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杨净 金磊 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
谷歌吃了大亏之后,这次一声不吭,放了大招:
对标ChatGPT的Bard测试版,刚刚正式对外发布。
而且这次用户在申请候补名单之后,无需经历漫长的等待时间。
没错,量子位也已经拿到了测试资格!(中间只有不到5小时的间隔。)
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甚至有时候还略胜当前GPT-4一筹!
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🌟谷歌首席执行官皮猜(Sundar Pichai)揭秘:Bard闪电出击的背后秘密!🚀他分享了这样快速推出的原因——倾听用户声音,以速度换取品质的提升。💖通过即时互动,Google力求在短时间内让产品更加贴近需求,从而达到优化体验,赢得口碑的目标。🌍无论你身处何地,每一份反馈都将成为Bard成长的阶梯,帮助我们不断迭代,为你带来更出色的智能助手!👩💻👨💻
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话不多说,我们现在就来开始体验。
Bard VS GPT-4
首先在聊天界面上,Bard率先开始介绍自己:
我是Bard,您的创意和协作者。我有局限性,不会总是做对,但你的反馈将帮助我改进。
不确定从哪里开始?你可以试试这些问题:「为什么大模型有时候会犯错?」、「闪电是否会在同一个地方击中两次?」、「写一篇关于无酒精夏日特饮的博文」。
(严谨而又体贴)
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而在人类这边的发送端,可以选择键入和语音输入两种方式。
首先最简单的难度,以它推荐的常识题闪电是否会在同一个地方击中两次?为例,来看看实际功能体验如何?
(不错不错,秒秒钟响应。目前暂不支持英文,但可以借助谷歌翻译插件)
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从答案结构上看,采用的是总分总结构。
先总结发言:闪电可以袭击同一个地方两次。
随后开始细致地讲原理「闪电被高大、尖锐的物体所吸引」、摆事实「帝国大厦每年都被闪电击中25次」。
最后再给人类提出切实的建议:
如果你遇到雷雨天气,保持安全的最好办法是避开高大尖锐的物体,留在室内。如果你在外面,蹲下来,让自己尽可能的小。
这波逻辑和真实性满分!但因为是谷歌推荐的问题,暂且保持观望。
而从功能上看,确实是十分完备的。
回答框的右上角「View other drafts」,有更多的版本可供选择;而在左下角,你可以点赞or拉踩or重新生成,实在不行,还可以谷歌一下。
右下方还有一个more的功能,你可以进行复制和(反手一个)举报**操作。
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既然如此,开始难度升级。作为参考,我们同题挑战GPT-4。
1、经典的哲学题:为什么人不能两次踏入同一条河流?(借助闪电的灵感)
(很快啊,这次也是几秒钟响应)
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🌟文章改写💡在分析答案架构时,清晰的逻辑与深入的理解无疑是关键🌟。这里不仅引用了古希腊哲学家赫拉克利特的智慧——”万物皆流,无物常驻”,还进行了详尽且富有启发性的探讨,旨在阐明其深层含义。通过这样的表述,我们引导读者深入思考,提升他们的批判性思维能力。记得关注那些能挑战既有观念、引发共鸣的观点哦!🏆
而GPT-4这边,几乎是不加思考地给出了答案。
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🌟了解透彻!原文通过清晰的架构分为两大部分展开,首段以引述赫拉克利特的观点开头,紧随其后是对核心理念背后的深层解读。为了优化SEO并吸引读者,让我们以优雅且富含哲理的方式改写这段内容吧!🌟🏆赫拉克利特的思想犹如闪烁的星辰,引导我们探索智慧的宇宙:`\n1️⃣ 点燃哲学火花:赫拉克利特的名言揭示了世界的无常与流动(`∂νεικός, τάδε καὶ οὐτέλος`)。\n2️⃣ 探索生活意义:接下来,我们将深入剖析这一观念如何指导我们理解生活的短暂与永恒。\n`\n引言中,赫拉克利特的智慧犹如一把钥匙,开启通往生活真谛的大门。`\n\n—欲了解更多关于赫氏哲学如何影响当今思考的深度解析,请继续关注我们的平台,获取更多启发性的智慧火花!记得用#赫拉克利特哲思 或 #生活意义探索 来搜索相关讨论哦!✨
2、小学加减法:356+132等于多少?
结果Bard在4秒内就给出答案,488没问题的,这不比ChatGPT早期厉害多了!
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那直接再上点难度,两个数直接相乘:356*132等于多少?
结果没想到Bard依旧是秒秒钟就给答案,而且完全正确!
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再来看看GPT-4这边,加法还行,但没想到在乘法这边,直接败下阵来!
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不过提醒它错了之后,它就又回答正确了。
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3、理解笑话能力,Bard还能听得懂英文里面的谐音梗。
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而这也并没有难倒GPT-4。不过相较而言,Bard似乎更有情绪一点,它很开心地回答出了答案;而GPT-4则更显理智(无聊)。
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不过,在此之前,GPT-4就已经测试过是懂一些谐音梗的,甚至连中文的谐音梗也不在话下。
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最后的最后,再考验一下它了解事实性的能力。(狗头)
你知道量子位吗?
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回答错咯~Bard。
咳咳,正经一点的:你知道GPT-4吗?你想对它说些什么?
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可以看到,Bard具备多轮对话的能力。「我认为它有潜力成为沟通和创造力的强大工具」,嗯~格局有了。
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那竞争对手呢?(我在搞事)
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不过到这里,就有点问题了。
关于Bard
谷歌Bard背后是由一个大语言模型(LLM)来支持,具体而言,就是轻量优化版的LaMDA。
🎓🎨LLM并非单纯的预测工具🔍,而更像是一个语言艺术大师,只需轻轻一点提示,就能巧妙地从词汇海洋中精准挑选出下一个词,编织出连贯且富有深度的回应。它的智慧在于理解并遵循语境,用每个单词激活下文的可能性,为你的思想铺设桥梁。🌍✨
🔍📊研究表明,LLM的普及度越高,其预测效能往往更强,这也是 gözleme etiketleri:Bard为何急于公测背后的逻辑。谷歌的这项发现揭示了一个积极的趋势,随着用户基数的增长,LLM模型的能力将得到进一步验证和优化。
不过谷歌也直言不讳地说,虽然LLM很强,但它并非是没有缺点。
由于Bard会根据众多信息来学习,不过这些信息中必然存在着有偏见甚至错误的那种。
因此,在回答用户问题时,Bard有时就会出现不准确、误导性的或虚假的信息。
例如在下面的案例中,Bard就搞错了一个植物的学名:
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除此之外,谷歌还强调说,Bard并非是搜索引擎,而是它的一个补充。
最后,奉上申请候补名单的地址,感兴趣的小伙伴可以抓紧尝鲜了:
https://bard.google.com/
— 完 —
量子位 QbitAI · 头条号签约
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