在這場(chǎng)“高考大摸底”中，國產(chǎn)大模型豆包的表現(xiàn)尤為引人注目，其文科成績甚至超過了一本線，引發(fā)了人們對(duì)于AI在處理語言和邏輯方面優(yōu)勢(shì)的討論。然而，與此同時(shí)，大模型在理科成績上的不足也引起了人們的思考。本文將深入分析豆包大模型在文科和理科成績上的表現(xiàn)，探討其背后的技術(shù)原理和發(fā)展趨勢(shì)。

什么？好多大模型的文科成績超一本線，還是最卷的河南省？？？

△ 圖源：極客公園

沒錯(cuò)，最近就有這么一項(xiàng)大模型“高考大摸底”評(píng)測(cè)走紅了。

河南高考文科今年的一本線是521分，根據(jù)這項(xiàng)評(píng)測(cè)，共計(jì)四個(gè)大模型大于或等于這個(gè)分?jǐn)?shù)，其中頭兩名最值得關(guān)注：

GPT-4o：562分

字節(jié)豆包：542.5分

……

從結(jié)果中來看，GPT-4o的表現(xiàn)依舊是處于領(lǐng)先狀態(tài)，而在國產(chǎn)大模型這邊，比較亮眼的成績便屬于豆包了。

并且在語文和歷史等科目的成績甚至還超越了GPT-4o。

這也讓不少網(wǎng)友紛紛感慨：

AI文科成績這么好，看來在處理語言和邏輯上還是很有優(yōu)勢(shì)的。

不過有一說一，畢竟國產(chǎn)大模型的競(jìng)爭是如此之激烈，這份評(píng)測(cè)的排名真的靠譜嗎？發(fā)布僅數(shù)月的豆包，真具備此等實(shí)力嗎？以及這數(shù)學(xué)……又是怎么一回事兒？

一、先看評(píng)測(cè)榜單

要回答上述的問題，我們不妨先來查一查豆包在最新的權(quán)威評(píng)測(cè)榜單中的表現(xiàn)是否一致。

首先有請(qǐng)由智源研究院發(fā)布的FlagEval（天秤）。

它的評(píng)測(cè)方式是這樣的：

• 對(duì)于開源模型， FlagEval會(huì)綜合概率選擇和自由生成兩種方式來評(píng)測(cè)，對(duì)于閉源模型， FlagEval只采用自由生成的方式來評(píng)測(cè)，兩種評(píng)測(cè)方式區(qū)別參照。
• 主觀評(píng)測(cè)時(shí)部分閉源模型對(duì)極小部分題目有拒絕回答的情形，這部分題目并沒有計(jì)入能力分?jǐn)?shù)的計(jì)算。

在“客觀評(píng)測(cè)”這個(gè)維度上，榜單成績?nèi)缦拢?/p>

不難看出，這一維度下的FlagEval中，前四名的成績是與“高考大摸底”的名次一致。

大模型依舊分別來自O(shè)penAI、字節(jié)跳動(dòng)、百度和百川智能。

并且豆包在“知識(shí)運(yùn)用”和“數(shù)學(xué)能力”兩個(gè)維度上成績還高于第一名的GPT-4。

若是將評(píng)測(cè)方式調(diào)節(jié)至“主觀評(píng)測(cè)”，那么結(jié)果是這樣的：

此時(shí)，百度的大模型躍居到了第一名，而字節(jié)的豆包依舊是穩(wěn)居第二的成績。

由此可見，不論是主觀還是客觀維度上，前幾位的名次都是與“高考大摸底”的成績是比較接近的。

接下來，我們?cè)賮碛姓?qǐng)另一個(gè)權(quán)威測(cè)評(píng)——OpenCompass（司南）。

在最新的5月榜單中，豆包的成績也是僅次于OpenA家的大模型。

同樣的，在細(xì)分的“語言”和“推理”兩個(gè)維度中，豆包還是超越了GPT-4o和GPT-4 Turbo。

但與專業(yè)評(píng)測(cè)冷冰冰的分?jǐn)?shù)相比，人們都對(duì)高考有著更深刻的體驗(yàn)和記憶。

那么接下來我們就通過豆包回答高考題，來看看大模型在應(yīng)對(duì)人類考試時(shí)的具體表現(xiàn)。

二、再看實(shí)際效果

既然目前許多試卷的題目都已經(jīng)流出，我們不妨親測(cè)一下豆包的實(shí)力。

例如讓它先寫一篇新課標(biāo)I卷語文的作文題目：

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及、人工智能的應(yīng)用，越來越多的問題能很快得到答案。那么，我們的問題是否會(huì)越來越少？
以上材料引發(fā)了你怎樣的聯(lián)想和思考？請(qǐng)寫一篇文章。
要求：選準(zhǔn)角度，確定立意，明確文體，自擬標(biāo)題；不要套作，不得抄襲；不得泄露個(gè)人信息；不少于800字。

