报告行业投资评级 无 报告的核心观点 大语言模型评测背景和方法论 - 随着大语言模型热度的持续攀升和众多模型的相继上市,大语言模型评测对于确保用户选择市场上最优质模型、推动大语言模型技术进步及优化用户体验至关重要,是人工智能领域健康有序发展的关键环节 [20][21][25] - 本次大语言模型评测聚焦中外多个代表性大语言模型,通过全面对比性能、稳定性、安全性等方面,旨在深入挖掘特定领域内的优势和不足,为用户提供精准决策支持 [30][31][32][33] - 为确保评测的客观公正和结果的一致性,采用了盲测和裁判模型GPT4-Turbo双重机制 [47] 大语言模型评测维度和能力构成 - 本次评测以用户使用体验和实际使用价值为基准,综合考量知识能力、语言能力、道德风险、行业能力及综合能力五大核心维度 [12][13][49][50][51] - 大语言模型的通用基础能力由数理科学、语言能力和道德责任管理三大支柱构成,相互依存促进 [53][54][55][56] - 大语言模型的专业应用能力由综合能力和行业能力两大要素共同构成 [57][58][59][60] 大语言模型综合表现 - 2024年大语言模型综合评测结果显示,国际领先模型在通用基础能力和专业应用能力上略优于中国领先模型,其中文心、GPT3.5和通义千问位居第一梯队 [14][15][61][64][66] - 中国大语言模型在道德责任、语言能力、数理科学、行业能力及综合能力上表现差异明显,其中文心一言、通义千问、360智脑及Moonshot等模型在各自领域表现突出 [77][79][80] - 各大语言模型在能力优势方面呈现一定差异,文心一言能力最为全面,Moonshot和智谱AI整体表现稳定 [82][83] 根据相关目录分别进行总结 大语言模型评测背景和方法论 - 大语言模型评测对于确保用户选择最优质模型、推动技术进步及优化用户体验至关重要 [20][21][25] - 本次评测聚焦中外代表性大语言模型,采用盲测和裁判模型双重机制确保客观公正 [30][31][32][33][47] 大语言模型评测维度和能力构成 - 评测维度包括知识能力、语言能力、道德风险、行业能力及综合能力 [12][13][49][50][51] - 通用基础能力由数理科学、语言能力和道德责任管理构成 [53][54][55][56] - 专业应用能力由综合能力和行业能力构成 [57][58][59][60] 大语言模型综合表现 - 国际领先模型在通用基础能力和专业应用能力上略优于中国领先模型 [14][15][61][64][66] - 中国模型在各能力维度表现差异明显,文心一言等在特定领域表现突出 [77][79][80] - 各模型在能力优势方面存在差异,文心一言能力最为全面 [82][83]