此X是真實者。根據(jù)X的說法，Y是虛偽者，這與我們的前提假設Y是真實者矛盾。因此，Y必須是虛偽-如果Y是虛偽者，那么W和X不是同一類型。并且，根據(jù)上面的推理，Z應當是真實者。由于Z說W是虛偽者，這意味著X是真實者。這樣，所有的聲明都是有一致性的，因此我們可以確定，W和Y是虛偽者，而X和Z是真實者。問題及改進的反饋意見：模型的第二個回答較為混亂，深入分析遇到了一些邏輯上的錯誤。模型提出了正確的第一步推理，但在之后的連接和整合上出現(xiàn)了問題，導致分析過程十分冗長和復雜。打分與評價開始：1.基于“符合基本要求”：模型試圖遵循用戶的意圖并解答問題，但過程中的混淆降低了回答的質量。得3分；2.基于“推理準確性”：模型在推理時表現(xiàn)出了混亂，并且未能正確處理邏輯關系。盡管模型嘗試進行了分析，但由于其分析中存在邏輯漏洞，此項得分較低。得2分；3.基于“結論合理性”：模型的結論沒有明確地給出，差錯的推理過程影響了結論的合理性。用戶無法從這個回答中獲得明確的結論。得2分。綜合以上，AI助手的回答的綜合得分（平均分）為2.33分。fromtypingimportList,Dict,Uniondefanalyze_complexfromtypingimportList,Dict,Uniondefanalyze_complex_data(records:List[Dict[str,Union[str,List[float]]]])->Tuple[str,float,>>>analyze_complex_data測試用例defcheck(candidate):模型答案fromtypingimportList,Dict,Union模型答案fromtypingimportList,Dict,Uniondefanalyze_complex_data(records:List[Dict[str,Union[str,List[float]]]])->Tuple[str,float,從給定的數(shù)據(jù)中找出平均交易金額最高和最低的用戶以及其對應的最高和最低交易user_id=record["user_id"]transactions=record["transactions"]avg_transaction=round(sum(transactions)/len(transactions),max_transaction=round(max(transactions),2)min_transaction=round(min(transactions),2)user_avg_transactions[user_id]=(avg_transaction,max_transaction,min_transaction)sorted_users=sorted(user_avg_transactions.items(),key=lambdax:x[1][0],reverse=max_user_id,max_avg,max_max,max_min=sorted_users[0]min_user_id,min_avg,min_max,min_min=sorted_users[-1]return(max_user_id,max_avg,max_max,max_min,min_user_id,min_avg,min_max,代碼測試ValueError:notenoughvaluestounpack(expected4,got2)max_user_id,max_avg,max_max,max_min=sorted_users[0][('user1',(650.0,800.0,500.0)),('user2',(450.0,600.0,300.0)),('user4',(350.0,max_user_id,max_avg,max_max,max_min=sorted_users[0]第3部分大模型通用能力測評及結果1.SuperCLUE模型象限2.國內外大模型總體表現(xiàn)3.評測與人類一致性驗證4.國內大模型競爭格局5.國內大模型歷月前三甲6.大模型對戰(zhàn)勝率分布圖7.SuperCLUE成熟度指數(shù)8.開源競爭格局SuperCLUE測評層級性性專業(yè)與技能語言與知識測評模型列表本次測評數(shù)據(jù)選取了SuperCLUE-4月測評結果，模型選取了國內外有代表1.GPT-4-Turbo-0125OpenAI2024年1月25日發(fā)布的GPT-4-turbo的更新版本17.Claude3-OpusAnthropic官方發(fā)布的API版本；Claude3-Opus2.GPT-4-Turbo-0409OpenAI2024年4月9日發(fā)布的GPT-4-turbo的更新版本18.Gemini-proGoogle官方發(fā)布的1.0API版本Gemini-pro3.GPT-4(官網(wǎng))OpenAIGPT-4官方網(wǎng)頁版本，支持聯(lián)網(wǎng)功能19.云雀大模型字節(jié)跳動官方發(fā)布的API版本：skylark3-pro-4k4.文心一言4.0百度官方付費使用的文心一言V4.0的API版本20.qwen-1.5-14b-chat阿里巴巴開源1.5代14B的Chat版本5.GLM-4清華&智譜AI官方公開發(fā)布的GLM-4的API版本21.Llama-3-8B-InstructMeta官方開源的3代8B的Chat版本6.通義千問2.1阿里巴巴官方公開發(fā)布的API版本：qwen-max-longcontext22.XVERSE-13B-L元象科技開源的XVERSE-13B-LONGCONTEXT7.