“通義千問”開始內(nèi)測。
4月7日，阿里云宣布自研大模型“通義千問”，目前已開始邀請(qǐng)用戶測試體驗(yàn)。
阿里達(dá)摩院在NLP自然語言處理等前沿科研領(lǐng)域早已布局多年，并于2019年啟動(dòng)大模型研發(fā)，通義千問便是其最新成果，相當(dāng)于阿里云版的“ChatGPT”。
《電商頭條》有幸拿到了內(nèi)測名額，代表讀者問了通義千問一些問題，以下是結(jié)果展示：
1.提問：你和ChatGPT相比有哪些優(yōu)勢？
通義千問：作為一個(gè)大型語言模型，我有以下幾個(gè)優(yōu)勢：
1.大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)：我基于大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，這使得我能夠理解和回答各種主題的問題。
2.對(duì)話理解能力：我可以理解與用戶交互的對(duì)話，并回答相關(guān)問題。這種能力可以幫助用戶更好地與我進(jìn)行交流。
3.持續(xù)學(xué)習(xí)能力：我可以通過不斷地學(xué)習(xí)和更新來改進(jìn)自己的回答，使我的回答更準(zhǔn)確和有用。
4.快速響應(yīng)：我可以快速地響應(yīng)用戶的請(qǐng)求，并在幾秒鐘內(nèi)給出回答。
5.自然語言處理能力：我可以處理各種自然語言輸入和輸出，并在不同的上下文中理解和回答問題。
此外，我還有其他一些優(yōu)勢，例如我可以回答多種語言、我可以處理視頻和圖像、我可以回答關(guān)于多種主題的問題等等。
2.提問：通義千問會(huì)取代哪些人類的工作？
通義千問：通義千問是阿里巴巴推出的一個(gè)大型預(yù)訓(xùn)練模型，它可以用于各種自然語言處理任務(wù)，例如語音識(shí)別、機(jī)器翻譯、問答系統(tǒng)等。目前，通義千問已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域得到應(yīng)用，如智能客服、智能家居、自動(dòng)駕駛等。
通義千問不會(huì)取代人類的工作，相反，它可以幫助人類更高效地完成一些重復(fù)性、復(fù)雜性較高的工作，并且可以提供更準(zhǔn)確、更全面的決策支持。例如，通義千問可以協(xié)助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷、輔助教師進(jìn)行課堂教學(xué)、協(xié)助安保人員進(jìn)行安全檢查等。此外，通義千問還可以用于語言翻譯、機(jī)器翻譯等工作，幫助人們更好地了解不同語言和文化背景下的信息和知識(shí)。
3.提問：電場和磁場是什么關(guān)系？
通義千問：電場和磁場是同一種場，是電荷在周圍空間產(chǎn)生的場。電荷周圍會(huì)產(chǎn)生磁場，磁場周圍也會(huì)產(chǎn)生電場。因此，可以說電場和磁場是等價(jià)的，都是荷電物體周圍的一種場。
電荷或帶電物體在周圍形成的電場是由靜電荷的堆積而形成的。電荷之間會(huì)相互排斥，因此它們之間形成的電場會(huì)阻止它們相互靠近，這就是電場的作用。電場的大小與周圍電荷的數(shù)量和電荷之間的距離有關(guān)。
磁場是由帶電物體周圍的電場產(chǎn)生的。當(dāng)帶電物體在磁場中運(yùn)動(dòng)時(shí)，它會(huì)感受到磁場的力的作用，這個(gè)力就是磁場的力。磁場的力可以用來描述磁場對(duì)帶電物體的作用，例如磁力線的方向和大小等。
因此，電場和磁場是等價(jià)的，都是荷電物體周圍的一種場。它們都可以用來描述物體周圍的力和作用。
4.提問：請(qǐng)講一個(gè)笑話
通義千問：有一天，一位家長找到老師，說孩子最近成績下降了，以前都是25分，現(xiàn)在是20分。
老師答道，因?yàn)橐郧斑x擇題是四個(gè)選項(xiàng)，現(xiàn)在是五個(gè)選項(xiàng)。
5. 提問：雞兔同籠：16個(gè)頭，44只腳，共有多少只雞和兔？
通義千問：
6. 提問：如何委婉地拒絕同學(xué)表白？
通義千問：如果你不想接受同學(xué)的表白，可以委婉地表達(dá)自己的態(tài)度，例如以下方式：
1.說你需要時(shí)間考慮一下，給自己一些時(shí)間來決定是否接受他/她的感情。
2.說你現(xiàn)在還不想考慮這個(gè)問題，可能需要一些時(shí)間來思考自己的感受。
3.告訴他/她你不是不喜歡他/她，只是現(xiàn)在還不是時(shí)候，讓他/她給你一些時(shí)間和空間。
4.用幽默的方式拒絕，例如你可以說：“我很感激你對(duì)我的感情，但是我想我們可能不是很合適?！?/span>
此外，你也可以直接告訴他/她你的感受，并解釋自己的理由。但是要注意委婉地表達(dá)自己的態(tài)度，不要讓對(duì)方感到難堪或受到傷害。
7. 提問：如何制作青椒肉絲
通義千問：
以下是一份簡單的青椒肉絲的制作步驟：
1.將青椒、紅椒、胡蘿卜、肉絲等原料洗凈備用。
2.肉絲加入少量鹽、料酒、淀粉等調(diào)味料腌制十分鐘。
3.熱鍋加油，放入肉絲翻炒至變色，盛出備用。
4.熱鍋加油，放入蒜末和姜末爆香，加入青椒、紅椒、胡蘿卜等蔬菜翻炒，加入鹽、雞精等調(diào)味料。
5.最后加入炒好的肉絲，翻炒均勻即可出鍋。
青椒肉絲是一道非常受歡迎的家常菜，口感清爽，營養(yǎng)豐富。你也可以根據(jù)個(gè)人口味和喜好，加入其他蔬菜或調(diào)味料，制作出不同口味的青椒肉絲。
8. 提問：陳寅恪的恪讀什么？
通義千問：陳寅恪的恪讀“kè”。
9. 提問：請(qǐng)就作品抄襲問題擬一封律師函
通義千問：
尊敬的XXX先生/女士：
我是XXX律師事務(wù)所的律師，受XXX先生/女士的委托，特此函告如下：
