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萬眾矚目,谷歌的反擊戰(zhàn),Bard vs GPT4,效果實(shí)測!

 黃爸爸好 2023-05-12 發(fā)布于上海

第一時間獲取價值內(nèi)容

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編輯:Jack Cui

大家好,我是 Jack。

昨晚的谷歌I/O 2023大會,小伙伴們都看了嗎?

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很多自媒體都凌晨發(fā)文,爭先報(bào)道了一番,有的人說谷歌一雪前恥了,有的人說谷歌還有差距。

別光聽別人說,真不如自己去體驗(yàn)一下。

現(xiàn)在 Bard 的使用門檻降低了,取消 waitlist,不用排隊(duì),大家都能用了!

體驗(yàn)地址(需要??):

https://bard.google.com/

同時,開放地區(qū)不再限于美國和英國,現(xiàn)在支持超過 180 多個國家。

除了英語,現(xiàn)在支持日語和韓語,但是目前依然不支持中文。根據(jù) I/O大 會的消息,后續(xù)會支持更多語言。

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ok,說完這些,再說下體驗(yàn)感受,一句話概括就是:Bard 升級之后確實(shí)變強(qiáng)了,使用門檻也變低了,但目前看,它對 ChatGPT 還構(gòu)不成威脅。

首先,PaLM 2 是 Google 最新的 AI 語言模型,對標(biāo)的是 OpenAI 的 GPT-4,可以處理多種文本任務(wù),如推理、編寫代碼和翻譯。

實(shí)際上,PaLM 2 是指一個系列的模型,根據(jù)規(guī)模大小的不同,PaLM 2又分為:Gecko、Otter、Bison 和 Unicorn,可以根據(jù)不同的領(lǐng)域和需求進(jìn)行微調(diào),最小的甚至可以在移動端部署。

PaLM 2 已經(jīng)應(yīng)用于 Google 的 25 個產(chǎn)品和功能中,包括 Bard 聊天機(jī)器人和 Google Workspace 應(yīng)用。

PaLM 2 模型包含 5400 億參數(shù),對比之前發(fā)布的多模態(tài)視覺語言模型 PaLM-E,是 5620 億參數(shù)。

與 OpenAI 類似,谷歌沒有提供更多關(guān)于它如何訓(xùn)練這個 PaLM 2 模型的技術(shù)細(xì)節(jié)。

在技術(shù)報(bào)告中,谷歌團(tuán)隊(duì)給出了 PaLM-2 和初代 PaLM 模型的一些實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比。

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有一點(diǎn)需要提一下,PaLM 2 現(xiàn)在通過 Google 的 PaLM API、Firebase 和 Colab 提供給開發(fā)人員。

上面已經(jīng)提到,PaLM 2 不是特指一個模型,而是一系列模型。除了不同規(guī)模的模型,還有不同領(lǐng)域的模型。

比如,Med-PaLM 2,由具有醫(yī)學(xué)知識的健康研究團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練,可以回答問題并從各種醫(yī)學(xué)文本中總結(jié)分析。已經(jīng)在醫(yī)療能力方面取得了最領(lǐng)先的成果,并且是第一個在美國醫(yī)療執(zhí)照考試類問題上表現(xiàn)出“專家”水平的大型語言模型。Med-PaLM 2 將在今年晚些時候向一小部分云服務(wù)客戶開放,以征求反饋,并確定安全、有用的使用案例。

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Sec-PaLM,它是 PaLM 2 另外一個專用版本,接受過安全用例培訓(xùn),可以用于網(wǎng)絡(luò)安全分析方面。它通過谷歌云為用戶提供,使用人工智能來幫助分析和解釋潛在惡意腳本的行為,并檢測哪些腳本可能對個人和組織構(gòu)成威脅。

這是 Bard 官網(wǎng)的更新日志:

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目前 Bard 也是不支持多模態(tài)的,不能生成圖片,他的回答是提供了一些 prompt。

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目前 Bard 已經(jīng)跟谷歌自家的辦公產(chǎn)品打通。比如 Bard 生成的回答支持直接導(dǎo)入到 Doc 文檔和 Gmail 郵件,甚至是 Colab(當(dāng)回答中有代碼時)。

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讓 Bard 為一段 python 程序做逐行注釋:

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def countingSort(arr, exp1):
  '''
  This function sorts the array arr using counting sort.

  Args:
    arr: The array to be sorted.
    exp1: The exponent of the current digit.

  Returns:
    The sorted array.
  '
''

  # Get the length of the array.
  n = len(arr)

  # Create an output array of the same size as the input array.
  output = [0] * (n)

  # Create a count array to store the number of occurrences of each digit.
  count = [0] * (10)

  # Iterate over the input array and increment the count array at the index of the current digit.
  for i in range(0, n):
    index = (arr[i] // exp1)
    count[int((index) % 10)] += 1

  # Iterate over the count array and update it to store the cumulative sum of the counts.
  for i in range(1, 10):
    count[i] += count[i - 1]

  # Iterate over the input array in reverse order and store the elements in the output array,
  # starting at the index of the current digit.
  i = n - 1
  while i >= 0:
    index = (arr[i] // exp1)
    output[count[int((index) % 10)] - 1] = arr[i]
    count[int((index) % 10)] -= 1
    i -= 1

  # Copy the output array to the input array.
  for i in range(0, len(arr)):
    arr[i] = output[i]


def radixSort(arr):
  '''
  This function sorts the array arr using radix sort.

  Args:
    arr: The array to be sorted.

  Returns:
    The sorted array.
  '
''

  # Get the maximum value in the array.
  max1 = max(arr)

  # Start with the exponent 1 and iterate until the maximum value is not divisible by the exponent.
  exp = 1
  while max1 // exp > 0:
    # Sort the array using counting sort for the current exponent.
    countingSort(arr, exp)
    # Increase the exponent by 1.
    exp *= 10


# Create an array of numbers.
arr = [170, 45, 75, 90, 802, 24, 2, 66]

# Sort the array using radix sort.
radixSort(arr)

# Print the sorted array.
for i in range(len(arr)):
  print(arr[i], end=' ')

對比一下 ChatGPT 的回答:

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再看下推理問題:

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Bard 還是會胡說八道,再對比一下 ChatGPT。

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總之,Bard 確實(shí)變強(qiáng)了,但還是有要追趕的地方。

感興趣的小伙伴,不妨親自體驗(yàn)下:

https://bard.google.com/

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