騰訊Hunyuan-pro騰訊騰訊混元官方公開發(fā)布的API版本：Hunyuan-pro23.qwen-1.5-7b-chat阿里巴巴開源1.5代7B的Chat版本8.Baichuan3百川智能官方小范圍內測API版本24.Llama-3-70B-Instruct(千帆)Meta百度千帆平臺的Llama3的70B版本9.訊飛星火V3.5科大訊飛官方公開發(fā)布的星火V3.5的API版本25.GPT-3.5-Turbo-0125OpenAI2024年1月25日發(fā)布的GPT-3.5-turbo的更新版本10.Moonshot(Kimi)月之暗面官方網(wǎng)頁版產(chǎn)品【Kimi】26.Baichuan2-13B-Chat-v2百川智能開源的第二代13B的Chat版本V211.MiniMax-abab6.1稀宇科技官方小范圍內測API版本，版本號為abab6.127.ChatGLM3-6B清華&智譜AI開源的第三代6B版本12.山海大模型云知聲官方小范圍內測API版本28.gemma-7b-itGoogle開源的7B版本13.qwen-1.5-72b-chat阿里巴巴開源1.5代72B的Chat版本29.Chinese-Alpaca2-13Byimingcui（個人開發(fā)者）個人開源的基于Llama2的漢化版中文模型14.從容大模型V1.5云從科技官方小范圍內測API版本30.Llama-2-13B-ChatMeta官方開源的2代13B的Chat版本15.階躍星辰step-1-32k階躍星辰官方公開發(fā)布API版本：step-1-32k31.Llama-2-7B-ChatMeta官方開源的2代7B的Chat版本16.360gpt-pro360官方公開發(fā)布API版本：360gpt-pro32.Llama-3-70B-Instruct(poe)Meta在POE平臺的Llama3的70B版本SuperCLUE模型象限-實用主義者山海大模型(云知聲)卓越領導者通義千問2.1GLM-4●騰訊Hunyuan-proMoonShot(Kimi)文心一言4.0從容大模型V1.5●GPT-4-Turbo-0125●GPT-4-Turbo-0409Claude3-OpusGPT-4(官網(wǎng))●Baichuan3qwen-1.5-72b-chatLlama-3-70B-Instruct(poe)step-1-32k(階躍星辰)360gpt-proqwen-1.5-14b-chat云雀大模型(字節(jié))●MiniMax_Abab6.1GPT-3.5-Turbo-0125●Gemini-pro●Llama-3-8B-InstructBaichuan2-13B-Chat●●XVERSE-13B-Lqwen-1.5-7b-●XVERSE-13B-LLlama-3-70B-Instruct(千帆)ChatGLM3-6B●Chinese-Alpaca2-13Bgemma-7b-it●Llama-2-13B-ChatLlama-2-7B-Chat●潛力探索者訊飛星火V3.5技術領跑者來源：SuperCLUE,2024年4月30日注：1.兩個維度的組成?；A能力，包含：專業(yè)與技能、語【實用主義者】代表模型在場景應用上處于領先定位；【卓越領導者】代表模型在基礎和場景應用上處于領先位置，引領國內大模型發(fā)展。國內外大模型總體表現(xiàn)國內外大模型SuperCLUE基準得分海外模型國內模型來源：SuperCLUE,2024年4月30日注：由于部分模型分數(shù)較為接近，為了減少問題波動對排名的影響，本次測評將相距0.25分區(qū)間的模型定義為并列，報告中分數(shù)展示以上區(qū)間為主。國內對外大模型總體發(fā)展態(tài)勢1.GPT-4Turbo領跑，國內奮起直追GPT-4-Turbo以79.13分的絕對優(yōu)勢領跑SuperCLUE基準測試，展現(xiàn)出強大的語言理解、生成和推理能力。國內大模型發(fā)展迅速，但與GPT-4仍存在差距，例如百度文心一言4.0、Baichuan3和GLM-4與GPT-4-Turbo均相型性能。2.國內梯隊初現(xiàn)，頭部企業(yè)引領發(fā)展技術積累或資源優(yōu)勢，引領國內大模型發(fā)展。例如大廠模型以文心一言4.0、通義千問2.1和騰訊Hunyuan-pro分別如GLM-4、Baichuan3、Moonshot和Minimax均超過70分位于大模型第一梯隊。隨著技術進步和應用場景拓展，國內市場競爭將加劇，推動技術創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級。3.開源力量崛起，生態(tài)日益繁榮Llama-3-70B-Instruct獲得68.77分、qwen-1.5-72b-chat獲68.07，接近第一梯隊。開源模型的崛起推動技術開放與普及，豐富大模型生態(tài)，為各行各業(yè)帶來更多應用可能性。評測與人類一致性驗證1：SuperCLUEVSChatbotArenaChatbotArena是當前英文領域較為權威的大模型排行榜，由LMSYSOrg開放組織構建，它以公眾匿名投票的方式，對各種大型語言模型進行對抗評測。其中，斯皮爾曼相關系數(shù)：0.91，P值：5.50e-6；皮爾遜相關系數(shù):0.87，P值：5.74e-5；說明SuperCLUE基準測評的成績，與人類對模型的評估（以大眾匿名投票的ChatbotArena為典型代表），具有高度一致性。評測與人類一致性驗證2：自動化評價可靠性的人工評估可證·驗證結果·4月SuperCLUE采用自動化評價的測評方式。題目進行人工復審。審核內容及標準包括：評價質量分為：優(yōu)秀，良好，及格，不及格?完全不符合自己的判斷：不及格（60以下）?基本符合自己的判斷：及格（60或以上）或良好（75或以上）?特別符合自己的判斷：評價的特別好：優(yōu)秀（85或以上）最后統(tǒng)計可靠性指標，將基本符合、特別符合的結果認定為是可靠性較高的評價。最終各模型可靠性指標結果如下：模型列表96.00%93.14%92.93%93.14%93.80%93.14%、92.93%、93.14%，其中可靠性最低的模型3有92.93%，最高為模型1的96.00%。平均有93.80%的可靠性。所以，經(jīng)過驗證，SuperCLUE自動化評價有較高的可靠性。國內大模型競爭格局國內大模型綜合表現(xiàn)-SuperCLUE通過SuperCLUE測評結果發(fā)現(xiàn)，國內大模型的第一梯隊有了更多新的模型加入。Baichuan3在Moonshot(Kimi)、從容大模型V1.5、Mimimax-abab6.1表現(xiàn)同樣可圈可點。來源：SuperCLUE，2024年4月28日。注：以上模型排序不代表實際排名，由于部分模型分數(shù)較為接近，為了減少問題波動對排名的影響，本次測評將相距0.25分區(qū)間的模型定義為并列，如Moonshot(Kimi)、從容大模型V1.5、MiniMax-abab6.1為并列。??從國內TOP20大模型的數(shù)量來看，創(chuàng)業(yè)公司稍占優(yōu)勢，高于大廠的大模型數(shù)量10%。大廠和創(chuàng)業(yè)公司平均成績對比大廠平均67.41創(chuàng)業(yè)公司平均63.46??從大廠和創(chuàng)業(yè)公司的平均成績來看，大廠與創(chuàng)業(yè)公司差值約3.95分，較2月份差距在快速縮小。這說明進入2024年創(chuàng)業(yè)公司的大模型研發(fā)有了更強競爭力。國內大模型歷月前三甲過去10個月國內模型在SuperCLUE基準上的前三名GLM-4騰訊Hunyuan-proGLM-4MoonshotYi-34B-ChatMoonshotChatGLM2-ProBaichuan2-13B-ChatMinimax-abab5ChatGLM-130BChatGLM-130B1.前三甲競爭激烈通過統(tǒng)計過去10個月國內模型在SuperCLUE競爭非常激烈，共有13個大模型取得過前三名。列（5次）、訊飛星火（3次）。2.榜首模型更替頻繁曾經(jīng)取得過SuperCLUE月榜首位的大模型有5個。分別是文心一言、BlueLM、SenseChat、Baichuan、360智腦。其中，百度的文心一言登頂SuperCLUE月榜的次數(shù)最多，分別在7月、11月、12月、24年2月取得了Super好成績。3.新發(fā)布高質量模型引起榜單的變化段，各家大模型公司都投入了巨大的人力、算力和數(shù)據(jù)資源，以至于每個月測評結果的前三似的情況。也非常期待有高質量模型能夠持續(xù)保持非常高的水準。大模型對戰(zhàn)勝率分布圖來源：SuperCLUE,2024年4月30日。題上的得分與GPT-4(官網(wǎng))相比計算差值，得到勝（差值大于0.5分）、平（差值在-0.5～+0.5分之間）、負（差值低于-0.5）。1.整體勝率表現(xiàn)61.04%，說明GPT-4-Turbo-0125在整體能力上明顯優(yōu)于GPT-4。而國內模型中，通義千問2.1的勝率為國內最高，為24.89%。勝率超過20%的Moonshot(Kimi)等大模型。2.開源模型勝率情況在200億參數(shù)量級的開源模型中qwen-1.5-14b-chat的勝率排在首位，展現(xiàn)出不俗能力。排在2至4位的是Baichuan2-13B-Chat-v2、XVERSE-13B-L、qwen-1.5-7b-chat，同樣表現(xiàn)可圈可點。3.在基礎題目上與GPT4的差距不大從勝率分布數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，70%的模型的和率都在50%以上。這說明國內評價顆粒度上加強提升。SuperCLUE成熟度指數(shù)SuperCLUE成熟度指數(shù)用以衡量國內大模型在SuperCLUE十大能力是否成熟。1.語義理解成熟度最高通過對比數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，語義理解成熟度最高，有0.82的表現(xiàn)。另外高成熟度的能力還有生成與創(chuàng)作、角色扮演、傳統(tǒng)安全和知識百科，都有超過0.6的表現(xiàn)。2.長文本與代碼的成熟度最低低成熟度的能力有長文本、代碼、計算、邏輯推理。其中國內大模型在長文本與代碼的表現(xiàn)成熟度最低，均只有0.05。3.成熟度最低任務可以區(qū)分大模型的能力層次最能體現(xiàn)通用大模型的能力層次，越好的大模型在低成熟度的能力上表現(xiàn)越好，這也是國內大模型今年需進一步迭代優(yōu)化，追趕國外頭部大模型的重要能力。開源競爭格局總體上國內外開源模型表現(xiàn)相當，由于Meta的Llama3的發(fā)布，國外開源模型重新引領全球的開源技術進展。阿里云繼續(xù)主導國內的開源進展，其qwen1.5系列開源模型在70B、13B、7B各參數(shù)量級中均表現(xiàn)優(yōu)異。形成與Llama3旗鼓相當?shù)母偁帒B(tài)勢。Baichuan系列、元象科技的XVERSE系列為核心之一，均在不同程度上有超過Google的Gemma、Llama2系列開源模型。其中ChatGLM3-6B以60億參數(shù)量級高于Llama2的130億參數(shù)有10分左右。出很強的競爭力，其中qwen-1.5-14b-chat取得63.51分，是該參數(shù)量級下唯一超過60分的開源模型，XVERSE-13B-L和Baichuan2-13B-Chat同樣表現(xiàn)不俗，均有超過50分的表現(xiàn)。