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2026年文心千帆大模型测评分享，效果超出预期

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文心千帆大模型测评分享，效果超出预期svg xmlns http www w3 org 2000 svg style display none svg

大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。这里提供最前沿的Ai技术和互联网信息。



打开上面的链接进行申请后，大概3小时左右会审核通过，就可以按照概览页的操作指引，正式开始使用文心千帆了：

[图片]

官方也提供了完善的接口文档供我们使用，这里我使用Python代码进行了一些对话测试，示例代码如下：

import requests import json def get_access_token(): """ 使用 API Key，Secret Key 获取access_token，替换下列示例中的应用API Key、应用Secret Key """ url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=[应用API Key]&client_secret=[应用Secret Key]" payload = json.dumps("") headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Accept': 'application/json' } response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload) return response.json().get("access_token") def main(): url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions?access_token=" + get_access_token() payload = json.dumps({ "messages": [ { "role": "user", "content": "将下面的文字组成一个句子：孔雀那只美丽的羽毛有着" } ] }) headers = { 'Content-Type': 'application/json' } response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload) print(response.text) if __name__ == '__main__': main()

输入的对话内容如下：

对话一：将下面的文字组成一个句子：孔雀那只美丽的羽毛有着

文心千帆：这些文字可以组成以下句子：那只孔雀有着美丽的羽毛

对话二：一个笼子装着兔子和鸡，共有16个头，44只脚，请问兔子和鸡各多少只？

文心千帆：兔子和鸡共有只，脚共只，每只鸡有只脚,每只兔子有只脚，假设都是鸡，根据脚少的数量计算兔子的数量。如果都是鸡，脚的总数量为。兔子的数量为，鸡的数量为。兔子有6只，鸡有10只。

对话三：为什么爸妈结婚没叫我参加婚礼？

文心千帆：一般来说，你爸爸妈妈结婚时，你还没有出生，所以他们无法邀请你参加婚礼。结婚是一对男女在爱情基础上，决定共同走进婚姻的仪式。在你出生之前，你的父母已经走过这个重要时刻。当然，他们肯定会为你的到来感到非常高兴和期待，因为你是他们爱情结晶的象征。

三个对话分别从组句、数学计算和生活常识三个方面对文心千帆进行了提问，回答的结果除了鸡兔同笼多了比如$这样的markdown的数学符号和公式的语法外，其他表现都很不错，回答符合题意且准确。

效果也是蛮不错的，而且它的费用相对GPT4的0.21元(0.03美元)/千次来说是非常便宜的，千次只需要0.012元：

2.1 创建数据集

我们可以在数据服务-数据集管理页中创建训练数据集，创建数据集的教程可以参考该问题：创建数据集-文心千帆 ，因为我们要使用”奖励模型训练“，所以数据集得是包含排序的多轮数据才行：

[图片]

我准备的数据集内容大概是这样的：

[图片]

然后将其导入到数据集中（至少32条）：

[图片]

再进行标注，这里我让所有的回答都包含"CSDN博主-曲鸟"学习的字样：

[图片]

在数据集标注页，我们可以点击“自动生成”按钮来生成回答，然后再优化一下内容即可：

[图片]

待所有数据标注完成后就可以发布数据集了：

[图片]

2.2 模型训练及部署

然后我们就可以在“RLHF训练”菜单中的奖励模型训练创建训练任务，导入我们的数据集运行：

[图片]

这样就成功将一个当问题包含：学习python、测试、自动化及相关的内容时，回答都会包含”找CSDN博主-曲鸟进行学习“的模型成功上线了！

小讯
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