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文心一言非会员限速,会成为下一个百度网盘吗?

作者:人人都是产品经理发布时间:2024-08-24

作为百度推出的大型语言模型,文心一言一度被看作是中国版的ChatGPT,其生成式对话和文本生成能力受到了广泛关注。然而,近期用户发现文心一言的反应速度有了明显下降,这引发了对百度可能采取的限速策略的讨论。这种策略是否会使文心一言走上百度网盘的老路,成为人们关注的焦点。

常用文心一言的同学,有没有发现它最近的反应速度变慢了不少?

文心一言是百度研发的一款大型语言模型,专注于生成式对话和文本生成,被外界誉为中国版的ChatGPT。

比如下面这个非常常规的问题,它“深入分析参考资料”的时间需要1分钟以上,让我一度怀疑是自己断网了。

而今年初我刚使用它的时候,它回答问题的反应速度还在5秒钟左右。

01. 文心一言的“限速”历程

2022年11月,ChatGPT火爆全网,迅速吸引了大量用户和媒体的关注,在短短五天内,注册用户数超过了100万。

在ChatGPT大火之前,百度AI的公众号上就已经有了文心一言的入口,当时注册后还可以免费使用5次,可以创作图片,也可以进行文案、小说的续写。

但ChatGPT火爆之后,文心一言的免费入口突然关闭。

直到2023年2月7日,百度官方确认将推出一个类似于ChatGPT的项目,将其命名为“文心一言”。

有网友说3月下旬申请了文心一言的试用,排队了大半个月,4月底收到了试用通知。

2023年8月31日,文心一言3.5版本向社会免费全面开放,内容创作领域迎来一场盛宴,很多创作者都分享了自己用AI创作的内容,有贬有褒,但仍然是期待大于担忧。

2023年10月17日,在百度世界2023大会上,百度CEO李彦宏宣布文心大模型4.0正式发布,并开启了邀请测试。值得一提的是,4.0版本是收费的。

差不多同时期开放的,还有通义千问(10月31日)、豆包、Kimi、智谱清言、混元大模型(10月26日)、讯飞星火认知大模型(10月24日)等。

随着文心一言3.5版本的深入使用,后台逐渐出现多处出现“开通会员”的入口,有人还收到了会员试用的资格。

我也收到了“会员夜间试用”,本着对比一下会员版本与免费版本的区别心态,我按下了会员试用的按钮,从此平台的反应速度越来越慢。

从原本的5秒给出回答,到现在每次都要1分钟以上,问题回答的中途也会突然卡住,要反应好一会儿才会继续回答,让我一下子回到了用百度网盘下载视频的记忆里。

02. 百度网盘的限速历程

以前公司做大型活动,活动结束后供应商会将活动现场的视频上传到百度网盘,然后我们来下载。

然而即使开通了百度网盘的会员,下载一场活动上百GB的视频,还是需要好几天,下载到崩溃。后来还是采用原始方法,让供应商直接寄装有视频的硬盘给我,才解决了这个问题。

众所周知,百度网盘在早期阶段,为了吸引用户,提供了较大的免费存储空间和较为宽松的下载速度,新用户注册即可获得2TB的存储空间。

从2016年起,百度网盘开始实行限速政策,对于非会员用户,下载速度被严格限制,即便用户本地网络条件很好,下载速度也被控制在较低水平,如100K/s或更低,一支2G的视频能下载一天。

到2018年,百度网盘的限速政策进一步收紧,即便是拥有高速宽带的用户也无法享受到应有的下载速度,除非成为超级会员,否则下载速度将受到显著限制。

2021年底,百度网盘推出了“青春版”网盘,宣称限速成为历史,不过空间仅限10GB,用户可以通过付费或参与活动的方式扩容。

在此期间,用户对百度网盘的限速政策表达了强烈的不满,认为自己已经支付了网络费用,不应该再为正常使用网盘的下载速度额外付费。

但百度网盘并没有为此调整政策,直到现在,限速仍然是百度收取会员费的最主要手段。

文心一言现在的限速政策,几乎就是对百度网盘的复制粘贴。

一开始开放后获取了大量用户,推出会员版本。再对非会员进行限速,迫使用户向付费会员转化。

03. 文心一言可以高枕无忧吗

如果被限速不只是我一个人的经历,那么它可能真的是文心一言的“驱赶到会员”政策,让用户尽可能多的使用付费版本,而不是继续留在3.5版本继续“薅羊毛”。

当然作为一款商业化的软件,想要获取更多付费用户,获得更多利润是理所当然的,但这种给了免费版本,却大幅度限速的行为,看似正当,实则是强制,实在让人生不出好感来。

文心一言如此做,是因为对自身产品有信心,但它作为大型语言模型,专注于生成式对话和文本生成,被外界誉为中国版的ChatGPT,内容真的做到尽善尽美,可以高枕无忧了吗?

并不尽然。

精准度有待提高

此前有朋友吐槽,生成式AI对于“不知道”的事情,居然就自己直接编。

在“请帮我整理一个低空经济的产业链表格,分为上中下游产业链,每个产业链列出20家企业”问题下,文心一言给出的回答是这样的:

通义千问给出的回答是这样的:

豆包给出的答案是这样的:

相比较而言,通义千问和豆包给出的答案具体到每一家企业,其中豆包甚至还列出了具体的类别,更符合我的需求。

回答内容单一、泛化

使用过不同大语言模型的同学,有可能会有更深的感触,“首先-其次-再者”就是非常典型的文心一言逻辑,回答内容非常程式化,每两句话之间的逻辑关系并不那么紧密,因此理解起来相对比较困难。

而且内容上,与用户期待的个性化和多样化相差甚远,有些内容甚至放之四海而皆准,没有什么针对性。

这其实是算法比较简单的问题。

根据我使用的几款AI大模型,可以做一个简单的盘点:

作为国内排名靠前的AI大语言模型,核心重点应该放在算法优化、功能的实用、更新频率、界面设计和技术性能上,而非刚刚开始就将重点放在大肆的商业化付费上。

刀不磨,难砍柴。

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