國產(chǎn)大模型，多模態(tài)能力都開始超越GPT-4-Turbo了？？
權(quán)威榜單，中文多模態(tài)大模型測評基準(zhǔn)SuperCLUE-V，新鮮出爐：
特別是騰訊的hunyuan-vision、上海AI Lab的InternVL2-40B，分別成為國內(nèi)閉源和開源界兩大領(lǐng)跑者，甚至超過Claude-3.5-Sonnet和谷歌王牌Gemini-1.5-Pro。
雖然這次都還是被GPT-4o壓過，差距也確確實(shí)實(shí)縮小了很多。
（這個(gè)榜單旨在為中文領(lǐng)域提供一個(gè)多模態(tài)大模型多維度能力評估參考，GPT-4o等國外模型僅作對比參考，不參與排名哦）
hunyuan-vision也就是騰訊混元大模型的多模態(tài)版本了，除了開發(fā)者調(diào)用API之外，其實(shí)在騰訊元寶APP里免費(fèi)就能體驗(yàn)到。
一直以來，元寶主打“實(shí)用AI搭子”，似乎著重強(qiáng)調(diào)的是實(shí)用易用性；沒想到背著咱們偷偷拿模型去測評，還捧回來個(gè)國內(nèi)第一，emmm……有點(diǎn)意思。
所以國產(chǎn)多模態(tài)大模型進(jìn)化成什么樣了，光看分?jǐn)?shù)還是不夠直觀，下面就拉出來溜溜。
多模態(tài)能力第一？這就上手玩
多模態(tài)測試，說實(shí)話有點(diǎn)不嘻嘻：還沒有出現(xiàn)“弱智吧”一樣公認(rèn)效果拔群的“民間benchmark”。
但又嘻嘻：根本不耽誤我們碳基生物用千奇百怪的圖片來為難大模型。
那就開始吧！
Round 1.1：梗圖表情包理解
時(shí)間過得好快！昨兒已經(jīng)立秋了。
夏天夏天悄悄過去，只留下可以用這張meme圖概括的心情：
問元寶，這張圖什么意思？得到的答案是：
隨手測試的程序員祖?zhèn)黝}，元寶也輕松應(yīng)對。
Round 1.2：照片內(nèi)容識別
上來就是一道不走尋常路的“超前”題——編輯部好幾個(gè)人對著這張圖皺眉。
太黑暗了，不知是何物。
答案揭曉，這是近一個(gè)分享貼中，“南京本地人應(yīng)該也受不了”的黑金榴蓮紫薯披薩。
元寶不僅能正確get到圖中“太超前”的含義，同時(shí)還根據(jù)圖片猜中了食物拿紫薯當(dāng)原料。
至于沒有猜出榴蓮成分，也不能怪它，人類的黑暗料理不管是對AI還是對人類都真的太超前……
再來一道經(jīng)典題目，數(shù)吉娃娃。
可以看到，混元元寶先是分析了題目中“吉娃娃”的外貌特征，然后分別告訴了九張圖中哪些是吉娃娃的照片。
不僅答得全對，還看出了圖中另一個(gè)物種是藍(lán)莓松餅。
Round 1.3：視覺錯(cuò)覺挑戰(zhàn)
多模態(tài)大模型的視覺幻覺問題，是這兩年的熱門研究方向。
這些測試題真的很有迷惑性，別說大模型了，連人類也常常踩坑沒商量。
但騰訊元寶，就這么水靈靈地答對了！
當(dāng)初難道一種大模型的“哪一棵樹更亮”，也謹(jǐn)慎地回答：
不過更難的錯(cuò)覺挑戰(zhàn)它就不行了。讀圖片中隱藏信息的傻傻看不出，怎么問都說“沒有啊”：
不過講道理，這些題GPT-4V也答不上來，大約目前多模態(tài)大模型的階段性能力還沒邁過這道坎。
玩耍一番過后，接下來要?jiǎng)诱娓竦模?span style="display:none">fxk壹木網(wǎng)-日常常見問題解答
測試元寶背后hunyuan-vision在實(shí)用場景下，表現(xiàn)如何。
Round 2.1：財(cái)報(bào)表現(xiàn)摘要讀取
每個(gè)季度、半年、年終的財(cái)報(bào)，打工人看了真的是腦闊痛。
這就把騰訊一季度財(cái)報(bào)表現(xiàn)摘要截圖扔給元寶，讓它幫忙淺做分析：
元寶讀取了圖標(biāo)中的數(shù)據(jù)，還在后還小小總結(jié)了一把：
總體來看，該公司在2024年3月31日的財(cái)務(wù)表現(xiàn)顯著優(yōu)于2023年3月31日，各項(xiàng)指標(biāo)均有不同程度的增長，尤其是毛利、經(jīng)營盈利和期內(nèi)盈利的增長幅度較大。
Round 2.2：讀取（學(xué)術(shù)）圖表
先來一道沒那么學(xué)術(shù)的圖表識別題。
問，一張圖中的數(shù)字序列，缺少了哪一個(gè)？
元寶很好地讀圖，并正確填補(bǔ)了缺的那個(gè)數(shù)字：29。
然后隨機(jī)從一篇關(guān)于大模型數(shù)據(jù)的論文中，截圖喂過去。
它也能理解并給出詳細(xì)解釋，后還來幾句總結(jié)。
