百度文心大模型，又爆了！登顶 IDC、智源 最新权威大模型评测_大模型评测榜单

近日，由北京智源研究院打造的FlagEval天秤大模型评测平台实现了全面升级，并公布202406期FlagEval模型评测排行榜单。最新一期榜单显示，百度文心大模型4.0以89.72的综合评分在闭源对话模型中排名第一，超过字节云雀、豆包和阿里通义千问等一众国产大模型，以及OpenAI的最新模型GPT-4o。在中文语境下，以文心大模型为代表的国内头部语言模型的综合表现已超过国际一流水平的表现。

FlagEval大语言模型评测能力榜单官网截图

FlagEval天秤大模型评测平台是智源研究院推出的科学、权威、公正、开放的大模型评测体系，自2023年发布以来，已从主要面向语言模型扩展到视频、语音、多模态模型，实现多领域全覆盖，目前已评测国内外 300 余个开源和商业闭源的语言及多模态大模型。资料显示，FlagEval大语言模型评测体系当前包含6大评测任务，近30个评测数据集，超10万道评测题目。

FlagEval大语言模型评测能力榜单官网截图

从榜单中可以看到，百度文心大模型4.0以89.72的综合评分在闭源对话模型中排名第一，云雀2-Pro、豆包、GPT-4o分别位居二三四位，百川、零一万物、kimi等追随其后。

早在上周，国际数据公司IDC发布的《中国大模型市场主流产品评估，2024》中，百度同样位于第一梯队，是唯一一家在7大维度上均为优势厂商的企业。评测显示，百度旗下生成式AI产品文心一言和文心一格在问答理解类、推理类、创作表达类、数学类、代码类的基础能力，toC通用场景类、toB特定行业类的应用能力等7大维度均具备领先优势。其他评测厂商中，阿里获6项优势维度，OpenAI GPT-4和商汤分获5项。

IDC《中国大模型市场主流产品评估，2024》

公开资料显示，2023年10月，百度文心大模型4.0正式发布，实现了基础模型的全面升级，在理解、生成、逻辑和记忆能力上明显提升。截至目前，文心一言累计用户规模已达2亿，日均调用量也达到了2亿。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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