△ 結(jié)果由豆包PC端對(duì)話生成

從豆包的作答上來看，是已經(jīng)擺脫了AI寫作文經(jīng)常犯的“首先-其次-以及-最后”這種模板式的寫法，也擅長引經(jīng)據(jù)典來做論證。

但畢竟每個(gè)人對(duì)于文筆的審美標(biāo)準(zhǔn)不同，因此豆包高考作文寫得如何，評(píng)價(jià)就交給你們了（歡迎在留言區(qū)討論）。

值得一提的是，在量子位向豆包團(tuán)隊(duì)詢問后得知，原來豆包PC端對(duì)話和手機(jī)端“拍題答疑”是兩種截然不同的招式——

前者走的是LLM鏈路，后者走的則是RAG鏈路（若是用豆包手機(jī)端“拍題答疑”功能，高考數(shù)理化成績也能接近滿分）。

加上在這次“高考大摸底”評(píng)測(cè)出爐之后，很多網(wǎng)友們都將關(guān)注的重點(diǎn)聚焦到了數(shù)學(xué)成績上：

AI也怕數(shù)學(xué)。

因此，接下來的實(shí)際效果測(cè)試，我們就將以“LLM鏈路+數(shù)學(xué)”的方式來展開。

先拿這次的選擇題來小試牛刀一下：

當(dāng)我們把題目在PC端“喂”豆包之后，它的作答如下：

因此，豆包給出的答案是：

A、C、D、D、B、B、A、A

這里我們?cè)賮硪肱琶谝贿x手GPT-4o的作答：

A、D、B、D、C、A、C、B

而根據(jù)網(wǎng)上目前多個(gè)信源得到的標(biāo)準(zhǔn)答案是：A、C、D、A、B、B、C、B。

對(duì)比來看，豆包對(duì)5道，GPT-4o答對(duì)4道。

而對(duì)于更多的數(shù)學(xué)題的作答，其實(shí)復(fù)旦大學(xué)自然語言處理實(shí)驗(yàn)室在高考試卷曝光后第一時(shí)間做了更加全面的測(cè)試（所有大模型只能依靠LLM推理答題，不能通過RAG檢索答案）：

△ 圖源：復(fù)旦大學(xué)自然語言處理實(shí)驗(yàn)室

由此可見，大模型并不能完全hold住高考數(shù)學(xué)題目，并且不同人生成答案的結(jié)果也會(huì)出現(xiàn)偏差。

并且量子位在反復(fù)測(cè)試后發(fā)現(xiàn)，豆包對(duì)話答題時(shí)有一定隨機(jī)性，多輪測(cè)試時(shí)的結(jié)果并不完全一樣。上文只取樣其中一輪的結(jié)果。

這也正如廣大網(wǎng)友所反饋的那般——大模型文科強(qiáng)、理科弱。

對(duì)此，技術(shù)圈也已經(jīng)有一些討論和解釋：

大語言模型的基本原理是“文字接龍”，通過預(yù)測(cè)下一個(gè)token來生成內(nèi)容，每次預(yù)測(cè)都有隨機(jī)性和概率分布。
當(dāng)大語言模型學(xué)習(xí)了海量知識(shí)數(shù)據(jù)，天然就適應(yīng)考驗(yàn)記憶能力和語言運(yùn)用的文科考試。
但理科考試主要考驗(yàn)推理和計(jì)算，比如一道數(shù)學(xué)題包含5步推理和5步計(jì)算，假設(shè)大語言模型每一步預(yù)測(cè)準(zhǔn)確的概率都有90%，綜合下來的準(zhǔn)確率就只有35%。
另一方面，理科語料比較稀缺。大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，文科語料要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于理科語料。這也是大模型更擅長文科的一個(gè)原因。
大模型都在努力提升智能水平，主要目標(biāo)就是提高推理和計(jì)算能力。目前學(xué)界對(duì)此存在爭議，有觀點(diǎn)認(rèn)為，“預(yù)測(cè)下一個(gè)token”本身就包含了推理，計(jì)算也是一種推理。
只要Scaling Law生效，大模型性能持續(xù)提升，推理和計(jì)算能力就能夠提升；但也有反對(duì)者（如Yann LeCun）認(rèn)為，大語言模型缺乏真正的規(guī)劃推理能力，其涌現(xiàn)能力實(shí)際上是上下文學(xué)習(xí)的結(jié)果，主要體現(xiàn)在簡單任務(wù)和事先知道答案的情境中。大語言模型未來是否能夠真正實(shí)現(xiàn)AGI，目前還沒有定論。

