生產效率的革新:騰訊混元大模型實測!

自從年初以ChatGPT爲代表的人工智能大模型爆火之後,市場上隨之出現了很多大模型相關的工具。作爲一個IT行業的技術人員,肯定不會放過這種對新技術嚐鮮的機會。

最近騰訊推出了自己的大模型:混元。目前剛開始內測,爲此我特意找認識的騰訊小夥伴幫我開通了內測資格,提前體驗了一下騰訊的混元大模型在實際工作中的表現,結果效果超過了我的預期。

先說結論:騰訊混元大模型在代碼生成和圖文理解及圖片生成方面的性能以及準確性,在我看來和之前體驗過的ChatGPT已經沒有明顯差別,甚至在中文語境下的上下文理解和給出建議方面,更有優勢

 

代碼生成能力

作爲一名軟件工程師,工作的日常大多要和代碼打交道。一般在開發階段,爲了快速測試自己實現的業務功能代碼是否符合預期,我們都會先進行本地測試。

但很多時候限於其他上下游依賴服務的開發進度,比較好的方法是自己實現一個mock接口,然後通過它快速驗證。先來看看混元大模型的代碼生成能力:

from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/api/users', methods=['GET'])
def get_users():
    users = [
        {'id': 1, 'name': 'Alice'},
        {'id': 2, 'name': 'Bob'},
        {'id': 3, 'name': 'Charlie'}
    ]
    return jsonify(users)

if __name__ == '__main__':
    app.run()

除了示例代碼,混元大模型還可以根據提示給出精準的優化建議,這其實節省了大量的重複勞動,可以讓開發者將精力放在對業務的理解和性能優化方面。

 

代碼優化能力

下面這段代碼是我16年初入行時寫的一段批量執行測試用例的自動化腳本,來看看混元大模型能給出什麼優化建議:

# coding=utf-8
import unittest
from unittest import defaultTestLoader

# 測試用例存放路徑
case_path = './Testcase/case'   

# 獲取所有測試用例
def get_allcase():
    discover = unittest.defaultTestLoader.discover(case_path, pattern="test*.py")
    suite = unittest.TestSuite()
    suite.addTest(discover)
    return suite

if __name__ == '__main__':
    # 運行測試用例
    runner = unittest.TextTestRunner()
    runner.run(get_allcase())

 

可以看到,經過混元大模型優化以後,代碼的可讀性不僅大大增加,且代碼的維護和擴展能力也得到了進一步增強。

 

解決方案能力

在日常工作中除了實現需求排查問題之外,還要寫很多的技術方案。比如有一個新服務要上線,爲了保障服務上線後的穩定性,需要對該服務進行性能測試,一般我們都需要先寫一份技術方案,評審通過才能開始執行性能測試。

很多同學對於寫技術方案很抗拒,因爲方案需要考慮整體的設計以及可行性,要耗費不少腦細胞。藉助騰訊的混元大模型,我們看看他能幫我們給出什麼建議?

提示詞:現在有這樣一個性能測試需求:要針對一個新上線的應用進行性能測試,目的是對線上的容量規劃進行評估。請告訴我如何設計一個性能測試方案。

對混元大模型給出的幾點建議進行解析:

確定目標範圍:這點至關重要,只有明確了關鍵目標和範圍,才能開展正確的測試活動。

設計測試場景:無論是研發還是測試,我們所有的技術實現都要基於具體的業務需求和場景。

制定負載模型:這裏我特別喜歡它的最後一句“包括不同用戶類型的混合比例、請求分佈特徵”,這其實就是我在性能測試文章和一些技術大會上分享時提到的業務模型、數據模型和流量模型。只有這三大模型做對了,才能保障性能測試的結果不會存在偏差。

溝通至關重要:很多同學會覺得性能測試就是找個工具壓測一下,其實不然。

性能測試是一個很重視團隊協作和溝通配合的軟件工程,而混元大模型能給出這個建議,確實是超出我的預料。本以爲它只能給出簡單的流程,結果它還能考慮到團隊協作以及溝通配合的重要性,這點也是很多技術同學工作中容易忽視的。

 

圖文解析能力

提示詞一:生成一個青年男性在馬路上,路兩側都是金黃色的落葉,遠方背景是一座大山,天空有候鳥飛過的圖片。

下圖是騰訊混元大模型幫我生成的圖片:

文生圖是一直是AIGC領域的核心技術之一,也是體現通用大模型能力的試金石,對模型算法、訓練平臺、算力設施都有較高的要求。古代對於詩詞和文章有一個很好的評價就是“望文生義”,而混元大模型給我的驚喜不亞於此。

作爲一個日更型的博主,我最苦惱的其實是每次發佈文章時找不到合適的配圖。以前只能通過搜索引擎去各種找,還要從很多圖片中挑選不帶水印、分辨率高且沒有版權糾紛的,老實說每次光找配圖就要浪費不少時間。

自從試用了混元大模型後,我最近的幾篇文章,配圖和封面都是直接用大模型直接生成的。只需要說明配圖的要求,混元大模型就能在幾秒鐘內生成我腦海中的配圖,簡單快捷還清晰。

對於我這種創作者來說,能快速把腦海中的靈感變現,是一個強需求。以前都是要麼隨身帶記事本或者手機,想辦法加深靈感記憶,然後花很多時間將靈感拼湊出內容。

但現在有靈感了,只需要隨時藉助混元大模型,就能隨時變現,可以說是即爲我節省了時間,還能讓我更高效的產出更多的原創內容。

提示詞二:如何理解輕舟已過萬重山?面對當下的裁員潮,求職者如何面對呢?

最近網上短視頻,有一個關於“輕舟已過萬重山”的解釋很火。以前只覺得這首古詩詞寫的好,但好的哪裏一直不得甚解,試了試混元大模型的解釋,豁然開朗。

人生很難一路平坦,很多時候我們面臨眼下的困境時會畏縮不前。但如果將困難看作是一種磨練和提升自己的機會,也許很久之後,當我們渡過難關成就了新的人生,反而會感謝這段經歷,也會對詩人“輕舟已過完重生”的豪邁心境敬佩不已。

正如當下,很多同學諮詢我目前找工作難,很多公司都在裁員,覺得前途無望心灰意冷。

但其實當下的困境只是暫時的,而且市場並不是缺少崗位,只是要求變了,作爲求職者調整好心態,提升自己的能力,優化簡歷的同時找機會內推,也有很多不錯的崗位。正如混元大模型的建議:
將當下的嚴峻形勢當作自己成長的過程,通過學習和實踐提高自己的專業能力,優化簡歷,重點突出自己的優勢,面試提前準備好常見問題和應對的回答方式,調整好心態,總會遇到好的機會和平臺。

 

從個人這段時間的使用體驗來看,騰訊混元大模型的優勢主要有如下幾項:

  1. 快捷的代碼生成和優化能力,不僅能生成代碼,還能給出切實可行的優化建議;
  2. 快速精準的問題解答能力,比如設計性能測試方案,能節省不少時間,並提供切實可行的思路。
  3. 快速生成圖片海報的能力,這種能力如果用一個詞來形容,那就是“所說即所得,所想即所得”。
  4. 很切合實際語境的文本理解和表達能力,並且對於一些常見的疑惑,也能給出專業詳盡的建議。

如果要整體概括混元大模型對日常工作和內容創作的幫助,我覺得,那就是對生產效率的革新,最切中它的價值。

騰訊混元大模型官方入口:https://hunyuan.tencent.com/

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