在70億～80億參數(shù)量級的開源模型中，Llama-3-8B領跑，qwen-1.5B-7B-Chat、ChatGLM3-6B緊隨其后，同樣有不錯的表現(xiàn)。第4部分通用測評維度詳細分析及示例1.十大能力得分2.數(shù)學能力分析3.長文本能力分析4.代碼能力分析5.邏輯推理能力分析6.安全能力分析7.工具使用能力分析SuperCLUE十大能力得分SuperCLUE基準-計算能力 大模型計算能力表現(xiàn)海外模型國內前三名其他來源：SuperCLUE，2024年4月30日。 閉源模型表現(xiàn)：在SuperCLUE計算能力測評中，國內外模型仍有一定差距。GPT-4-Turbo-0125取得82.80的高分，領跑全球所有模型。Claude3-Opus同樣有不錯表現(xiàn)，僅次于GPT-4取得76.80的高分。國內大模型中從容大模型V1.5表現(xiàn)出色，取得75.8分，是國內唯一超過75分的大模型。Baichuan3緊隨其后得到74.8分。chat表現(xiàn)出色，取得68.2分，領跑國內開源模型。200億參數(shù)量級內的開源模型中，qwen-1.5-14b-chat和Baichuan2-13B-chat-v2表現(xiàn)較好，均超過了50分。 國內外對比從國內外頭部模型數(shù)學計算能力的對比數(shù)據(jù)看，國內模型有一定優(yōu)化空間。國外前三名模型的數(shù)學得分相較于國內前三名平均高出7分。數(shù)學計算能力是具有較高難度的、高挑戰(zhàn)的任務，具有較高區(qū)分性，是國內大模型后續(xù)重點優(yōu)化方向之一。首問一艘宇宙飛船在飛行過程中需要進行兩次速度提升，每次都需要消耗燃料。假設飛船的初始速度為v0首問一艘宇宙飛船在飛行過程中需要進行兩次速度提升，每次都需要消耗燃料。假設飛船的初始速度為v0，每次提速后的速度分別為v1和v2。根據(jù)物理定律，飛船在每次提速過程中的燃料消耗與速度的平方增加量成正比，即第一次提速的燃料消耗為v?v，第二次提速的燃料消耗為v?v。現(xiàn)在，飛船需要將最終速度提請問：如果飛船在兩次提速過程中，希望每次都消耗盡可能相同的燃料，那么模型答案在每次提速過程中的燃料消耗與速度的平方增加量成正比。這意味著我們可以建立以v1=symbols(v1)已知條件求解v1solution=solve(equation,v1)解得v1的兩個可能值為?2×50和2×50。由于速度不能為負值，我們只考慮正值，追問追問5000，那么飛船能否在滿足第一問的條件下完成兩次模型答案要解決這個問題，我們需要使用之前得到的v1的值，并將其代入v0=0米/秒、v2=100米/秒和v1=70.71米/秒（或2×502×50米/秒我們可以計算總的燃料消耗，并檢查它是否小于或等于5000。現(xiàn)在，我將進行這個計算。使用之前得到的v1值:v1=50×1.414計算總的燃料消耗total_fuel_consumption=(v?v)+(v?v)檢查燃料消耗是否小于或等于5000can_complete_boosts=total_fuel_consumption≤5000total_fuel_consumption,can_complete_boosts下面是Python工具的調用結果：(10000.0,False)計算得出，在滿足第一次問題的條件下，飛船完成兩次提速的總燃料消耗為10000。由于這個值大于飛船的燃料總量限制5000，因此飛船不能在滿足第一次問題的條件下完成兩次提速。SuperCLUE基準-長文本能力 大模型長文本能力表現(xiàn)海外模型國內前三名其他來源：SuperCLUE，2024年4月30日。 國內大模型在長文本能力上有較強競爭力在SuperCLUE長文本能力測評中，國內大模型表現(xiàn)出色。通義千問2.1取得71.8分，是全球大模型中唯一超過70分的大模型。GPT-4-Turbo-0125僅隨其后，取得69.8分，領跑國外大模型。Moonshot(Kimi)、山海大模型位列國內2-3名，同樣表現(xiàn)優(yōu)異。騰訊Hunyuan-pro、Minimax-abab6.1表現(xiàn)可圈可點，有超過65分的表現(xiàn)。開源模型在長文本能力上表現(xiàn)超出預期部分開源模型在長文本能力測評中表現(xiàn)不俗，其中qwen-1.5-72b-chat取得67.0的高分，超過大多數(shù)閉源模型，展現(xiàn)出很強的競爭力。未來在開源生態(tài)中長文本能力可能是模型必備的基本能力。 國內外對比從國內外頭部模型長文本能力的對比數(shù)據(jù)看，國內有一定競爭優(yōu)勢。國內前三名模型的長文本得分相較于國外前三名平均高出1.73分。長文本能力是具有產(chǎn)業(yè)落地意義的核心能力，有助于國內大模型的場景應問題背景香港中文大學（深圳）人文社科學院在2022年問題背景香港中文大學（深圳）人文社科學院在2022年9月24日-9月25日成功舉辦“新時代下的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與治理”研討會。兩天會議匯聚了來自中國社會科學院、商務部國際貿易經(jīng)濟合作研究院、上海社會科學院、中國（深圳）綜合開發(fā)研究院等研究機構以及北京大學、復旦大學、中國人民大學等高校的著名學者和各領域專家，碰撞前沿思想，共議創(chuàng)新路徑，共同探討數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的國內外局勢，現(xiàn)實發(fā)展和未來潛力。