自3月16日百度发布文心一言以来，已经经过一个月的内测和用户反馈，相对比一个月前，百度文心一言进度有多少呢？接下来小宝用7道“模拟题”测试一下（左边是一个月前的对话，右边是当前的对话）：
之一道题：
第二道题：
第三道题：
第四道题：
第五道题：
第六道题：
第七道题：
百度的文心一言和其他的语言大模型相比，进步不算太大。然而，这也引起了一个新的问题：文心一言和其他语言大模型在训练时如何纠正错误，以及它们的进步速度如何？
大模型修正方法是在训练时加入一些事实常识，就像百度会把它的知识图谱加进去。但是这种方法解决不了时效性问题，因为训练需要很长时间，训练完后储备的知识就固定了。
公开资料显示，文心一言采用了Prompt（提示）、RLHF（从人类反馈中进行强化学习）以及SFT（模型微调）作为底层技术。此外，文心一言还采用了知识增强、检索增强和对话增强技术。
百度的李彦宏在文心一言发布会上介绍称，文心一言基于万亿级网页数据、百亿级的语音日均调用数据、5500亿事实的知识图谱等训练数据，以及数十亿的搜索数据和图片数据，能够独一无二地处理中文语言。
他还表示，”文心一言将建立起真实用户反馈、开发者调用和模型迭代之间的飞轮，效果会迅速提升，给你‘士别三日，当刮目相看’的惊喜。”
总的来说，文心一言的进步不是很大，但是它所采用的技术和训练数据是独一无二的，让它能够更好地处理中文语言。未来，文心一言有望通过真实用户反馈、开发者调用和模型迭代的飞轮，不断提高自己的表现，给用户带来更好的体验。
经过以上测试对比，你给文心一言打几分？