那是不是大模型就不適合用戶來解數(shù)學(xué)題了呢？

也并不全是。

正如剛才所說，如果用豆包手機(jī)端的“拍題答疑”，也就是RAG鏈路的方式，那么結(jié)果的“打開方式”就截然不同了。

我們可以先用豆包APP對(duì)著題目拍照，讓它先進(jìn)行識(shí)別：

結(jié)果就是——全對(duì)！

至于更多類型題目大模型們的表現(xiàn)會(huì)如何，友友們可以拿著感興趣的題目自行測(cè)試一番了。

三、如何評(píng)價(jià)？

從“高考大摸底”和智源FlagEval、上海AI Lab OpenCompass等評(píng)測(cè)上可以看到，豆包大模型已經(jīng)穩(wěn)穩(wěn)進(jìn)入國產(chǎn)第一梯隊(duì)。

但隨即而來的一個(gè)問題便是，過去一年多異常低調(diào)的豆包，是如何在短短一個(gè)月內(nèi)就開始爆發(fā)的？

其實(shí)早在發(fā)布之際，豆包與其它大模型廠商截然不同的路徑就已經(jīng)有所體現(xiàn)，歸結(jié)其背后的邏輯就是：

只有最大的使用量，才能打磨出最好的大模型。

據(jù)了解，豆包大模型在5月15日正式發(fā)布時(shí)，其每天平均處理的token數(shù)量高達(dá)1200億，相當(dāng)于1800億的漢字；每天生成圖片的數(shù)量為3000萬張。

不僅如此，豆包大模型家族還會(huì)在包括抖音、今日頭條等在內(nèi)的50多個(gè)場(chǎng)景中進(jìn)行實(shí)踐和驗(yàn)證。

因此，我們可以把豆包在大模型性能上的路數(shù)，視為用“左手使用量，右手多場(chǎng)景”的方式反復(fù)打磨而來。

一言蔽之，大模型好不好，用一下就知道了。

并且基于豆包大模型打造的同名產(chǎn)品豆包APP，已成為國內(nèi)最受歡迎的AIGC類應(yīng)用。

這一點(diǎn)上，從量子位智庫所匯總的智能助手“APP下載總量”和“APP月新增下載總量”便可一目了然——

豆包，均拿下第一。

不僅如此，在前不久國產(chǎn)大模型To B市場(chǎng)打響價(jià)格戰(zhàn)之際，火山引擎也是相當(dāng)“壕氣”讓大模型進(jìn)入“厘時(shí)代”，1元=1250000tokens。

因此，現(xiàn)在要如何評(píng)價(jià)字節(jié)跳動(dòng)的大模型和應(yīng)用，或許就是：

• 多：場(chǎng)景多，數(shù)據(jù)多
• 好：各路評(píng)測(cè)都能hold住
• ?。菏菦_在價(jià)格戰(zhàn)頭部的選手

但也正如我們剛才所述，現(xiàn)在的大模型還有很大的“進(jìn)化”空間。

因此對(duì)于國產(chǎn)大模型在未來的發(fā)展，我們還需保持持續(xù)的關(guān)注；但毋庸置疑的一點(diǎn)是，字節(jié)的大模型和豆包，定然是最值得期待的其中一個(gè)。

參考鏈接：

[1]https://mp.weixin.qq.com/s/2IueZaiCuyVp97DT-bP4Ow

[2]https://flageval.baai.ac.cn/#/leaderboard/nlp-capability?kind=CHAT

[3]https://rank.opencompass.org.cn/leaderboard-llm/?m=24-05

[4]https://mp.weixin.qq.com/s/KYEsTA-qU72pXWnr7-iB4A