會議嘉賓主要圍繞“數(shù)字經(jīng)濟與大國博弈”“數(shù)字經(jīng)濟與全球治理”“數(shù)字技術與政府治理”“數(shù)字經(jīng)濟出海的機遇與挑戰(zhàn)”“數(shù)字經(jīng)濟與產(chǎn)業(yè)發(fā)展”以及“數(shù)字經(jīng)濟與區(qū)域發(fā)展”六大議題展開討論，就全球視域下數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展與治理進行多學科對話與跨領域共享。本文根據(jù)會議現(xiàn)場記錄整理而成。...<中間省略>...對于深圳的企業(yè)發(fā)展而言，目前依然面臨許多區(qū)域協(xié)調問題、隱形的行政壁壘問題、政策能級問題等。數(shù)字經(jīng)濟領域的長期發(fā)展需要破除單一的產(chǎn)業(yè)思維，構建全系統(tǒng)的、戰(zhàn)略性的系統(tǒng)布局。對此，曹所長提出了塑造新的競爭優(yōu)勢的六個具體舉措，一是調整數(shù)字化改革戰(zhàn)略統(tǒng)籌，二是推出最具有競爭力的扶持政策，三是最開放的數(shù)字經(jīng)濟生態(tài)，四是戰(zhàn)略性數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)培育，五是建設數(shù)智深圳，六是架構更具規(guī)模的數(shù)實融合新場景，以把深圳數(shù)字經(jīng)濟打造成國之重器。這篇文章是香港中文大學（深圳）人文社科學院舉辦的研討會的主題內容和討論，特別是關于數(shù)字經(jīng)濟在新時代下的發(fā)展趨勢，以及中國如何在國內外政治環(huán)境中利用數(shù)字技術優(yōu)勢拓展國際影響力的戰(zhàn)略討論。請根據(jù)文檔內容，生成一篇關于“數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與治理”的會議摘要，簡要描述數(shù)字經(jīng)濟對社會政治和國家治理可能帶來的影響。確保摘要在800字以內，并準確反映會議中學者和專家對于數(shù)字經(jīng)濟未來潛力的分析和預測。模型答案“新時代下的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與治理”研討會摘要香港中文大學（深圳）人文社科學院于2022年9月24日至25日成功舉辦了“新時代下的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與治理”研討會。會議匯聚了來自中國社會科學院、商務部國際貿易經(jīng)濟合作研究院、上海社會科學院、中國（深圳）綜合開發(fā)研究院等研究機構，以及北京大學、復旦大學、中國人民大學等高校的著名學者和專家。會議圍繞數(shù)字經(jīng)濟與大國博弈、全球治理、政府治理、數(shù)字經(jīng)濟出海、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、區(qū)域發(fā)展等議題進行了深入討論。一、數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展趨勢與影響唐文方教授在開幕致辭中提出了數(shù)字經(jīng)濟對中國制度設計和制度創(chuàng)新的新討論，以及數(shù)字技術如何改變國際政治權力分布。他強調，中國應加強國際話語權爭奪，團結發(fā)展中國家和地區(qū)，有效利用技術和資源優(yōu)勢，以擴大國際影響力。鄭永年教授在其主旨演講中指出，數(shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展開啟了“數(shù)字文明時代”，并強調中國應利用制度優(yōu)勢全面趕超美國，引領數(shù)字文明。他提出，數(shù)字經(jīng)濟的可持續(xù)性發(fā)展需要處理好平臺、政治和社會三者之間的關系，構建全局性的動員和協(xié)調機制。黃偉教授回顧了數(shù)字經(jīng)濟的歷史脈絡，指出中國在數(shù)字經(jīng)濟領域走在世界前列，尤其是在數(shù)字價值應用方面。他提出“智能體系架構iSA”，強調軟硬體系生態(tài)系統(tǒng)建設的重要性。曹鐘雄博士強調數(shù)字經(jīng)濟是一場經(jīng)濟革命，需要戰(zhàn)略性、系統(tǒng)性謀劃和布局。他提出了塑造新競爭優(yōu)勢的六個具體舉措，包括調整數(shù)字化改革戰(zhàn)略、推出扶持政策、建設數(shù)智深圳等。二、數(shù)字經(jīng)濟對國家治理的影響會議討論了數(shù)字經(jīng)濟對國家治理的多方面影響。數(shù)字技術的發(fā)展，如北斗導航、5G、人工智能等，將改變傳統(tǒng)的實力平衡，增強中國國際話語權。同時，平臺經(jīng)濟的發(fā)展解構了就業(yè)的經(jīng)濟社會生產(chǎn)模式，提高了資源配置效率，推動了技術和產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化、智能化發(fā)展，有利于提高國家治理的智能化、前沿化、個性化。三、數(shù)字經(jīng)濟的未來潛力專家們普遍認為，數(shù)字經(jīng)濟是中國未來發(fā)展的關鍵領域。中國應加大國際話語權爭奪力度，加強國際傳播能力，讓世界認知中國制度的優(yōu)越性。同時，應團結廣大發(fā)展中國家和地區(qū)，廣泛開展國際合作。在推動國際關系格局的重組過程中，有效利用技術和資源優(yōu)勢，擴大中國國際影響力。四、結論會議強調了數(shù)字經(jīng)濟在新時代下的重要性，以及中國在其中扮演的角色。專家們認為，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展需要多學科的對話與跨領域的共享，需要戰(zhàn)略性、系統(tǒng)性的謀劃和布局。