სასაუბრო ჩატბოტების პოპულარობის ზრდასთან ერთად, როგორიცაა ჩატი GPT, კონკურენტების გაჩენა მხოლოდ დროის საკითხი იყო. და ეს არის Google-ის Bard AI ჩეთბოტი, რომელიც შექმნილია კომპანიის საძიებო სისტემის შესავსებად, რომელსაც შეუძლია საუბრები სხვადასხვა თემაზე და შექმნას უნიკალური ტექსტი.
Bard ChatGPT-ისა და Bing Chat-ის მსგავსი. მას შეუძლია დაეხმაროს შემოქმედებით ამოცანებს, ახსნას რთული თემები და, ზოგადად, ამოიღოს ინფორმაცია სხვადასხვა წყაროდან, ასევე გაუმკლავდეს უფრო რთულ შეკითხვებს, როგორიცაა რეცეპტების მოძიება ინგრედიენტებიდან, რომლებიც მაცივარში გაქვთ.
მარტივი კითხვების გარდა, შეგიძლიათ დაუსვათ მას მსგავსი რამ: "რისი სწავლა უფრო ადვილია - ფორტეპიანო თუ გიტარა და რამდენი ვარჯიშია საჭირო თითოეულ მათგანს?". ეს ღია კითხვაა და ადამიანს რამდენიმე წუთი სჭირდება ძიებას, მაგრამ Google ამტკიცებს, რომ მას შეუძლია ათობით გვერდიდან ინფორმაციის შეკუმშვა რამდენიმე აბზაცში.
ბარდს აქვს რაღაც საერთო ChatGPT-თან. ორივე იყენებს დიდ ენობრივ მოდელს და ოპტიმიზირებულია ღია საუბრებისთვის. თუმცა, ChatGPT იყენებს GPT-3.5, ხოლო Bard კონფიგურირებულია Google-ის საკუთარი LaMDA მოდელით. პრობლემა LaMDA და ჩატი GPT იმით, რომ მიუხედავად მათი შესაძლებლობებისა, პასუხების ხარისხი მნიშვნელოვნად განსხვავდება. ბოლოს და ბოლოს, ჩატბოტის უნარი ტექსტის გენერირებაზე დამოკიდებულია მის სასწავლო მონაცემებზე. მაგალითად, ChatGPT არ იღებს მონაცემებს 2021 წლის შემდეგ. თუ თქვენ ჰკითხავთ მას შემდეგ მომხდარ მოვლენებს, ის მხოლოდ პასუხს გამოიმუშავებს. ანალოგიურად, ტრენინგის მონაცემებში ნებისმიერი მიკერძოება შეიძლება გამოიწვიოს არასწორ პასუხამდე.
ასევე საინტერესოა:
ეს ორი შეზღუდვა ალბათ ხსნის იმას, თუ რატომ დასჭირდა Google-ს დიდი დრო ბარდის ბაზარზე გამოტანისთვის, რადგან არაზუსტმა, მაგრამ ავტორიტეტულმა პასუხებმა შეიძლება გამოიწვიოს დეზინფორმაციის გავრცელება. და ზუსტად ასე სიტუაცია მოხდა მისი სარეკლამო ვიდეოთი, რის გამოც Google-ის აქციებიც კი დაეცა.
LaMDA არის მანქანათმცოდნეობის მოდელი, რომელიც სწავლობს ტექსტის ნიმუშებზე და ოპტიმიზებულია სიტყვებისა და წინადადებების პროგნოზირებისთვის. მის შესაქმნელად გუგლმა გამოიყენა საკუთარი ნერვული ქსელის არქიტექტურა ღია კოდით Transformer-ზე დაფუძნებული და გააუმჯობესა დიალოგის მოდელი. Ჰო მართლა, OpenAI იყენებს იგივე Transformer არქიტექტურას GPT ენების მოდელების ოჯახისთვის. Google-მა გამოიყენა 1,56 ტრილიონი სიტყვის მონაცემთა ნაკრები LaMDA-სთვის, რომელიც აღებულია „საჯარო დიალოგის მონაცემებიდან და სხვა საჯარო დოკუმენტებიდან“.
LaMDA-ს აქვს სამი ძირითადი მიზანი - ხარისხი, უსაფრთხოება და ვალიდობა - რაც ეხმარება ჩეთბოტს შექმნას ლოგიკური პასუხები, რომლებიც საინტერესოდ ჟღერს მოთხოვნის კონტექსტში. მაგალითად, ის არ უპასუხებს რაღაც ზოგადით, როგორიცაა "გასაგებია" ან "მიხარია ამის მოსმენა". Google-მა მოდელს მისცა შესაძლებლობა მოეძია ინფორმაცია გარე წყაროებიდან რეალურ დროში, რათა დაემატებინა პასუხები.
სამწუხაროდ, Google-ს ჯერ არ გამოუქვეყნებია ინფორმაცია ზოგადი ხელმისაწვდომობის შესახებ Bard. ის ამჟამად ხელმისაწვდომია "სანდო ტესტერებისთვის". სასაუბრო ჩეთბოტებზე მოთხოვნილების გათვალისწინებით, კომპანია, სავარაუდოდ, თავიდანვე მისცემს წვდომას მომხმარებელთა მცირე რაოდენობაზე. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ბარდის გადახედვის ფაზა შეიძლება შემოიფარგლოს ლოდინის სიით.
სხვა მანქანურ სწავლაზე დაფუძნებული ჩეთბოტების მსგავსად, ბარდი, სავარაუდოდ, კომპანიას დიდ ფულს დაუჯდება გამოთვლით რესურსებში. ზოგიერთი შეფასებით, ყოველი ჩატბოტის პასუხი ათჯერ მეტი ეღირება, ვიდრე ჩვეულებრივი ძებნა. ბარდის ხილვადობისა და გამოყენების შეზღუდვა მომხმარებელთა მცირე რაოდენობაზე დაეხმარება კომპანიას დროთა განმავლობაში შეამციროს ეს ხარჯები.
ასევე საინტერესოა:
ყველაზე დიდი განსხვავება Bard-სა და ChatGPT-ს შორის არის ის, რომ Google-ის ჩეთბოტს ექნება წვდომა ინტერნეტში განახლებულ ინფორმაციაზე (თუნდაც 2021 წლის შემდეგ). ბარდი შეიძლება პოტენციურად მოერგოს Google-ის სხვა პროდუქტებს, როგორიცაა Android, Chrome OS, Gmail, Docs და თუნდაც Chrome ბრაუზერი. Microsoftთავის მხრივ, უკვე ინტეგრირებულია Bing ჩატი Edge ბრაუზერში, ჩეთები Skype და გუნდების აპლიკაცია.
კიდევ ერთი განსხვავება არის მათი ენობრივი შესაძლებლობები – ბარდი გვაძლევს პირველ გემოვნებას Google-ის LaMDA მოდელზე. ჯერჯერობით, თითქმის ყველა AI ჩატბოტი ეყრდნობოდა OpenAI-ს GPT-3.5 მოდელის ვარიაციებს. დაბოლოს, Google-ის ჩეთბოტს შეუძლია უფრო მოკლე პასუხების გაცემა, რათა დაეხმაროს მომხმარებლებს უფრო სწრაფად იპოვონ ის, რასაც ეძებენ.
ასევე წაიკითხეთ: