如何对GPT-3.5、GPT-4、Bard、文心一言、通义千问的水平进行排序？
在聊技术原理之前我们来先看看几个产品的团队背景
一、团队背景
1.1、ChatGPT
ChatGPT团队的成员大多具有计算机科学、人工智能、自然语言处理、机器学习等相关领域的高等教育背景，有些还拥有博士学位。他们来自世界各地，有美国、加拿大、英国、法国、德国、中国、印度等国家的人才。
团队成员绝大多数拥有名校学历，且具有全球知名企业工作经历。包括谷歌、FaceBook、微软、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、麻省理工学院、剑桥大学、哈佛大学和佐治亚理工学院、清华大学等。
1.2、Google Bard
Bard是应对OpenAI开发的ChatGPT的崛起而开发的，它的团队背景也是非常强大。团队成员来自世界各地，拥有不同的教育背景、工作经验和技术能力。团队成员的平均工作经验为 15 年，其中许多成员在大型科技公司工作，如 Google、Facebook等。团队成员毕业院校也都是顶尖院校如斯坦福大学、麻省理工学院、清华大学、北京大学、牛津大学、剑桥大学等。
在排名中也可以看到大多数是Google公司的成员。虽然当时Bard为了追赶ChatGPT，推出的太过仓促而翻车。当时2023年2月8日Google巴黎举行直播展示Bard后，Google的股价下跌了8％，相当于市值损失1000亿美元，虽然出现了小插曲，但在AI界Google的地位还是不低的。谷歌在人工智能领域拥有强大的技术实力，拥有大量的人工智能人才。开发了许多具有突破性的人工智能技术，如 TensorFlow、TPU、Gemini 等。这些技术在人工智能领域的各个领域得到了广泛应用。
1.3、文心一言
"文心一言"是由百度公司的自然语言处理团队开发的。这个团队的核心成员来自于清华大学、卡内基梅隆大学、谷歌等国内外顶尖高校及公司。
我没有在网上查到百度官方公开的文心一言团队的情况，但从以下这个方面也可以了解到一个大概情况。
百度开设了百度奖学金，百度奖学金于2013年设立至今，作为目前国内AI领域资助金额与含金量最高的学术奖学金之一，在业界取得了可观的影响力，该项目的获得者也在人工智能的各个领域已崭露头角。
历年有包括清华大学、浙江大学任意、哈尔滨工业大学、上海交通大学、北京理工大学魏、麻省理工学院、斯坦福大学、卡内基梅隆大学、悉尼科技大学等等在内的院校均有学生获奖。他们多年深耕专业领域，覆盖人工智能机器翻译、自然语言处理、任务型对话系统、图神经网络等多个AI专业领域。
技术原理2.1、语言模型
GPT(Generative pre-trained transformer)GPT 模型的全称是“Generative pre-trained transformer”，就是“基于 Transformer 的生成式预训练模型”。它是一种使用深度学习技术的自然语言处理（NLP）模型。GPT系列由OpenAI（开放人工智能）开发，它使用了Transformer架构，该架构在处理序列数据（如文本）时表现出色。
LaMDA(Language Model for Dialogue Applications)Bard 使用的语言模型是基于谷歌自己的 LaMDA（对话应用程序语言模型）。
LaMDA 的全称是“Language Model for Dialogue Applications”，就是“对话应用程序语言模型”。LaMDA 是一种大型语言模型，由 Google AI 创建。它是在一个庞大的数据集上训练的，包括文本和代码，能够生成文本，翻译语言，编写不同类型的创意内容，并以信息丰富的方式回答您的问题。 语言模型使用的是Transformer架构。
文心一言(ERNIE Bot)文心一言，英文名是ERNIE Bot，它是百度打造的一款人工智能大语言模型，它具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力。文心一言有五大能力，分别是文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。 语言模型使用的是Transformer架构。
2.2、技术原理
可以看到几个产品都有Transformer的影子，也就是GPT中的T，以下就简单介绍一下技术原理。
ChatGPT大概的技术原理流程：
数据准备：首先需要准备大量的文本和代码数据，这些数据将用于训练ChatGPT模型。 模型训练：ChatGPT模型使用Transformer架构进行训练。Transformer架构的核心是自注意力机制，它使模型能够识别和重视输入数据中不同部分的相对重要性。 模型推理：在接收到用户输入后，ChatGPT模型会使用Transformer架构来生成响应。可以看到Transformer是所有模型的核心，哪么什么是Transformer架构呢？
Transformer是Google AI在2017年提出的一种自然语言处理模型架构。Transformer架构的核心是自注意力机制，它使模型能够识别和重视输入数据中不同部分的相对重要性。这种机制的引入，不仅提高了模型处理长文本的能力，也让其在理解语境和语义关系方面更为高效和准确。
Transformer架构的原理论文是"Attention Is All You Need"，这篇论文由Vaswani等人在2017年发表。
Transformer 遵循以下的架构：
Transforme架构主要包括：
编码器（Encoder）：负责理解输入文本，为每个输入构造对应的语义表示（语义特征）。 解码器（Decoder）：负责生成输出，使用编码器输出的语义表示结合其他输入来生成目标序列。 自注意力机制（Attention Mechanism）：用于计算输入数据中不同部分之间的关系。三、使用情况
3.1、文字类
我用一个知乎中知友问的一个问题：“汉字中带氵偏旁但与水无关的字”
1）ChatGPT3.5
“瀑”我感觉还是与水有关，其它几个字到是都对的。
2）ChatGPT4
感觉GPT4还是比较正确的没有出现特别错的字。当然也有知友开玩笑说“法”是与水有关的，并且这里的水最深，呵呵。。。。
3）Google Bard
这里还是出现了不少有问题的汉字，当然Bard汉语知识库说是使用的百度文心并不是它自己的。当时也爆出不少新闻也有不少截图。不过最近问Bard说使用的是Google自己的。
4）文心一言
文心在汉字上应该会有优势，不过还是出现了“瀑”字，不过文心列出的汉字还是比其它产品较多的，还都是对的。相比其它产品它的汉字处理能力应该是较强的，不过回答的就比较草率了点，在这方面的能力还是相对差了点。
当然我问的问题都是没有增加一些修饰的，如果增加相应的修饰会回答的更加准确。
从这个问题的回答来看：
ChatGPT4 > ChatGPT3.5 > 文心一言3.5 > Google Bard
3.2、绘图类
1）ChatGPT4
2）文心一言
3）Copilot(Bing)
四、总结排名
从语言模型参数量来看文心一言是最大的，之前出IDC报告中也说文心一言超GPT3.5，当然数据只是个参考还得看使用情况。另外gpt4、PaLM、ERNIE Bot4的参数量网上有很多版本大概都在万亿级的样子。
以下是全球对ChatGTP、Google Bard、文心一言、New Bing(Copilot)的关注情况，ChatGTP是遥遥领先的。
最后总结一下：
如果主要关注文字处理的话chatgpt4>chatgpt3.5>Google Bard>文心一言 如果主要关注实时信息、互联网数据、绘图等
copilot>chatgpt4>chatgpt3.5>Google Bard>文心一言