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

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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。

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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。

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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。

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跳蚤市场

模型B没有理解自己的角色,没有正确回答问题。

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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。

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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。

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游轮

模型B是作为被服务方,反而问模型A是否需要服务。

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理发店

模型A没有提供回答结果。

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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。

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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。

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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。
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学校

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飞机内部

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超市

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书店

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医院

模型A和模型B只有一问一答,没有提供更多的互动。

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菜市场

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博物馆

模型B的提问很有针对性。

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教培中心

模型A提供的答案很全面和准确。

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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。

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