谷歌版ChatGPT突然公測！上手實測結果在此，體驗申請通過飛快
- PHPz轉載
- 2023-03-31 22:38:531602瀏覽
GoogleCEO皮猜哥（Sundar Pichai）解釋瞭如此上線之快的原因：希望獲得用戶的回饋，加速讓Bard變得更好。
Google吃了大虧之後，這次一聲不吭，放了大招：
對標ChatGPT的Bard測試版，剛剛正式對外發布。
而且這次用戶在申請候補名單之後，無需經歷漫長的等待時間。
沒錯，量子位元也已經拿到測試資格了！ （中間只有不到5小時的間隔。）
實測之後表示，Bard效果驚人，情緒和事實性有，尤其是ChatGPT前期的數理能力，Bard都不在話下。
甚至有時候還略勝目前GPT-4一籌！
GoogleCEO皮猜哥（Sundar Pichai）解釋瞭如此上線之快的原因：希望獲得用戶的回饋，加速讓Bard變得更好。
話不多說，我們現在就來開始體驗。
Bard VS GPT-4
首先在聊天介面上，Bard率先開始介紹自己：
我是Bard，您的創意和協作者。我有局限性，不會總是做對，但你的回饋將幫助我改進。
不確定從哪裡開始？你可以試試這些問題：「為什麼大模型有時會犯錯？」、「閃電是否會在同一個地方擊中兩次？」、「寫一篇關於無酒精夏日特飲的部落格文章」。
（嚴謹又體貼）
而在人類這邊的發送端，可以選擇鍵入和語音輸入兩種方式。
首先最簡單的難度，以它推薦的常識題閃電是否會在同一個地方擊中兩次？ 為例，來看看實際功能體驗如何？
（不錯不錯，秒秒鐘回應。目前暫不支援中文，但可以藉助Google翻譯外掛程式）
從答案結構上看，採用的是總分總結構。
先總結發言：閃電可以襲擊同一個地方兩次。
隨後開始細緻地講原理「閃電被高大、尖銳的物體所吸引」、擺事實「帝國大廈每年都被閃電擊中25次」 。
最後再給人類提出切實的建議：
如果你遇到雷雨天氣，保持安全的最好辦法是避開高大尖銳的物體，留在室內。如果你在外面，蹲下來，讓自己盡可能的小。
這波邏輯和真實性滿分！但因為是谷歌推薦的問題，暫且保持觀望。
而從功能來看，確實是十分完備的。
回答框的右上角「View other drafts」，有更多的版本可供選擇；而在左下角，你可以按讚or拉踩or重新生成，實在不行，還可以谷歌一下。
右下方還有一個more的功能，你可以進行複製和（反手一個）檢舉操作。
既然如此，開始難度升級。作為參考，我們同題挑戰GPT-4。
1、經典的哲學題：為什麼人不能兩次踏進同一條河流？ （借助閃電的靈感）
（很快啊，這次也是幾秒鐘響應）
#從答案結構上看，確實理解和邏輯能力滿分：先解釋這句話本身意義，也提到了來自赫拉克利特的名言，以及更多解釋和本身意義。
而GPT-4這邊，幾乎是不加思考地給了答案。
從結構上看，主要分成兩個部分。首先提到這是赫拉克利特說的，以及他的觀點；然後解釋背後隱藏的生命意義。
2、小學加減法：356 132等於多少？
結果Bard在4秒內就給答案，488沒問題的，這不比ChatGPT早期厲害多了！
那直接再上點難度，兩個數字直接相乘：356*132等於多少？
結果沒想到Bard依舊是秒秒鐘就給答案，而且完全正確！
再來看看GPT-4這邊，加法還行，但沒想到在乘法這邊，直接敗下陣來！
不過是提醒它錯了之後，它就又回答正確了。
如果換稍微難一點的高數題呢？如：f(x)=x(x-1)(x-2)(x-3)，f’(0)=？
正確答案應該是(-3)!，也就是-6。
但Bard這回就不太行了，並沒有理解題目的意思。
至於GPT-4，思路倒是沒啥問題，但最後計算又拉胯了…
3、理解笑話能力，Bard還能聽得懂英文裡面的和諧音梗。
4、程式碼能力：寫一段斐波那契數列的程式碼。
Bard很快就產生了正確的程式碼，而且程式碼習慣不錯。
我們可以把LLM視為預測引擎，當給出提示時，它會從接下來可能出現的單字中，一次選擇一個單字來產生反應。
Google在研究中發現，對LLM來說，使用的人越多，它的預測效果就會更好，這或許也就是為什麼Bard如此著急公開測試的原因了。
不過Google也直言不諱地說，雖然LLM很強，但它並非是沒有缺點。
由於Bard會根據眾多資訊來學習，不過這些資訊中必然存在著有偏見甚至錯誤的那種。
因此，在回答使用者問題時，Bard有時就會出現不準確、誤導性的或虛假的資訊。
例如在下面的案例中，Bard就搞錯了一個植物的學名：
除此之外，Google也強調說，Bard並非是搜尋引擎，而是它的一個補充。
最後，奉上申請候補名單的地址，有興趣的小夥伴可以抓緊嚐鮮了：
https://bard.google.com/
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