Round 2.3：行測找規(guī)律題
這一回合的后上大招——萬千人頭疼不已的行測找規(guī)律題。
題是下面這一道，prompt輸入：請從所給的四個(gè)選項(xiàng)中，選擇合適的一個(gè)填入問號處，使之呈現(xiàn)一定的規(guī)律性。
先提前透露正確答案，選C。
在公布自己的終答案之前，元寶嘰里呱啦進(jìn)行了很長的過程分析（講真，看得人很緊張）。
后堅(jiān)定地選了C選項(xiàng)，答對。
一道GPT-4V沒做對的附加題
先做個(gè)前情提要，此前研究人員們發(fā)現(xiàn)，GPT-4V更擅長解釋西方文化背景的圖像or帶有英文文字的圖像。
比如給AI看《白雪公主》，知道是有7個(gè)小矮人。換成《葫蘆娃》，7個(gè)就數(shù)成了10個(gè)，葫蘆山七彩峰也說成了冰山。
那么純國產(chǎn)大模型，總該表現(xiàn)好點(diǎn)了吧？直接原題譯中，丟過去。
好家伙，不僅數(shù)對了數(shù)量，還在追問中成功辨別這是《葫蘆兄弟》的截圖。
Nice！
騰訊元寶，真·AI實(shí)用搭子
看過這么多實(shí)測案例，是時(shí)候整體介紹一下背后的模型和整個(gè)APP了。
騰訊混元大模型，可以說是一位老朋友了。
去年9月首次對外亮相，之后一直保持著快速迭代。目前已擴(kuò)展至萬億參數(shù)規(guī)模，由7萬億tokens的預(yù)訓(xùn)練語料訓(xùn)練而來，能力已覆蓋了文本、多模態(tài)理解及生成等。
在國內(nèi)大模型中，騰訊混元率先完成MoE（Mix of Experts，專家混合）架構(gòu)升級，也就是從單個(gè)稠密模型升級到多個(gè)專家組成的稀疏模型。
今年7月，還解鎖了一個(gè)單日調(diào)用tokens數(shù)達(dá)千億級的成就。
騰訊元寶，今年5月底剛剛上線，可能對很多人來說還是新朋友。
值得一提的是，在前一陣“9.11和9.9哪個(gè)大”的風(fēng)波中，騰訊元寶表現(xiàn)不錯(cuò)，無需額外提示自己就能答對。
騰訊元寶主打一個(gè)“實(shí)用AI搭子”，其中一個(gè)特色是APP、小程序和網(wǎng)頁都能訪問，聊天記錄多端同步。
比如在微信聊天中接收到的工作文檔，不用轉(zhuǎn)存到手機(jī)目錄，就可以直接到小程序選擇對話直接發(fā)給AI了，接下來是總結(jié)也好、生成也好都非常方便。
再拿多模態(tài)理解能力來說，無論是文檔截圖、人像風(fēng)景、收銀小票，還是任意一張隨手拍的照片，元寶都能基于圖中內(nèi)容給出自己的理解和分析。
背后的一個(gè)思考是不光要識別、理解，還要生成滿足用戶需求的內(nèi)容。
從前面的測試中也可以看出，丟一個(gè)表情包給它，回答也會簡短，換成學(xué)術(shù)圖表，回答就會盡量詳盡、并且主動(dòng)附加總結(jié)段落。
據(jù)騰訊介紹，混元大模型系列中的多模態(tài)理解模型，在視覺編碼、語言模型、訓(xùn)練數(shù)據(jù)三方面做了深度的優(yōu)化，能處理高達(dá)7k分辨率大16:1長寬比圖片，也是國內(nèi)首個(gè)基于MoE的多模態(tài)大模型。
把Transformer開山之作，經(jīng)典論文《Attention is all you need》拼成一個(gè)長圖，對騰訊元寶來說也完全不是難事，從引言到結(jié)論全文覆蓋。
而且騰訊元寶團(tuán)隊(duì)這次特別透露，接下來會把更多精力放在融合模型多模態(tài)能力上。
反正騰訊嘛大家都熟悉，是國內(nèi)大廠里重產(chǎn)品，重視打磨用戶體驗(yàn)的。
比如近騰訊元寶開始往“深度”發(fā)展，先更新了“深度搜索”，又剛剛上線“深度長文閱讀”。
這些功能都是隱藏了技術(shù)細(xì)節(jié)、盡量減少對提示工程的需要，很多功能都是自動(dòng)識別，一鍵觸發(fā)，不需要什么學(xué)習(xí)成本。
深度閱讀功能就初步整合了多模態(tài)理解能力，上傳一個(gè)論文PDF進(jìn)去，生成的“精度”頁面中不僅有文字總結(jié)，還能把相應(yīng)的圖表從文檔里拽出來。
在很多情況下，都不用來回翻原文對照了。
而且這一次，中文多模態(tài)大模型測評基準(zhǔn)SuperCLUE-V榜單成績，也說明騰訊不只搞好了產(chǎn)品體驗(yàn)，也非常看中背后模型基礎(chǔ)能力。
所以說，在多模態(tài)“圖生文”場景下，騰訊又能整出什么實(shí)用好活，就非常值得期待了。
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