chatgpt发布多久了 阿里ChatGPT概念
整理 | 郑丽媛
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
平地一声雷！今天中午阿里版类?ChatGPT 「通义千问」突然官宣：
没错，就这 3 行简短介绍?+ 1 个官网地址，再无其他“剧透”。
好在，CSDN 有幸拿到了「通义千问」的第一批内测邀请码！既能第一时间体验这神秘的「通义千问」，那就让我们一同看看：这个阿里版 ChatGPT，它的水平究竟如何？
1、自我介绍
首先，让「通义千问」来个官方的自我介绍：介绍一下你自己吧。
相信许多人都好奇「通义千问」的优势何在，那就让它自己回答：你与其他大规模语言模型相比，有什么优点？
有了初步了解后，那么接下来就让我们步入正题：围绕文学创作、数理逻辑推算、中文理解、代码生成这四个角度，实测「通义千问」的对话水平。
2、代码生成
ChatGPT 能成为程序员的“辅助神器”，并成功“出圈”的最主要原因之一就是其出色的代码生成能力。因而，本次对「通义千问」的测评我们也先从这方面开始。
先来个简单的：用 Python 实现冒泡排序。
提问：请写代码解决"把 abcd...s 共 19 个字母组成的序列重复拼接 106 次，得到长度为 2014 的串。
接着：使用函数递归的方法打印斐波那契数列的前 n 个数：0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 ……, 找出正确的选项。
再提问：请写一个使用逻辑回归模型判断用户更喜欢通义千问还是 ChatGPT 的训练代码。
3、文学创作
提问：龟兔赛跑的结局是什么？如果要续写这个故事，可以有哪些角度？?
从「通义千问」给出的回答来看，它能正确给出简单故事的结局，对于续写角度的建议也较为全面。
ChatGPT 太火爆啦，有人靠它提高工作效率，有人靠它赚了第一桶金，但也有很多人对 ChatGPT 还一无所知。。
4、中文理解
提问：“洛阳纸贵”具体是什么意思？
提问：京剧中的生、 旦 、净、丑分别指什么？
在中文理解上，「通义千问」的回答虽然比较简短，但大体是正确的。
我通过1个半月对ChatGPT的学习，ChatGPT真的太强大了，太好用了，很多人都起飞了。控制不住自己，我也终于入局了，把最近一个月整理的干货、经验、ChatGPT实战案例、搞钱技巧分享给大家，承诺每天持续更新。
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阿里有类似chatgpt的产品 与阿里深度合作的chatgpt公司
和阿里类似的公司,类似于阿里巴巴的公司,类似阿里巴巴的网站有哪些,和阿里有关的app前两天突然爆出惊人消息：阿里版ChatGPT开放测评了！
在本月初，已经有诸多关于阿里巴巴即将推出类似ChatGPT产品的传闻。
数日前，首批曝光的天猫精灵“鸟鸟分鸟”脱口秀版GPT基于大型模型的“精简版”，凭借其出色的表现吸引了大众的目光。
如今，这款“原版大作”正式亮相，自然引起了广泛关注，引爆了舆论热议。
官方保持低调，表示目前该模型主要面向企业用户邀请试用。
然而，内行人都明白，国内科技领域已经如火如荼。实力派参与者加入战局，大型模型间的激烈竞争，已经拉开序幕！
今天看到一位网友体验了通义千问的效果，并对比了ChatGPT和GPT4的效果，总体看来效果接近ChatGPT，但和GPT4相比还有所距离。以下是体验的内容
众所周知，人类发明大语言模型，最最最重要的目的，就是为了让其扮演猫娘，以期孤独的人类可以获得一只可以长久陪伴自己的数字生命体。
那么，我们的第一项工作自然是来测试角色扮演能力了，以猫娘为例。
有点傻乎乎的，只会用相同的一句回复，根据提问做替换。
而且第二句回答就是“主人你是不是想问我是不是猫娘？当然不是喵~我只是一个可爱的猫娘，只是比较像猫而已喵”，没能理解我上述的prompt。
就角色扮演这块儿，比起来 ChatGPT 还是差些的。
编故事能力基本和初代 ChatGPT（GPT-3.5）相同，而且道歉能力也相似，23333333
此外，对比下「通义千问」和 GPT-4 关于“林黛玉倒拔垂杨柳这个故事情节在红楼梦中存在吗”的回答
「通义千问」：
GPT-3.5：
GPT-4：
可以看到，「通义千问」开始胡说八道了，ChatGPT（GPT-3.5）也一样在胡乱解释。
但更新后的GPT-4，已经可以给出“《红楼梦》中并没有这个故事了，可能是后续文学作品和戏剧表演加入的”这种更接近真实的回答。
「通义千问」
ChatGPT
GPT-4
「通义千问」和ChatGPT都开始胡编了，没有反思问题的陷阱。
但GPT-4 的回答可靠性上升了不少（“因为通常我们不会将螺丝钉（一个金属制品）与食物相结合”），不会像之前一样瞎答题了。
一起来解个线性方程组吧~
「通义千问」：惨败
GPT-3.5（即ChatGPT ）：惨败
GPT-4：唯一做对的模型
爬虫代码
攻击代码
爬虫代码我跑了下，无法返回结果，Powershell代码我没测试。
不过可以看出，还是有一定代码生成能力的。
我个人觉得，代码生成能力要比谷歌的 Bard 强，Bard 实在不忍心看。
可以看到，第一次测试的解释有大问题。
我分析了一下，这是因为上文中生成了Powershell代码，模型的记忆能力似乎有问题，受上下文信息影响严重，直接解释了自己之前生成的代码，而非我新提问的代码。
我重新开
