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# integra el modelo grande Wenxin Qianfan de Baidu en WordPress y lo compara con GPT

El fin de semana pasado, el modelo Wenxin Qianfan de Baidu se integró en WordPress.
1. Proceso básico:
1. Primero solicite experimentar el modelo grande Wenxin Qianfan en Baidu, que primero requiere certificación.

2. Después de pasar, active el modelo grande, porque el modelo grande de Baidu se cobra por su uso y se cobra por token, necesita tener saldo en su cuenta para activarlo.

3. Luego, cree una aplicación para que tenga appid, clave api y clave secreta.

4. Luego, lea la documentación y conecte la interfaz correspondiente.
Básicamente, obtienes el token de acceso a través de la clave API y la clave secreta, luego envías la pregunta y obtienes la respuesta.

2. Código clave
1. Obtenga el código clave del token de acceso.

"`php
función privada getAccessToken(){
$curl = curl_init();
curl_setopt_array($curl, matriz(
CURLOPT_URL => “https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?client_id=”.$this->client_id.”&client_secret=”.$this->client_secret.”&grant_type=client_credentials”,
CURLOPT_TIMEOUT => 30,
CURLOPT_RETURNTRANSFER => verdadero,
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => 'POST',
CURLOPT_HTTPHEADER => matriz(
'Tipo de contenido: aplicación/json',
'Aceptar: aplicación/json'
),

));
$response = curl_exec($curl);
curl_close($curl);
$rtn = json_decode($response);
devolver $rtn->access_token;
}
“`

2. Llame al código clave del modelo grande de Ernie Bot.

"`php
función pública runErnieBot($message) {
$curl = curl_init();
curl_setopt_array($curl, matriz(
CURLOPT_URL => “https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions?access_token={$this->getAccessToken()}”,
CURLOPT_TIMEOUT => 30,
CURLOPT_RETURNTRANSFER => verdadero,
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => 'POST',
CURLOPT_POSTFIELDS =>$mensaje,
CURLOPT_HTTPHEADER => matriz(
'Tipo de contenido: aplicación/json'
),
));
$response = curl_exec($curl);
curl_close($curl);
devolver $respuesta;
}
“`

3. Llame al código clave del modelo grande Ernie Bot Turbo

"`php
función pública ejecutarErnieBotTurbo($message) {
$curl = curl_init();
curl_setopt_array($curl, matriz(
CURLOPT_URL => “https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/eb-instant?access_token={$this->getAccessToken()}”,
CURLOPT_TIMEOUT => 30,
CURLOPT_RETURNTRANSFER => verdadero,
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => 'POST',
CURLOPT_POSTFIELDS =>$mensaje,
CURLOPT_HTTPHEADER => matriz(
'Tipo de contenido: aplicación/json'
),
));
$response = curl_exec($curl);
curl_close($curl);
devolver $respuesta;
}
“`

En los últimos días de pruebas, el rendimiento del modelo grande de Baidu Wenxin Qianfan en chino es mucho mejor que el de GPT.
El nivel chino de GPT es el nivel de "texto explicativo".
El nivel chino del modelo grande Baidu Wenxin Qianfan es al menos mejor que el "texto explicativo".

En los últimos dos años, ha habido una tendencia obvia.

Cada vez están surgiendo más productos de software y hardware de inteligencia artificial.

La mayoría de estos productos se utilizan en diversos campos, como ciudades inteligentes, AIOT, informática de punta, agricultura inteligente, fábricas inteligentes, robots, etc.

Esta dirección general será cada vez más prometedora en el futuro.

En comparación con el metaverso puramente dimensional de información, esta es una dirección de producto que puede intervenir directamente en el mundo real, afectar profundamente al mundo y, en última instancia, conducir a iteraciones a gran escala en todas las direcciones de toda la sociedad.