声明:本文来自于微信公众号 机器之心(ID:almosthuman2014),作者:姜菁玲 杜伟,授权转载发布。
国内大模型的能力,又来到了一个新高度!
6月27日,科大讯飞正式对外发布讯飞星火大模型V4.0,以及在医疗、教育、商业等多个领域的人工智能应用。
随着新版本的发布,讯飞星火V4.0七大核心能力全面升级,在8个国际主流测试集中排名,整体超越GPT-4Turbo,领先国内大模型。
刘庆峰称,当前,星火APP下载量已经达到了1.31亿,涌现出一批用户喜爱的应用助手。在星火大模型的加持下,部分场景下的智能硬件销量同比增长70%+,月均使用时次数超过4000万。
另外,星火V4.0大模型是基于全国国产万卡算力集群「飞星一号」训练而成,意味着完全自主可控。
今年1月底,星火大模型 V3.5在语言理解、数学能力方面超过了GPT-4Turbo,但代码、多模态等其他能力依然与后者存在一些差距。
如今,5个月过去了,星火大模型V4.0再次进化,不仅在文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理和数学五大能力方面完成了对GPT-4Turbo的整体超越,并进一步缩小了在代码、多模态能力方面的差距,尤其是多模态能力达到了后者97%的水平。
不仅如此,在国内外涵盖理解 &推理、综合考试、数学&科学以及代码任务的12项中英文主流测试集中,星火大模型V4.0在8项测试集中排名。
在主流测试集之外,最近新鲜出炉的中高考题目更能检验大语言模型的综合成色。
在这一领域的考核中,星火大模型V4.0的表现尤为出色。以2024北京中考为例,星火大模型V4.0取得了主客观题得分率的双双,可以说是合格甚至中等水平的考生了。
除了底座七大核心能力的全面提升,此次星火大模型 V4.0在指令跟随、文本、多模态、推理能力等多个方面还进行了针对性的性能优化和功能创新。
首先,星火大模型V4.0加强了复杂指令跟随和长文本处理能力,并业界首发一项新功能——长文本内容溯源。
具体来讲,在长文档要素抽取、长文档总结摘要、长文档问答和长文档文本生成等任务中,星火大模型 V4.0的整体表现与GPT-4Turbo相当。同时,内容溯源功能又进一步减少了长文档知识问答任务中的幻觉,使得答案的准确率更高。
在多模态方面,星火图文识别能力持续升级,尤其在科研、金融、医疗、司法和办公等专业领域的图文识别能力获得极大提升,超越了OpenAI上个月发布的旗舰模型 GPT-4o。这意味着星火大模型V4.0未来在这些垂直应用领域会有更大的应用潜力。
星火大模型V4.0在面向教育复杂场景的图文识别任务中也更加游刃有余,在印刷体和手写体的复杂公式识别中均显著超越了GPT-4o。
同样地,在基于逻辑关系的多模理解方面,星火大模型V4.0可以给出较以往逻辑更严谨、思路更清晰的回答。
最后,星火大模型V4.0能够搞定更加复杂的逻辑推理、空间推理问题。
以空间推理为例,“Bob在客厅里。他拿着一个杯子走到厨房。他把球放进杯子里,然后拿着杯子走到卧室。他把杯子倒过来,然后走到花园。他把杯子放在花园里,然后走到车库。问题:球在什么地方?”讯飞星火可以基于空间和常识推断出球在卧室的地面上,这些能力的进步对于以后的具身智能、家庭机器人都具有意义。
可以说,一系列底层核心能力的升级,秀出了国产大语言模型全面超越国外竞品的实力,并为基于大模型的应用落地打下了坚实的能力基础。
星火语音大模型发布74个语种方言“自由对话”
破解强干扰场景下语音识别难题
语音能力一直是科大讯飞的优势。6月24日,科大讯飞凭借“多语种智能语音关键技术及产业化”项目荣获2023年度国家科学技术进步奖一等奖。
早在2024年1月30日,讯飞在星火大模型V3.5更新中,就已对外发布星火语音大模型,首批37个主流语种语音识别效果超过OpenAI Whisper V3。在星火V4.0的发布会上,科大讯飞宣布其语音模型能力再次重磅升级,除了37个主流语种,还增加对37种方言的识别。用户可以实现37个语种+37个方言共74种语言免切-自由交流。
现场,演示人直接用上海话、粤语、合肥话、四川方言、日语以及法语等语言直接跟大模型沟通,大模型都能在快速准确识别出来。
另外,讯飞还重点展示了其超复杂场景语音转写的能力。三位人员现场实测了在噪音场景下,同时混叠着说话,正常人耳已难以听清,只见讯飞星火的多模态能力不但实现了三人重叠语音的角色分离,还能实时转写出每个人说的话。
凭借智能语音的升级,讯飞进一步在汽车场景深耕。刘庆峰还展示了升级后的星火智能座舱。
由于医学场景的特殊性,专业性、容错率极低,面向C端的健康知识问答一直是一个难点。
去年10月,讯飞曾经在星火V3的发布中简单介绍过自己医疗大模型应用「讯飞晓医」以及面向B端的应用「智医助理」,「讯飞晓医」面向C端开放,可以提供体检报告分析等功能,「智医助理」可以提供预问诊等能力。