中國應利用其在數(shù)字技術方面的優(yōu)勢，加強國際合作，推動數(shù)字經(jīng)濟的可持續(xù)性發(fā)展，構建開放而又具有特點的數(shù)字商業(yè)生態(tài)，以實現(xiàn)在全球范圍內的持續(xù)領先。（本摘要根據(jù)香港中文大學（深圳）人文社科學院研討會內容整理而成，字數(shù)控制在800字以內，力求準確反映會議中學者和專家對數(shù)字經(jīng)濟未來潛力的分析和預測。）SuperCLUE基準-代碼能力 大模型代碼能力表現(xiàn)海外模型國內前三名其他來源：SuperCLUE，2024年4月30日。 國外大模型在代碼能力上有明顯優(yōu)勢同樣表現(xiàn)出色，超過70分。Llama-3在代碼能力上有很強競爭力Llama-3-70B在代碼能力測評中表現(xiàn)不俗，取得72.9分，超過大部分國內外開源模型，展現(xiàn)出很強的競爭優(yōu)勢，并且Llama-3-8B也有超出50分的表現(xiàn)。 國內外對比從國內外頭部模型代碼能力的對比數(shù)據(jù)看，國內外差距明顯。國內前三名模型的代碼得分相較于國外前三名平均低12.19分。代碼能力是具有較高難度的、高挑戰(zhàn)的任務，具有很高區(qū)分性，同時是大模型落地的重要場景，期待國內大模型后續(xù)重點優(yōu)defindex_documents(documents:List[str])->Dict[str,List[int]]:defindex_documents(documents:List[str])->Dict[str,List[int]]:"Packmyboxwithfivedozenliquorjugs"模型答案（Llama-3-70B-Instruct(POE)）fromtypingimportList,Dictfromcollectionsimportdefaultdictdefindex_documents(documents:List[str])->Dict[str,List[int]]:index=defaultdict(list)fori,documentinenumerate(documents):words=document.lower().split()forwordinwords:ifinotinindex[word]:index[word].append(i)returndict(index)SuperCLUE基準-邏輯推理能力 大模型邏輯推理能力表現(xiàn)海外模型國內前三名其他來源：SuperCLUE，2024年4月30日。 國外大模型在邏輯推理能力上有明顯優(yōu)勢Turbo-0125取得75.2分，領跑全球大模型邏輯推理能力。國內大模型中Baichuan32-3名。文心一言4.0和騰訊Hunyuan-pro同樣表現(xiàn)出色，有超過60分的表現(xiàn)。國外開源大模型有較強競爭力59.6分，超過部分國內外閉源模型，展現(xiàn)出很強的競爭優(yōu)勢，并且Llama-3-8B同樣表現(xiàn)出色，有超過GPT-3.5和部分13B模型的表現(xiàn)。 國內外對比模型的邏輯推理得分相較于國外前三名平均低6.47分。邏輯推理能力是具有較高難度的、高挑戰(zhàn)的任務，具有很高區(qū)分性，期待國內大模型后續(xù)重點優(yōu)化。首問首問模型答案（文心一言4.0）由信息1得知，Alex沒有參加游泳和騎行比賽，所以Alex只能參加跳遠比賽或者其他未提及的比賽，那么Alex就會參加跳遠比賽，但我們已經(jīng)確定Alex參加了跳遠比賽，所以David的游泳比賽條件不成由信息6得知，如果Carl參加了游泳比賽，那么David就會參加騎行比賽。但我們已知David沒有參加游泳比賽，且只剩下游泳和騎行兩項比賽未被選取，所以Carl參加了游泳比賽，David參加了騎行比追問邏輯推理-示例（追問）追問模型答案（文心一言4.0）根據(jù)已知信息和之前的推理，我們已經(jīng)確定：Alex參加了跳遠比賽。Ben參加了跑步比賽。Eric參加了舉重比賽。對于Carl，我們知道他沒有參加跳遠和舉重比賽（信息3而跳遠、跑步和舉重都已經(jīng)被其他人選取。因此，只剩下游泳和騎行兩項比賽未被選取。再根據(jù)信息6，如果Carl參加了游泳比賽，那么David就會參加騎行比賽。由于沒有其他信息指出Carl或David參加了其他比賽，且只剩下這兩項比賽未被選，因此可以推斷出Carl參加了游泳比賽，David參加了騎行比賽。綜上，Carl參加了游泳比賽。SuperCLUE基準-安全能力 海外模型國內前三名其他來源：SuperCLUE，2024年4月30日。 國內大模型在中文安全能力上有明顯優(yōu)勢在SuperCLUE安全能力測評中，國內大模型有明顯的領先優(yōu)勢。MiniMax-abab6.1取得88.4分，排名第一。GPT-4-Turbo-0125緊隨其后。國內大模型中騰訊Hunyuan-pro、Moonshot(Kimi)表現(xiàn)出色排名國內2-3名，360gpt-pro同樣表現(xiàn)不錯取得84.4分，排名力上同樣表現(xiàn)可圈可點，躋身國內安全能力前5。開源模型在安全能力上稍顯薄弱開源模型安全測評分數(shù)最高的是qwen-1.5-14b-chat，取得78.8分同樣未超過80分?？赡艿脑蛑皇情]源模型往往通過API提供服務，可能會封裝安全模塊提升安全風控能力。 國內外對比三名平均高出1.87分。安全能力是大模型應用落地的重要基明顯的優(yōu)勢。SuperCLUE基準-工具使用能力 大模型工具使用能力表現(xiàn)海外模型國內前三名其他來源：SuperCLUE，2024年4月30日。 