على الرغم من أن Bing Chat من مايكروسوفت يبدو أنه الأوفر حظًا عندما يتعلق الأمر بمساعدة البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، إلا أن Bard من قوقل يلاحق ببطء فيما يتعلق بالوظائف والميزات، ومؤخرًا، قامت شركة Mountain View بإثراء واجهة بحث AI الخاصة بها بتكامل الصور، والآن ، قامت قوقل بتحديث Bard بمهارات تفكير منطقية أفضل حتى تتمكن من الرد على الأسئلة الرياضية والبرمجية بشكل أكثر دقة.
بالنسبة للمبتدئين ، إذا أجاب Bard على سؤال بتنسيق جدولي ، فيمكن تصدير الجدول إلى جداول بيانات قوقل لتحليلك الخاص، بالإضافة إلى ذلك، يمكن لـ Bard أيضًا الاستفادة من تقنية تسمى “تنفيذ التعليمات البرمجية الضمني” حيث يمكنها اكتشاف ما إذا كانت المطالبة حسابية ثم إنشاء رمز وفقًا لذلك في الخلفية لتقديم استجابة أكثر دقة، وتقول قوقل أن هذا يسهل على Bard الإجابة على أسئلة مثل:
- ما هي العوامل الأولية للعدد 15683615؟
- احسب معدل نمو مدخراتي.
- اعكس كلمة “Lollipop”.
كما وتقول قوقل إن نهجها الجديد في حل الأسئلة الرياضية والمنطقية يتجاوز قدرات نماذج اللغات الكبيرة التقليدية (LLMs)، وتدعي أن LLMs التقليدية أكثر ذكاءً في التنبؤ بالنص ويمكن أن تعرض بعض القدرات الرائعة في هذا الفضاء ، لكنها تقصر عندما يتعلق الأمر بحل المشكلات التي تتطلب التفكير العميق وتقنيات حل المشكلات المعيارية.
وعلى هذا النحو ، فإن آخر تحديث لـ Bard يدمج إمكانيات تنفيذ التعليمات البرمجية الضمنية ويجمع بشكل أساسي بين وظائف كل من LLMs التقليدية والحسابات القائمة على الأكواد لتقديم إجابات أفضل بشكل عام، وقد ساعدت كتابة التعليمات البرمجية تلقائيًا في الخلفية في تحسين دقة Bard بنسبة تصل إلى 30٪ عندما يتعلق الأمر بحل مشكلات الحساب والرياضيات في مجموعات البيانات الداخلية لـ قوقل، ومع ذلك ، حذرت الشركة من أن كود Bard قد يحتوي على عيوب، أو أنه قد لا يتضمن الرمز في استجابته ، لذلك من المهم استخدامه على مسؤوليتك الخاصة.
ليست هناك تعليقات: