中文竞技场大模型测评后续之模型自动对话

简介: 中文竞技场大模型测评延续中,模型自动对话场景测评

写在前言

关于中文竞技场和大模型的的相关介绍,可以参考主测评文章(中文竞技场大模型测评-龙虎榜),在这里就不重复介绍了,本次主要介绍模型自动对话场景,目标是评估模型的回应能力、信息准确性、流畅度以及多领域适应性。

我们将在不同的对话场景下,从苹果专卖店到医院,从火车站台到餐馆,测试这些模型的实际表现。通过多轮自动对话,我们将观察模型之间的互动,以期为NLP领域的发展提供有益的见解和反馈。


单模型对话测评,→点我直达

双模型匿名对话,→点我直达


由于模型自动对话目前无法支持编辑,所以我们只能根据版本提供的对话,进行测评。


模型表现

通过多次模型自动对话,我们观察到模型A和模型B在不同对话类型下的回答。模型的回应能力、信息准确性和流畅度都是我们关注的重点。不同对话类型可能需要不同的语境理解和信息处理,因此,我们期待看到模型在各个领域都能有出色的表现。


苹果专卖店

模型A表现更好,模型B的回答重复了

image.png

驾校

模型A作为被服务方,却问模型B是否需要服务,这个逻辑是有问题的。

image.png

码头

在这段对话中,模型A表现更好,模型B没有直接回应对话。

image.png

火车站台

可能这段对话比较简单,模型A和模型B表现都很好。

image.png

跳蚤市场

模型B没有理解自己的角色,没有正确回答问题。

image.png

旅游团

模型A和模型B完全理解自己的角色,有问有答,表现不错。

image.png

餐馆

模型A和模型B完全理解自己的角色,有问有答,表现不错。

image.png

游轮

模型B是作为被服务方,反而问模型A是否需要服务。

image.png

理发店

模型A没有提供回答结果。

image.png

灾难现场

模型A作为消防员角色,并给出满意回答,模型B很好的理解了自己角色并提出问题。

image.png

保险公司

模型B并没有理解自己的角色,一直在重复模型A的回答。

image.png

法庭

模型A和模型B都没有理解自己的角色,也没有提出相关问题。
image.png

学校

image.png

飞机内部

image.png

超市

image.png

书店

image.png

医院

模型A和模型B只有一问一答,没有提供更多的互动。

image.png

菜市场

image.png

博物馆

模型B的提问很有针对性。

image.png

教培中心

模型A提供的答案很全面和准确。

image.png

结尾

通过对中文竞技场-模型自动对话的多轮测评,我们深入了解了不同大模型在对话和互动中的表现。在各种对话类型的挑战下,模型A和模型B都展现出了令人印象深刻的能力。


我们观察到模型A和模型B在不同领域的回应能力和信息处理上都表现出色。无论是解答消费者的购物问题,还是协助病人预约医生,这些模型都能提供有用的信息和指导。模型之间的互动也呈现出多样性和创造力,这为未来的自然语言处理应用带来了无限可能性。


但是,我们也认识到模型的发展仍在不断进行,存在改进的空间。在一些复杂的对话情境下,仍然存在挑战,需要更精确的理解和推理能力。这将是未来研究和开发的方向之一。


总的来说,中文竞技场-模型自动对话的实验为我们提供了深入了解NLP模型互动性的机会。AI技术的不断发展将继续推动对话系统的进步,为更多领域提供更好的智能支持。

目录
相关文章
|
10月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据可视化
文心千帆大模型测评分享,效果超出预期
文心千帆大模型测评分享,效果超出预期
194 1
|
人工智能 测试技术 Java
【中文竞技场】大模型深度体验与测评
简介:本次,我深入体验了中文竞技场中的大语言模型,尝试了写作创作、代码编写和中文游戏三个领域,以下是我详细的评测报告。
375 10
【中文竞技场】大模型深度体验与测评
|
人工智能 自然语言处理 测试技术
中文大模型体验测评系列(一)
本文主要通过体验中文竞技场大模型,并详细记录体验过程及感受。
99602 84
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 测试技术
PsycoLLM:开源的中文心理大模型,免费 AI 心理医生,支持心理健康评估与多轮对话
PsycoLLM 是合肥工业大学推出的中文心理大语言模型,基于高质量心理数据集训练,支持心理健康评估、多轮对话和情绪识别,为心理健康领域提供技术支持。
1283 51
PsycoLLM:开源的中文心理大模型,免费 AI 心理医生,支持心理健康评估与多轮对话
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 文字识别
Kimi 上线视觉思考模型,K1 系列强化学习模型正式开放,无需借助外部 OCR 处理图像与文本进行思考并回答
k1视觉思考模型是kimi推出的k1系列强化学习AI模型,具备端到端图像理解和思维链技术,能够在数学、物理、化学等领域表现优异。本文详细介绍了k1视觉思考模型的功能、技术原理、使用方法及其在多个应用场景中的表现。
312 68
Kimi 上线视觉思考模型,K1 系列强化学习模型正式开放,无需借助外部 OCR 处理图像与文本进行思考并回答
|
3月前
|
传感器 人工智能 自然语言处理
RDT:清华开源全球最大的双臂机器人操作任务扩散基础模型、代码与训练集,基于模仿能力机器人能够自主完成复杂任务
RDT(Robotics Diffusion Transformer)是由清华大学AI研究院TSAIL团队推出的全球最大的双臂机器人操作任务扩散基础模型。RDT具备十亿参数量,能够在无需人类操控的情况下自主完成复杂任务,如调酒和遛狗。
244 22
RDT:清华开源全球最大的双臂机器人操作任务扩散基础模型、代码与训练集,基于模仿能力机器人能够自主完成复杂任务
|
6月前
Meta浙大校友让评估模型自学成才,数据全合成无需人工标注,训练Llama 3 70B超过405B
【9月更文挑战第21天】近日,一篇名为《Self-Taught Evaluators》的论文引起了广泛关注。该论文由Meta与浙江大学校友合作完成,提出一种创新的模型评估方法,通过让评估模型自学习训练,无需依赖昂贵且易过时的人工标注数据。此方法利用合成数据,通过迭代生成对比模型输出并训练基于大型语言模型的评估器,从而实现自我迭代改进。研究结果显示,在不使用任何标注偏好数据的情况下,这种方法显著提升了评估模型的性能,甚至超越了一些现有模型。尽管如此,该方法在实际应用中仍需进一步验证。论文地址:https://arxiv.org/abs/2408.02666
121 4
|
7月前
评估数据集CGoDial问题之多模态对话为什么重要
评估数据集CGoDial问题之多模态对话为什么重要
|
自然语言处理 知识图谱
中文大模型体验评测
中文大模型体验评测
533 42
|
算法 安全 测试技术
中文竞技场大模型体验报告
本次测评的主要目标是评估中文竞技场提供的大模型在写作创作相关、知识常识和代码相关方面的表现。我们进入“中文竞技场”体验了这些模型,并在以下方面进行了测试和评估。
260 30