國內外大模型在工具使用能力差別不明顯在SuperCLUE工具使用能力測評中，國內外大模型并無明顯差距。GPT-4-Turbo-0125取得78.6分，略微領先。國內大模型中通義千問2.1、GLM-4、Baichuan3分列國內1-3名。騰訊Hunyuan-pro、文心一言4.0表現(xiàn)同樣出色排名國內4-5名。Llama-3系列開源模型在工具使用能力上表現(xiàn)出色開源模型在工具使用能力上同樣表現(xiàn)出色，尤其Llama-3-70B取得71.6的高分，超過部XVERSE-13B-L同樣表現(xiàn)不錯均有超過50分的表現(xiàn)。 國內外對比于國外前三名平均略低1.8分。工具使用能力是大模型應用落地的重要場景必備能力，有助于在復雜任務場景的有效應用。首問API描述列表：首問API描述列表：API3:處方藥物查詢（QueryPrescriptionDrugs）模型答案-API調用：API3-處方藥物查詢（QueryPrescriptionDrug追問如果要為患者ID為543，他的藥物ID為564追問如果要為患者ID為543，他的藥物ID為564，其藥物劑量為10g發(fā)起處模型答案為了為患者ID為543，藥物ID為564，劑量為10g發(fā)起處方，你將需要使用以下在實際操作中，通常在發(fā)起處方之前，需要先確認患者的疾病診斷。但在本例-在發(fā)起處方之前，確保醫(yī)生已經(jīng)評估了患者的病情，并且藥物ID和劑量是正通過上述步驟，可以在系統(tǒng)中為患者543創(chuàng)建一個新的處方記錄，指定藥物ID首問知識與百科-示例（首問）首問模型答案八大菜系是指中國烹飪中的八種最有代表性的地方菜系，分別是：1.川菜（四川菜系以麻、辣、燙、香的特色聞名，使用材料和調味品種類繁多，善用辣椒和花椒。2.魯菜（山東菜系中國最古老的菜系之一，以醬香味厚、湯清味鮮、技藝精細著稱，注重原材料的鮮美。3.蘇菜（江蘇菜系）：注重原材料的選擇，強調湯的制作和刀工的精細，風格清淡而細膩。4.粵菜（廣東菜系以烹飪手法多樣、口味清淡而富變化、選料廣泛著稱，包含港式早茶等特色。5.閩菜（福建菜系）：注重刀工、火候及湯底的鮮美，以酸、甜、微辣、清香見長。6.浙菜（浙江菜系特點是清新、嫩、滑、鮮，突出食材原本的味道，擅長烹飪魚蝦和竹筍等山珍海味。7.湘菜（湖南菜系注重油重和麻辣，口味偏重，擅長用各種8.徽菜（安徽菜系注重油煙味、火功和家常味，多用燉、燒方法，講究色、香、味。追問知識與百科-示例（追問）追問模型答案魯菜（山東菜作為中國八大菜系之一，主要可以分為1.濟南菜系：以濟南地區(qū)為代表，以魯菜中的官府菜及傳統(tǒng)名菜為主，強調湯的鮮美和調色的藝術，注重火候和刀工，擅長烹飪湯菜和清蒸菜品。2.膠東菜系：以青島、煙臺、威海等膠東半島地區(qū)為代表。膠東菜以海鮮為主要食材，講究刀工和原料本味，菜肴口味偏重清淡，特色在于海鮮的烹飪，如煮、蒸海鮮等，強調食材的鮮美。3.孔府菜（即曲阜菜）：以孔子故里山東曲阜為中心的一系列菜肴，強調歷史文化特征和健康理念，注重材料的選擇和營養(yǎng)搭配，代表了山東傳統(tǒng)官府菜或說是士大夫菜，口味相對較為考究且講究食材的原汁原味。這三大流派代表了山東菜的多樣性和地域特色，既有海鮮的新鮮，也有官府文化的厚重，以及濟南地區(qū)烹飪技藝的首問首問一個犯罪團伙進行秘密調查和跟蹤，這個團伙涉嫌進行了一系列于破解此案起了決定性的作用。警方在他的住所中發(fā)現(xiàn)了大量的之以法?！蹦Ｐ痛鸢福↙lama-3-70B-instruct）Hereisthelistofpeoplementionedinthenewsreport,{}Note:Thereareonlytwopeoplementionedinthereportwhodonothavethesurname"王"(Wa追問修改你的回答，把涉及到的職務也一并提取出來。語義理解-示例（追問）追問修改你的回答，把涉及到的職務也一并提取出來。模型答案（Llama-3-70B-instruct）Hereisthelistofpeoplementionedinthenewsreport,excludingthosewiththesurname"王"(Wang),alongwiththeirjobtitles:{"李偉":{"name":"李偉","job":"警察局長"},"張曉東":{"name":"張曉東","job":"犯罪團伙頭目"}}Note:Thereareonlytwopeoplementionedinthereportwhodonothavethesurname"王"(Wang).首問慣用詞：李云龍的語言風格粗放豪邁首問慣用詞：李云龍的語言風格粗放豪邁，充滿軍人的直率和粗獷。他的性格特點：李云龍是一個性格直爽、敢作敢當?shù)能娙恕Ｋ话闯Ｒ?guī)出事行動上給予趙剛堅定的支持。兩人的關系充滿了互補和相互尊重。問題場景：在開炮場景中，趙剛看著李云龍，試圖讓他平靜下模型答案（通義千問2.1）老子他娘的能不冷靜嗎？！眼睜睜看著秀芹在鬼子手里受罪，這心里頭跟刀割似的！可你趙剛說的沒錯，咱不能光憑一股血氣之勇，得有點兒狗日的戰(zhàn)略。但你琢磨琢磨，現(xiàn)在的情況，除了干，還有更好的法子嗎？那幫畜生占著咱們的地盤，還拿他娘的，咱也不是沒想過別的路子，派突擊隊去救人？成功率太低，搞不好還搭進去更多兄弟。跟鬼子談判？那更扯淡，跟這群王八蛋講道理，不如跟豬說相聲！所以啊，趙剛，你讓我冷靜，我冷靜個屁！但你說的策略，老子聽進去了。這炮，老只要她一露面，咱就開炮！這樣既能給秀芹報仇，也能最大限度地殺傷鬼子，減少咱自己兄弟的傷亡。你看咋樣？這是目前老子知道，這樣做風險大，可能秀芹……唉，可老子是個帶兵的，有時候就得做出這種抉擇。戰(zhàn)場就是這樣，不是你死就是我活，沒有中間地帶。