救命,大模型開始給我上口語課了
大模型的火從去年年底蔓延至了現(xiàn)在,其中,垂直細(xì)分領(lǐng)域上逐漸出現(xiàn)了幾位選手,比如在教育垂直場景下,就有網(wǎng)易有道近日發(fā)布的“子曰”大模型。那么,“子曰”大模型的實際體驗感如何?一起來看看本文的體驗和分析。
在手機上打開名為Hi Echo的App,點擊通話,接通后一個名叫Echo的虛擬形象彈了出來,這是一位24小時全程待命的私人口語教練。
當(dāng)我想練口語的時候,我可以問它任何問題,Echo這位虛擬人,像真人老師一樣循循善誘又流暢自如的使用純正美音回答,這幾乎是我能想象到的最自然的口語交互方式了。
這一幕發(fā)生在26號有道“子曰”教育大模型應(yīng)用成果發(fā)布會上,這位名叫Echo的口語教練實際上是由網(wǎng)易有道子曰大模型所驅(qū)動的最新產(chǎn)品,它就像是我記憶中那位無限溫柔耐心,永遠不會發(fā)脾氣的英語老師一樣,在這里我不用擔(dān)心自己的英語口音,也不用害怕想不出話題直接社死,只管大膽去說就行了,剩下的都由老師來幫忙。
品玩第一時間上手試用了這款新產(chǎn)品。
接通后,我可以和Echo隨意談?wù)撊魏胃信d趣的話題,從北京的名勝古跡到它的職業(yè)理想都可以,Echo的回答速度飛快,表達自如。
由于大模型能力支持,Echo能同時聽懂中文和英文(甚至是磕磕絆絆的中式英文),還能智能判斷說話的開始和結(jié)束,甚至還能接受對話被直接打斷,因此實際上我唯一需要做的就是和它說話。
當(dāng)然,單純“完成”一段對話還不夠,Echo更讓人深刻的能力是引導(dǎo)對話,“主動”的它可以說具有一定“情商”。比如在我表達了心情不好的時候,它提議給我講個笑話。
又或者,在我介紹了我的職業(yè)和工作內(nèi)容后,Echo一方面發(fā)表了自己的看法(科技發(fā)展非常迅速),另一方面還能基于對話發(fā)問(你對技術(shù)的未來怎么看),引導(dǎo)對話持續(xù)。
就連那個所有中國人都再熟悉不過的問題:How are you?Echo也能往下接。
Echo像人類的地方還不止于此。
再比如,Echo 介紹自己最喜歡的電影(《音樂之聲》和《獅子王》)之前有一種“選擇恐懼癥”發(fā)作的感覺,也很像人類在對話時的反應(yīng)。
Echo所具備的這種真實、自然的多輪對話的能力,實際上精準(zhǔn)還原了人們?nèi)粘J褂谜Z言的場景,它就像一個流利口語又十分健談的好朋友,我可以和它隨心所欲的談?wù)撊魏螁栴}而不用擔(dān)心出戲。
當(dāng)然,同樣可以把Echo當(dāng)做專業(yè)的口語教練,針對某個具體的話題進行練習(xí)。畢竟,人家Echo還擁有教育學(xué)碩士學(xué)位呢!
比如旅游相關(guān)話題,我可以作為游客,詢問面前這位無所不能的導(dǎo)游,連路線都給安排好了。
如果在對話中出現(xiàn)了卡住和不知道要怎么表達的情況,除了用中文外,還可以點擊界面上的小燈泡按鈕,系統(tǒng)會自動匹配、推薦適合當(dāng)下對話的句子,可以直接選擇跟讀。
作為專業(yè)的口語教練,在整個對話完成后,還會收到一份口語分析報告。
首先是對整段對話的等級評分,包括了詞匯、發(fā)音和語法這幾個部分。
接著能看到和Echo完整對話,系統(tǒng)還特別針對口語部分進行了AI潤色,從而輔助我讓句子變得更加準(zhǔn)確、生動。
用的多了就能發(fā)現(xiàn),Echo在點評中式英語方面可以說十分有經(jīng)驗了 ……
由于錄制了所有語音,因此還可以對照著系統(tǒng)給出的發(fā)音問題回放自己的語音來進行檢查和糾錯。
由于這些功能都是系統(tǒng)級的,所以可以在我的每一次對話中都看到這些點評,而由于大模型能力的加持,Echo實際上涉及的話題范圍近乎是無限的,App基于場景簡單分成了8類,涵蓋個人發(fā)展、生活日常、社會議題等共60多個小的話題門類。
在點擊進入某個具體門類后,Echo就會化身成為這個領(lǐng)域的專家,可以圍繞著相關(guān)主題進行深入探討。
作為藝術(shù)愛好者探討當(dāng)代藝術(shù)館和一般性藝術(shù)館之間的區(qū)別。
可以看到,Echo的用詞流暢而口語化,在同一段中盡量使用了不同的表述形式,同時做到了信息的精準(zhǔn)傳遞。
下面有關(guān)個人身體鍛煉的例子也很典型。
Echo不僅非常簡練介紹了有氧運動和力量訓(xùn)練各自的優(yōu)點,還明確了循序漸進的鍛煉思路以及格外強調(diào)了鍛煉對心理健康的好處。
因此,這種對話實際上不僅進行了口語技巧的訓(xùn)練,還輔助用戶拓展了對具體話題的討論廣度,有過口語考試經(jīng)驗的人都知道,這種提煉重點、拓展話題的能力恰恰是口語能力考察的重點之一。
再舉個例子,比如雅思考試中經(jīng)常出現(xiàn)的介紹家鄉(xiāng)/城市類話題,Echo就能很好地用來輔助復(fù)習(xí)。
系統(tǒng)還貼心的在場景設(shè)置時就已經(jīng)幫忙劃出一些談話要點。
另一個考試中出現(xiàn)比較多的場景是租房子,在這里Echo化身成為一名房東。具體的對話過程大家可以自己體驗,比較好玩的是,不管向它確認(rèn)多少遍,Echo都堅稱房租是1元!
