原标题：黑马入局，昆仑万维版ChatGPT“天工”通过自家程序员面试

近年来，人工智能领域的发展日新月异，尤其是在自然语言处理方面，各种大模型层出不穷，给人类带来了前所未有的便利和惊喜。其中，最引人注目的就是OpenAI的ChatGPT系列，它是基于GPT-3大模型的聊天机器人，能够与人类进行流畅、自然、有趣的对话，甚至能够编程、写诗、创作等。

然而，ChatGPT并不是唯一的选择，国内也有不少优秀的团队在努力开发自己的大模型。最近，昆仑万维就发布了国产版ChatGPT——“天工”，并宣称其已经非常接近ChatGPT的智能水平。更令人惊讶的是，“天工”竟然能够通过自家公司的程序员面试，展现出了强大的编程能力和逻辑思维。

那么，“天工”究竟是如何做到这一点的呢？它又有哪些其他的特色和优势呢？让我们一起来了解一下吧。

“天工”的诞生

“天工”是昆仑万维在2020年起开始研发的千亿级大语言模型，其目标是实现智能问答、聊天互动、文本生成等多种应用场景，并且具有丰富的知识储备，涵盖科学、技术、文化、艺术、历史等领域。为了达到这个目标，“天工”团队投入了巨大的资源和精力，从数据、算法、算力等方面进行了全方位的优化和创新。

首先，在数据方面，“天工”团队凝聚了百位开源社区AI科学家，从数十万亿的数据中清洗、筛选出了近3万亿单词的数据用于训练大模型。这些数据不仅覆盖了多种语言和领域，而且质量高效率高。相比之下，ChatGPT在训练过程中使用的单词数据量也仅3千亿。“天工”拥有如此庞大和优质的数据集，使得它在理解和生成自然语言方面具有很强的能力，尤其是对中文语言更加敏感和流畅。

其次，在算法方面，“天工”团队采用了两个千亿级参数的深度学习模型：一个是预训练基座模型，一个是RLHF模型。预训练基座模型是指至少有一个千亿参数的深度学习模型，可以游刃有余地应对语言生成、文本分类、机器翻译等自然语言处理任务。RLHF模型是指基于“Reinforcement Learning with Human Feedback（RLHF）”强化学习方法的一种模型。RLHF模型可以视为一种特殊的交互式机器学习框架，可以通过人类的反馈来优化模型的性能，由此可以更好地处理不确定性和稀疏性问题。这两个模型的结合使得“天工”在表征能力、泛化能力和交互能力方面都有了显著的提升。

此外，“天工”团队还在算法层面引入了一种创新的方法，即蒙特卡洛搜索树算法。这是一种用于某些决策过程的启发式搜索算法，最引人注目的是在游戏中的使用，例如名震一时的AlphaGo背后就是结合了这一算法。蒙特卡洛搜索树算法的核心思想是通过不断地模拟每一种走法，直至终局，从而估算每一种走法的胜率，并选择最优的走法。这种算法不仅准确、有效、易于实现，而且不需要一个明确的估值函数，只需要实现游戏机制就足够了。“天工”引入蒙特卡洛搜索树算法主要应用在了对话管理这个任务中，使得它能够更好地理解在对话中何时转换话题，并且能够询问更多信息，从而实现更长、更深、更自然的对话。

“天工”的表现

“天工”作为一款大型语言模型，拥有强大的自然语言处理和智能交互能力，能够实现智能问答、聊天互动、文本生成等多种应用场景，并且具有丰富的知识储备，涵盖科学、技术、文化、艺术、历史等领域。为了展示“天工”的表现，“天工”团队在2023年4月17日启动了邀请测试，并在直播中进行了现场实时演示。

在直播中，“天工”展示了它在编程、写诗、创作等方面的能力，并且与主持人和网友进行了有趣的对话。其中最令人惊讶的是，“天工”竟然能够通过自家公司的程序员面试，回答出了一些复杂的算法题，并且给出了详细的解释和代码。这说明“天工”不仅掌握了编程语言的语法和逻辑，而且还具有一定的创造力和推理能力。

除了编程之外，“天工”还展示了它在写诗方面的才华。当主持人要求“天工”写一首五言绝句时，“天工”迅速给出了如下的作品：

春风吹柳絮， 柳絮飞花间。 花间有佳人， 佳人笑春光。

这首诗不仅符合五言绝句的格式和韵律，而且还富有意境和情感，体现出“天工”的文学素养和审美观。

在创作方面，“天工”也有着不俗的表现。当主持人要求“天工”写一个二次元mmorpg游戏广告文案时，“天工”给出了如下的结果：

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