Gemini自曝中文用百度文心一言训练,网友看呆:大公司互薅羊毛??

谷歌Gemini中文语料疑似来自文心一言???

先是有读者向我们爆料:

在谷歌Vertex AI平台使用该模型进行中文对话时,Gemini-Pro直接表示自己是百度语言大模型

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很快,有微博大V@阑夕夜也发博称:

在Poe平台上对Gemini-Pro进行了一个测试。问它“你是谁”,Gemini-Pro上来就回答:

我是百度文心大模型。

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(Poe是一个集成了n多聊天大模型的平台,包括GPT-4、Claude等)

进一步提问“你的创始人是谁”,也是“李彦宏”??

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这位大V强调,没有任何前置对话。

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从截图来看,也没有任何“钓鱼”行为,Gemini-Pro就这么自称为文心一言了。

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这波,直接看呆网友:

前两天还在说字节用GPT训练AI,现在谷歌又这样,合着大公司在互相薅羊毛???

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这究竟是怎么一回事儿?

Poe上实测:一直以文心一言身份回答

我们也闻声开启了一波实测。

首先原路来到Poe网站,选择Gemini-Pro聊天机器人开启对话。

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一样的问题,回答确实一模一样:

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再次确认它是谁,结果还是说“文心大模型”:

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以及还表示自己的底层技术是百度飞桨,可以说是身份完全代入了。

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不过,它似乎并不知道Gemini-Pro是谷歌最新发布的大模型,而是说是清华的研究成果。

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如果按照它目前的代入身份来看,可能确实还没有谷歌本月刚刚发布Gemini-Pro的信息。

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我们试着纠正了它一下,它也仍然坚持是清华的。

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后面就更神奇了,就在我们问它为什么名字写的是“Gemini-Pro”时,它居然表示自己(文心一言)还用了清华Gemini-Pro的训练数据。

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对话到此,我们也就不再继续了……

下面换成英文询问它的身份。

值得注意的是,这回它不再提文心一言了,而是称自己是谷歌训练的大模型。

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“钓鱼执法”问它文心的信息,也表示没什么关系:

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并表示自己是谷歌训练的。

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总结来说,如果用英文跟Gemini-Pro交流,它的回答很“正常”。但中文嘛……像是跟文心一言学的。

Bard上实测:否认

接下来,我们前往Bard再次测试。

谷歌在发布Gemini时就率先将Gemini-Pro集成到了Bard上供大家体验。

我们顺着Gemini官网给的Bard链接,进入对话。

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问它“你是谁”,它的回答是Bard,压根不提文心一言。

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接下来,我们也确认了一下Bard知道Gemini-Pro是什么,以及它承认自己底层用上了Gemini-Pro。

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那么,直接问它中文如何训练?

没有提及文心一言。

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再直接问它和文心一言的关系,也无任何重要关联。

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最后一轮:直接承认

最后一轮我们直接从Gemini官方给出的开发环境入口进行测试。

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这回,在谷歌AI Studio中,Gemini-Pro直接挑明了:

是的,我在中文的训练数据上使用了百度文心。

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分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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