这次星火V4.0发布,讯飞针对医疗大模型和应用做了进一步升级介绍。现场刘庆峰分享的数据显示,在海量知识问答、复杂语言理解、专业文书生成、诊断治疗推荐、多轮交互以及多模态交互等方面,讯飞星火医疗核心能力全面超过GPT-4Turbo和GPT-4o。
在应用端,自发布后,面向医生端的「智医助理」实现了辅助诊断8.2亿次,147万次修正诊断,帮助发现7267万不合理处方数。
面向个人端的App「讯飞晓医」则可以为普通用户免费提供病历、体检报告、检查报告的解读,也可以对医药知识进行对话。通过集合各类健康信息,App可以为用户个人提供一个个人数字健康空间,记录疾病史、用药史以及生活习惯等,可以在看病前帮助用户分析病症原因,用药时为用户提供个性判断、药物禁忌、检查后提供变化情况分析以及记录等。
现场演示的:扫码上传病历单和体检报告单,分析和解读。
讯飞星火V4.0对教育大模型进行升级,并对外发布星火智能批阅机以及进一步升级讯飞AI学习机两款硬件。
智能批阅机面向老师群体,将试卷放到批阅机上,批阅机可以实现自动扫描、在原卷子上进行打印批改,并且扫描后的数据自动上传,生成学生个性的学情分析以及班级共性分析,还可以据此给学生布置个性作业。较人工批改,智能批阅机在阅卷场景上效率从90分钟/班提升到5分钟/班。
此外,讯飞还继续升级了教育硬件「AI学习机」。利用升级后的「AI学习机」,用户只需要拍摄试卷、选择试题,AI就会帮助用户答疑辅导,进行智能对话式讲解。
「智能体」的火爆已经成为2024年应用爆发的重要迹象。
自OpenAI先后推出GPTs以及GPT Store以来,人们可以基于大模型量身打造自己的AI智能助理。很多人都对它们的到来抱有极大期待,认为会迎来AI的「iPhone时刻」。其他厂商也随之跟进推出类似的AI智能体服务,比如微软推出了自己的C opilot GPTs服务。
然而,事情的发展不尽如人意,GPTs很快陷入了瓶颈。几天前,微软宣布砍掉了维持仅3个月的C opilot GPTs服务。细究原因,GPTs很大程度上在应用场景和商业落地方面没有跟上来,后续也就失去了进一步发展的动力。
因此,近半年来,国内头部大模型厂商都在智能体上快速发力,并在应用层面下足了功夫。
本次讯飞星火V4.0版本同样重点推出了「智能体」方面的更新。在讯飞星火Desk以及星火App中,「智能体」已经成为和Chatbot同样的一级入口。点开「智能体中心」,讯飞的智能体商店覆盖了生产力工具、学习、编程、..等多个领域的智能体。
根据发布会披露的信息,目前,星火APP/Desk将首批上线14个智能体,面向特定场景打造专属助手。
用户既可以在这里选择自己的AI英语老师,也可以选择一个定制好的AI律师来帮自己拟一份合同,还可以随意挑选擅长Python、C++等语言的AI程序员来帮自己实现编程。
比如,捏一个严格的「雅思老师」。点击智能体创建后,用一句话概括我们需要的「雅思老师」——需要帮我制定三个月的学习计划,覆盖听说读写,并且针对每个部分教学。
点击生成后,后台会根据需求自动拓展这个智能体的其他方面,同时你可以随时进行调试。
调试完成后,就可以向「AI雅思老师」学习了。
不过,与GPT Store相比,科大讯飞将「智能体」功能看成是实现用户个性化的一部分。用户可以根据自身需要去选择和定义自己需要的智能助手。
而在实现「个性化」上,讯飞星火V4.0还对外发布发布“个人空间”,为用户提供专属私域知识库,通过上传个人文档,让大模型进行更精确的知识问答和内容生成;并且通过人设标签、日程管理、信息订阅、创建发音人,为用户提供更加个性化和趣味化的服务。
用户可以在个人空间持续上传自己的资料文件,AI会根据所上传的资料进行问答,并且提供内容溯源,在提高个性化的基础上减少模型幻觉。
通过让用户更高程度的定义「Chatbot」,从个人知识增强、到选择人设标签、创建发音人,再到开放智能体定义,科大讯飞将大模型「Chatbot」的数据、工作流以及表现形式各方面都实现了定义自主化。
个性化大模型到了一个新阶段,星火大模型V4.0将「每个人的个性化智能助手」这件事从「个性化」和「智能」两方面都向前迈进一步。
在2024大模型落地元年,要想一直保持领先地位,抢先并全方位布局至为关键。
数天前,科大讯飞《多语种智能语音关键技术及产业化》项目获国家科学技术进步奖一等奖。这也许就是对科大讯飞多年来AI技术成就的肯定之一。要知道,这是深度学习革命以来,过去十年人工智能领域国家科学技术进步奖一等奖。
可以说,从1月底的V3.5到今天的V4.0,讯飞星火大模型不仅在底层能力方面走得更稳,更在应用落地上开足了马力。
一方面在不断提升底层核心语言能力,持续赶超全球大模型,并打磨升级自身优势模型能力比如语音能力;另一方面在应用和商业化方面投入更多精力,从现实场景需求出发进行全面布局,通过打造垂类大模型、私人定制智能体以及端侧智能硬件等多种方式,加速大模型在B端和C端的落地,让更多企业、普通用户切身体验到大模型带来的价值。
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