如果不是bug的話那可真是業(yè)界良心了!
而除了偏日常的討論外,Echo在理解復(fù)雜問題和討論抽象概念方面也還挺擅長的,比如城市社群多元化,這是一個在英語世界比較主流的議題。
當(dāng)然,我們不會忘記問Echo有關(guān)人工智能的看法的,而Echo的回答也可以說是比較公允了,關(guān)于人工智能的利弊都有點到。
從互動性、話題深度、語言精準(zhǔn)度以及對用戶的語言評價和優(yōu)化上,Echo都達到了相當(dāng)水準(zhǔn),當(dāng)然,這不是說它不會出現(xiàn)失誤,比如下面這個例子。
不過,隨著對話繼續(xù)進行,Echo很快自己就進行了糾正。盡管類似的失誤尚不能完全避免,但瑕不掩瑜,在沒有大模型之前,像Echo這種級別的基于互動的綜合語言功能App是不可能出現(xiàn)的,甚至可以說,這是第一次,在語言學(xué)習(xí)最困難的口語部分,技術(shù)某種程度上發(fā)揮了主導(dǎo)作用。
大模型熱從去年底延燒到現(xiàn)在,大致經(jīng)歷了“百模大戰(zhàn)”和“垂直模型”兩個階段,前者強調(diào)參數(shù)量、通用性,后者則逐漸將目光轉(zhuǎn)向細(xì)分行業(yè)領(lǐng)域。
出現(xiàn)這種轉(zhuǎn)向,是因為每個大模型玩家都有一道必答題需要回答:大模型的商業(yè)化路徑是什么?
有兩個賽道看上去是十分確定,那就是搜索和語言類產(chǎn)品,相比于前者,和語言有關(guān)的功能,比如翻譯、生成式寫作、文檔問答等,它們的教育屬性幾乎和大模型有著天然的契合,畢竟大模型的全稱就是大語言模型。
但實際上,我們目前能看到的跑出來的教育類大模型落地產(chǎn)品可以說寥寥無幾,相比之下,有道在5月時就劇透了Echo這款產(chǎn)品,26號的發(fā)布會上,除了Echo代表的虛擬人口語教練外,網(wǎng)易有道展示了“子曰”大模型在多個場景中的應(yīng)用成果,包括作文批改、習(xí)題答疑、語法精講等六大教育的細(xì)分領(lǐng)域,充分展現(xiàn)了“子曰”大模型在自然語言處理領(lǐng)域的技術(shù)實力和教育領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用前景。
用有道CEO周楓的話來說,大模型在教育領(lǐng)域中最大的機會就是助力因材施教,“我們的目標(biāo)很明確,就是以實際的教育場景驅(qū)動,用技術(shù)創(chuàng)新助力教育創(chuàng)新。”周楓在發(fā)布會現(xiàn)場說到。
顯然,大模型帶來的技術(shù)創(chuàng)新是革命性的,Echo就是最典型的例子,“會看會寫不會說”是許多人學(xué)英語的通病,而造成“啞巴英語”的一大原因就是缺乏語言環(huán)境,而營造一個通過語言來多輪互動的場景恰恰是大模型最擅長的。
由此,一個長久無法得到解決的基于場景的痛點被大模型化解。
當(dāng)然,除了大模型賦能以外,想要打造成熟的商業(yè)化產(chǎn)品還離不開在教育行業(yè)深耕多年積累的豐富場景經(jīng)驗。以Echo為例,想要成為合格的口語教練,內(nèi)容生成和對話能力固然重要,但語音內(nèi)容識別能力、全維度評測糾錯能力,甚至虛擬人準(zhǔn)確而賦予情感的表現(xiàn)力都同樣重要,而這些“內(nèi)功”在短期內(nèi)是不可能速成的。
一切都基于場景和產(chǎn)品。這不由讓人期待下半年國內(nèi)大模型生態(tài)的演化,隨著更多垂直模型的問世,場景賽道的明確,產(chǎn)品如何在與大模型能力結(jié)合的基礎(chǔ)上落地將是所有人關(guān)注的焦點,而有道已經(jīng)走在了前面。
根據(jù)發(fā)布會上的透露,很快有道將把Echo的口語能力擴展到包括詞典、翻譯軟件和各種硬件產(chǎn)品上去,這意味著大模型商業(yè)化鏈路率先由有道在教育垂直場景上跑通,而更多的大模型產(chǎn)品也正在路上。
中國大模型發(fā)展的新階段,已經(jīng)到來了。
作者:鐘文
來源公眾號:品玩(ID:pinwancool),有品好玩的科技,一切與你有關(guān)。
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