对于我国的人工智能语言模型，复旦教授肖仰华指出，中国在AI领域的创新能力的提高还有待进一步努力。

　　我们国内有很多企业投入了大量的研发资源，虽然我们的的大模型也能在某些评测数据或评测指标上接近甚至超过国外GPT4，但是从总体上来看，其综合能力与GPT4依然存在明显差距。

　　首先，GPT-4的训练数据量达到了10万亿个单词，而国内最大的预训练语言模型数据集只有数百亿个单词，使得国内AI工具在处理大量数据方面存在一定限制。

　　其次，GPT-4的训练算力可能达到目前最强的计算机集群，这使得它在处理大量数据和进行复杂计算方面具有优势。相比之下，国内大型预训练语言模型在计算能力方面可能受到一定限制。

　　肖仰华教授认为，我们并未能在国际上率先推出最为先进的大语言模型，这也是导致我们与国外大模型之间存在差距的原因之一。

　　此外，我们缺乏对原始创新能力的重视，而这种能力对于推进AI技术的发展至关重要。为了提高我们的原始创新能力，我们需要在人才培养、科研投入、学术研究等方面进行深入的探索和实践。只有这样，我们才能够在AI领域取得更大的进步，为我们的经济发展和社会进步做出更大的贡献。

　　中国在AI领域还有很长的路要走，希望未来我们的AI技术能够更上一层楼，让我们在国际舞台上更加出色!