现在科技圈什么最火？那一定是大模型了。
如雨后春笋般冒出的大模型，每一个都在争做行业No.1，但你知道现在哪个大模型能力最强？哪个最受人喜欢吗？
近日，清华大学发布《SuperBench大模型综合能力评测报告》，从五大方面评测 14 个海内外具有代表性的模型。
国内百度的文心一言4.0大模型表现非常亮眼，其中在中文推理、中文语言等评测上，文心一言遥遥领先。在“各大模型安全和价值观表现”中，文心一言4.0更是排行第一，领先于国外的各个大模型！
“科技并不是高高在上，而是服务于人民。”
那么在这个人人都使用AI的年代，这些AI工具能给我们的生活带来什么样的变化呢？今天就给大家分享一下百度文心一言大模型的具体使用方法。
文心一言是什么？
文心一言，英文名ERNIE Bot，是百度基于飞桨深度学习平台和文心知识增强大模型打造的全新一代知识增强大语言模型。它能够与人对话互动、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。
2024年4月16日，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在Create 2024百度AI开发者大会上表示，文心一言用户数已超2亿，API日均调用量也突破了2亿，服务客户数8.5万，千帆平台AI原生应用数超过19万。
文心一言可以做什么？
用一句话来概括：文心一言可以做的事情包括知识问答、文本创作、知识推理、数学计算、代码理解与编写、作画、翻译等。基本上涉及到我们生活的方方面面。
文本创作
文心一言能够协助进行小说、文案、诗歌、作文等文本的创作，根据用户需求提供相应的文本内容。
明天就要高考了，每年高考的语文作文题大家都非常关注，那么如果将2023年江苏高考语文作文输入给文心一言会得到什么样的答案呢？
用文言文写一段200字的自我介绍。
以春夏秋冬为主题写一首诗。
写一份工作日报大纲。
拍照识题
既然语文题目能做，那给他来一道数学几何题呢？直接将数学题拍照上传，文心一言具有识别图像能解析其中文字的能力，直接对图像问题进行解答。
果然，也是非好完美的给出了标准答案。
知识问答
文心一言可以回答各种学科、百科知识、生活常识等问题，提供准确和有用的信息。
中国的四个直辖市和简称。
再比如你想出去玩但是有不知道如何计划的时候就可以直接问文心一言。
文本翻译
文心一言能够进行多种语言之间的翻译，帮助用户理解不同语言的文本内容。
把我爱你中国翻译成日语，法语，西班牙语，英语。
将文言文翻译成英语。
逻辑推理
文心一言能够进行逻辑推理、脑筋急转弯等任务，帮助用户解决复杂的概念和关系问题。
比如输入一道逻辑推理题目：三位朋友A、B、C在咖啡厅相遇，他们各自带着自己的背包，背包的颜色分别是红色、蓝色和绿色。但他们并没有把背包放在自己的身边，而是随意地放在了咖啡桌旁。现在，他们开始了一个小游戏，每个人都说出了自己关于背包颜色的观察：A说：“B的背包不是蓝色的。” B说：“C的背包是绿色的。” C说：“我的背包不是红色的。”
咖啡厅的服务员告诉他们，他们三人的描述中，只有一个人说的是真话。请问，A、B、C三人的背包分别是什么颜色？大家可以先想一想问题的答案。
AI绘画
文新一言可以根据用户的文字描述生成图像，或将文本转化为可视化的形式。
代码编写
文心一言能够理解各种编程语言的代码，并为用户提供相应的编写建议和支持，帮助解决编程中的问题。
用python写一道快速排序，可以看出它还和上文AI绘画进行了callback，还挺有意思的。
特点
强大的语言理解能力：能够准确理解用户的意图、情感和语气。
丰富的知识储备：融合数万亿数据和数千亿知识，提供广泛准确的信息。
高效的语言生成能力：生成自然、流畅的语言，进行个性化对话和交流。
跨语言处理能力：支持中文、英文等多种语言交互和翻译。
自主创新能力：采用百度自主研发的深度学习框架飞桨，持续学习和优化。
优势
智能化：能够根据关键词和主题自动生成相关文章段落，提高写作效率。
精准度高：算法不断优化，精准生成符合用户要求的文本。
多样性：支持多种文章类型和风格，满足不同用户需求。
方便易用：界面简洁明了，操作简单易懂，轻松生成高质量文章。
广泛的应用领域：适用于搜索、问答、内容创作、智能客服等多个领域。
文心一言怎么用？
指令（Prompt）基本格式
参考信息：包含文心一言完成任务时需要知道的必要背景和材料，如：报告、知识、数据库、对话上下文等
动作：需要文心一言帮你解决的事情，如：撰写、生成、总结、回答等
目标：需要文心一言生成的目标内容，如：答案、方案、文本、图片、视频、图表等
要求：需要文心一言遵循的任务细节要求，如：按XX格式输出、按XX语言风格撰写等。
进阶版（Prompt）写作方法论
一条好的指令=任务+参考信息+输出要求+示例+本次输入+输出项
必填项：
任务：是对文心大模型所要处理内容的清晰描述。可以理解为类似一种固定话术。 往往采取【根据】+【动作】+【目标】的形式进行。
输出要求：清晰且具体说明所期望得到的最终结果或输出内容。
输出项：用于在指令末端引导文心大模型开始输出结果。
选填项：
参考信息：是提供给文心大模型的背景信息或者需要处理的数据样本。
本次输入：是在单次指令中针对输出内容的需求描述。
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