作為XXX先生/女士的代理律師，我們收到了多名知情人士的舉報(bào)，稱XXX先生/女士在其作品中存在抄襲行為。經(jīng)過我們的調(diào)查，我們認(rèn)為XXX先生/女士的確存在抄襲行為，現(xiàn)特此函告您，要求您立即停止侵犯他人著作權(quán)的行為，并向原作者支付相應(yīng)的賠償金。
據(jù)我們了解，XXX先生/女士在其作品中大量抄襲了XXX、YYY等多名知名作家的作品，這已經(jīng)嚴(yán)重侵犯了他們的著作權(quán)。我們已經(jīng)委托律師團(tuán)隊(duì)對(duì)此事進(jìn)行調(diào)查，并將采取法律措施追究您的法律責(zé)任。
在此，我們提醒您，抄襲行為是一種非常嚴(yán)重的侵權(quán)行為，不僅會(huì)損害您自己的信譽(yù)和聲譽(yù)，還會(huì)對(duì)其他創(chuàng)作者造成重大損失。同時(shí)，抄襲行為也是一種違法行為，您必須承擔(dān)相應(yīng)的法律責(zé)任。
我們建議您盡快采取行動(dòng)，主動(dòng)向原作者道歉并賠償損失，同時(shí)要求相關(guān)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)對(duì)您的侵權(quán)行為進(jìn)行刪除和下架。我們期待著與您合作，共同維護(hù)文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。
此致
敬禮
XXX律師事務(wù)所
10. 提問：三個(gè)骰子同時(shí)擲出后相乘，獲得哪個(gè)數(shù)字的概率最大？回答需要使用rust代碼
通義千問：
三個(gè)骰子同時(shí)擲出的概率為 1/61/6，因?yàn)槿齻€(gè)獨(dú)立的骰子在同一次投擲中出現(xiàn)的概率為 1/61/6。因此，如果需要獲得獲得某個(gè)數(shù)字的概率最大，我們可以將三個(gè)骰子擲出，并計(jì)算出其中某個(gè)數(shù)字出現(xiàn)的次數(shù)。
具體來說，我們可以使用三重循環(huán)來擲骰子，并記錄每個(gè)數(shù)字出現(xiàn)的次數(shù)。每次擲骰子時(shí)，我們都可以在三個(gè)數(shù)字中隨機(jī)選擇一個(gè)數(shù)字，并將其與其他兩個(gè)數(shù)字相加。如果這個(gè)數(shù)字出現(xiàn)的次數(shù)超過一次，我們就將它放棄，并轉(zhuǎn)而投擲第四個(gè)數(shù)字。
下面是一個(gè)使用 Rust 實(shí)現(xiàn)的例子：
use rand::Rng;
fn roll_dice(rng: &mut Rng) -> Option<i32> {
// 模擬擲骰子的過程
for i in 0..3 {
let number = match rng.gen_range(1, 6) {
Ok(i) => i as i32,
Err(error) => {
println!("Failed to generate a number: {}", error);
return None;
}
};
if number == number {
return Some(number);
}
}
None
}
fn get_most_common_number(rng: &mut Rng) -> Option<i32> {
// 模擬不同數(shù)字出現(xiàn)的次數(shù)
let mut counts = std::collections::HashMap::new();
for i in 1..=6 {
counts.insert(i, 0);
}
for i in 1..=6 {
if counts.contains_key(&i) {
counts.insert(i, counts.get(&i).unwrap() + 1);
}
}
// 擲骰子并計(jì)算數(shù)字出現(xiàn)的次數(shù)
let mut num_counts = vec![0; 6];
for _ in 0..3 {
num_counts.push(counts.get(&rand::thread_rng().gen_range(1, 6)).unwrap() as i32);
}
// 按照數(shù)字出現(xiàn)的次數(shù)排序，取最大值
let mut max_count = num_counts[0];
for &(count, &mut count) in num_counts.iter().rev() {
if count > max_count {
max_count = count;
}
}
Some(max_count)
}
fn main() {
// 生成隨機(jī)的三個(gè)數(shù)字
let mut rng = rand::thread_rng();
let mut dice = [0; 3];
for i in 0..3 {
// 模擬擲骰子的過程
dice[i] = match rng.gen_range(1, 6) {
Ok(i) => i as i32,
Err(error) => {
println!("Failed to generate a number: {}", error);
return;
}
};
}
// 獲取出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)字
let mut max_count = get_most_common_number(&mut rng);
println!("出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)字是 {}，出現(xiàn)次數(shù)為 {}", max_count, max_count as i32);
}
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