秀芹要是泉下有知，也會理解老子的。趙剛，你是我李云龍的生死兄弟，這個時候，你得支持我。別勸我了，我知道我在做什么。開炮的時候，你就站在我旁邊，追問（趙剛被李云龍的回答震驚，但他還是盡力讓李云龍冷追問（趙剛被李云龍的回答震驚，但他還是盡力讓李云龍冷模型答案（通義千問2.1）（李云龍緊握拳頭，眼神中閃爍著決絕與堅毅）趙剛，你他娘都行！可秀芹她……唉，罷了罷了，老子心里有數(shù)。冷靜？老子現(xiàn)在心里頭像是有座火山在噴，可老子還能站在這兒跟你說話，說明老子還沒瘋，還他媽的清醒得很！老子明白，秀芹的事兒不能影響到整個戰(zhàn)局，不能讓弟兄們白立團，為了那些跟著老子出生入死的兄弟，老子就是拼了這條老命，也得把這仗打好?。ɡ钤讫堄昧ε牧伺内w剛的肩膀，語氣中帶著不容置疑的決心）不僅要贏，還要贏得漂亮，讓小鬼子知道，惹了老子李云龍，就是自尋死路?。ɡ钤讫堔D身望向遠處的平安縣城，眼中燃燒著復仇的火焰）做中國軍人的亮劍精神！首問設想你在為一個新創(chuàng)的生物科技公司創(chuàng)作廣告文案，該公司專注于利用合成生物學解決全球糧食短缺問題。首問設想你在為一個新創(chuàng)的生物科技公司創(chuàng)作廣告文案，該公司專注于利用合成生物學解決全球糧食短缺問題。1.強調使命感：突出該生物科技公司致力于解決全球糧食短缺問題的2.引用技術優(yōu)勢：介紹公司科研團隊開發(fā)的改良農作物技術，突出其在提高抗旱和抗病能力方面的優(yōu)勢。通過介紹技術的獨特性和創(chuàng)新性，模型答案在一個世界上，光和水成為了生命的奢侈——全球糧食短缺威脅著以其革命性的合成生物學技術照亮了希望之光。我們，不僅是科技的創(chuàng)新者，更是人類未來的守護者。我們的名字代表著對食物安全我們的團隊，通過無數(shù)個不眠之夜，開發(fā)出了一系列改良農作物。這些不僅僅是作物，而是對未來的希望——它們具備了前所未有的抗旱和抗病能力。在我們的研發(fā)下，這些作物可以在最為惡劣的環(huán)境中茁壯成長，保障食物來源的同時，減少對環(huán)境的負擔。我們的技術，不是簡單的改良，而是生命的重構。它不僅僅代表著生物科想象一下，一個新的世界，無論是沙漠邊緣的貧瘠之地，還是遙遠偏僻的山村——每個角落都生長著豐碩的糧食，孩子們的笑聲回蕩在充滿生機的田野上。這不僅僅是一個夢。通過我們的努力，這個加入我們，一起創(chuàng)造一個充滿希望和生機的未來。我們并肩作戰(zhàn)，不僅是為了今天的生存，更是為了保障未來世代的繁榮。這是一場關于愛、科學和責任的偉大征程。我們不僅僅要讓星球再次偉大，現(xiàn)在，就讓我們一起邁出那偉大的一步。因為在這一刻，我們不僅種下了作物，更種下了希望。在未來，正是這些希望將匯聚成河，涵養(yǎng)著整個世界的生生不息。我們的名字，將成為對抗饑餓、造福追問描述公司的未來愿景和發(fā)展方向，強調公司研究對全球糧食安全的重要性，追問描述公司的未來愿景和發(fā)展方向，強調公司研究對全球糧食安全的重要性，并展望未來公司在這一領域的貢獻和成就。通過展示公司的未來愿景，激發(fā)投資者和合作伙伴對如何進一步細化你的廣告策略，以便吸引更廣泛的受眾，模型答案在一個不斷變化的世界，知道明天的餐桌上會有足夠的食物，對許多人來說仍是一個遙不可及的夢想。我們的公司不僅視這一夢想為使命，更將之作為推動我們不懈努力的原動力。我們的愿景是打造一個無饑餓的世界——一個每個人都能訪我們相信，通過合成生物學的力量，這個愿景不僅僅是可能的，而且是在不遠的將來就能實現(xiàn)的。展望未來，我們的公司將繼續(xù)領先全球糧食安全的研究，開發(fā)出更多能夠在極端氣候條件下生存且對環(huán)境友好的作物。我們致力于創(chuàng)新，將繼續(xù)探索如何減少農業(yè)對水資源和其它自然資源的依賴，同時提高作物的營養(yǎng)價值我們的研究不僅對全球糧食安全至關重要，更是對可持續(xù)農業(yè)發(fā)展的一大貢獻。一切看似不可能的都將變?yōu)榭赡?。這不僅意味著解決了饑餓問題，更代表著對地為吸引更廣泛的受眾，包括關心可持續(xù)農業(yè)和食品安全的消費者，我們的廣告策略將采用故事化的方式，展示我們的科技如何改變真實人物的生活。我們會分享那些受益于我們技術的小農戶、社區(qū)和家庭的故事，展現(xiàn)他們如何從我們的研究中獲益。通過這些具體案例，我們讓大眾看到，他們對可持續(xù)性的追求和對健康此外，我們將通過社交媒體、會議和公開論壇積極參與公眾對話，強調我們?yōu)榭沙掷m(xù)發(fā)展所做的努力和成就，進一步提高公眾對我們工作的理解和支持。通過這些平臺，我們邀請世界各地對食品安全和可持續(xù)農業(yè)感興趣的人加入到我們的行資、每一個合作伙伴、每一個關心我們事業(yè)的人，都是那廣闊天地中的一部分，第5部分SuperCLUE第5部分SuperCLUE2.0：行業(yè)及專項能力測評基準專項基準：SuperCLUE-Math6中文數(shù)學多步推理測評基準SuperCLUE-Math6是一個GSM8K的中文升級版，專門設計來評估和提升中文大模型在數(shù)學推理方面的核心能力示例：基于首批Math6結果，我們發(fā)現(xiàn)：1.頂級模型在數(shù)學推理上性能卓越Turbo、GPT4和文心一言4.0展現(xiàn)了卓越的性能，特別是在處理高難度的多步推理任務時。它們在推理能力和準確性方面均達到了較高的標準，證明了當前大模型的先進水平。2.大模型在數(shù)學推理上性能明顯分層通過對不同模型的綜合評估，我們可以看到性能上的明顯分層。高等級模型在復雜任務上的表現(xiàn)遠遠超過低等級模型，這反映了在大模型領域內技術和能力的多樣性和分層。詳情可訪問：SuperCLUE-Math6:新一代中文數(shù)學推