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原标题：ChatGPT大热，百度版ChatGPT预计最早3月16日发布

据媒体报道，近日一款名为ChatGPT的大型语言模型正式亮相，预计将对自然语言处理和人工智能领域产生重大影响。ChatGPT是由OpenAI公司研发的一款基于GPT-3技术的大型语言模型，它可以用于自然语言生成、机器翻译、对话系统等多个领域。该模型采用了多层神经网络架构，具有极高的自然语言处理能力和智能对话能力。

据OpenAI公司介绍，ChatGPT在训练过程中采用了大规模的语言数据集，并通过自主学习来不断优化自身的语言理解和生成能力。与此同时，该模型还支持多语种处理，可以处理多种语言文本数据。

ChatGPT的问世引起了广泛关注，不少业内专家表示，它将为人工智能领域带来深刻的影响。一位自然语言处理专家表示：“ChatGPT的出现，将极大地提高自然语言处理和对话系统的性能和精度，有望在很多领域产生创新性的应用。”

ChatGPT的推出也引起了国内市场的关注，一些公司已经开始尝试将其应用于自己的业务中。目前，国内公司百度宣布，3月16号会上线我们版本的类chatGPT产品。那么，这款产品最终效果会如何，科技圈专业人士评价如何，普通人使用起来，是否真正能提升效率，或者带来欢乐，值得期待。那么你觉得百度版ChatGPT会表现如何呢？

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原标题：ChatGPT和文心一言，看看他们解决PowerBI问题的表现怎么样

百度在上周四发布了对标ChatGPT的大语言模型文心一言，能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。

现在可以申请内测，网址为：【【网址】】

昨天我内测通过以后，立即试了一下它的PowerBI水平，看看与ChatGPT相比，它的表现能否更好呢？

我主要问了它一些之前已经问过ChatGPT的问题，你可以在这几篇文章中看看ChatGPT的表现：

体验ChatGPT，我和它聊聊Power BI

ChatGPT一路狂飙，它的DAX水平怎么样？

ChatGPT的PowerQuery技能能否解决您的数据清洗问题？

下面我们来看看文心一言的表现怎么样。

PowerBI是什么？

看起来回答的质量还可以，这种通过搜索能轻易找到答案的事实能问题，不能说明什么。

DAX太难了，我想放弃PowerBI怎么办？

这种有情绪感知的问题，文心一言的理解能力也还算可以，不过完全没有提到DAX。

假如要分析人口老龄化趋势，如何用PowerBI来做可视化，哪个图表更合适?

这回答的开头有点胡说八道了，哪有“人口老龄化”图表~

在PowerBI中进行数据分析，使用什么语言？

这就开始完全不着道了~

DAX是什么语言？

上面已经问了很多PowerBI问题了，它还是会将DAX当成证券指数的缩写，可见它的上下文理解能力也不太好。

下面来引导一下试试。

PowerBI中的DAX语言容易学吗？

这下终于知道什么DAX了，它学习能力还是很快的。不过它说DAX语言容易学习值得商榷~

我在工作中会用到PowerBI，但是不想学习DAX可以吗？

这个回答质量还是很高的~

DAX中最重要的函数是哪个？

关于具体的DAX函数的细节，它几乎没有能力解答~

2022年新增加的DAX函数有哪些？

这个回答非常精准，比ChatGPT强，因为ChatGPT只学习了2021年底之前的数据，回答不了最近发生的事情。

你可以帮我写DAX公式吗？

它明确表示不能直接写DAX，不像ChatGPT那么自信。

我需要使用PowerBI进行60天移动平均的计算，用DAX函数帮我写一个60天移动平均的表达式？

让它用DAX写个度量值，它却返回了一堆莫名其妙的公式，并且一直写直到达到字符限制了才停止，太长了我只截了几行。

看来它不是谦虚，是的确不会写DAX，并且像ChatGPT一样不会拒绝，不懂的问题也要返回莫名其妙的内容~

连锁超市要做数据分析和预测，有订单表、采购表、产品表、客户表、库存表和活动折扣表。如果我用PowerBI进行分析，应该如何入手?

数据模型应该如何搭建？

对于PowerBI的数据建模也是完全不理解~

下面来测试一下它的PowerQuery水平。

你知道PowerQuery吗？它用的是什么语言？

这种问题的解答还算知道PowerQuery吧，虽然细节不太对~

如果我有数据处理需求，你能帮我写M公式吗？

M它却很自信，但列出的函数完全不搭边~

PowerQuery中最常用的5个界面功能有哪些？

对PowerQuery界面功能完全不熟悉。

如何利用PowerQuery将二维表转换为一维表？

PQ最常用的逆透视它应该也还没有学习到，返回的内容完全不沾边~

请使用PowerQuery的M语言，生成从2021年到2023年的日期表。

为什么总是喜欢用sql语言来写，它是完全不认识M呀。

总结

对于基本的概念性事实性问题，文心一言的回答还可以，但上下文理解能力比ChatGPT差；二者的共同之处是，偶尔都会一本正经地胡说八道。

深入到具体DAX和M的细节，文心一言可以说是完全不熟悉的，与ChatGPT差距较大，虽然ChatGPT写出来的也不能直接用，但毕竟还是有点思路的。

文心一言稍微胜出的一点是，对于2022年以后产生的知识，文心一言是有学习的，这方面比ChatGPT强。

总之，利用文心一言帮助我们做PowerBI相关的工作还需要一定的时日，不过这还只是个开始，支持国产AI，我们平时多用用它，让它迭代的更快一些吧~

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