Recientemente, Google lanzó el Bardo, un Chatbot generado por IA y impulsado por LaMDA, para competir con el ChatGPT por OpenAI. Si trabajas con SEO o publicación en línea, es esencial comprender Bard y cómo se puede integrar con la búsqueda. Exploremos lo que se sabe hasta ahora sobre esto. herramienta de inteligencia artificial y qué algoritmos pueden estar detrás de esta nueva herramienta.
Google eligió el nombre 'Bard' como estrategia de marketing, ya que no se conocen algoritmos con ese nombre. Sin embargo, sabemos que LaMDA es el motor detrás de este innovador chatbot.
Conozca todo lo que se ha descubierto hasta ahora sobre Bard y revise investigaciones interesantes que pueden brindarnos información sobre los algoritmos que impulsan esto. herramienta.
Estén atentos para obtener más información sobre lo que Google Bard tiene para ofrecer y cómo puede cambiar el juego en el campo de inteligencia artificial.
Google eligió el nombre 'Bard' como estrategia de marketing, ya que no se conocen algoritmos con ese nombre. Sin embargo, sabemos que LaMDA es el motor detrás de este innovador chatbot.
Conozca todo lo que se ha descubierto hasta ahora sobre Bard y revise investigaciones interesantes que pueden brindarnos información sobre los algoritmos que impulsan esto. herramienta.
Estén atentos para obtener más información sobre lo que Google Bard tiene para ofrecer y cómo puede cambiar el juego en el campo de inteligencia artificial.
Entendiendo a Google Bardo
Google Bardo es un chatbot experimental desarrollado por Google y basado en el modelo de lenguaje LaMDA. Este chatbot inteligencia artificial generativa es capaz de recibir comandos y realizar tareas relacionadas con el texto, como proporcionar respuestas y resúmenes o crear diferentes tipos de contenido.
Además, la Bardo de Google Facilita la exploración de temas, resumiendo la información encontrada en Internet y ofreciendo enlaces a sitios web con información adicional. A lo largo de este artículo, profundizaremos en los detalles de este chatbot innovador y obtenga más información sobre lo que Google Bard puede hacer por usted.
Además, la Bardo de Google Facilita la exploración de temas, resumiendo la información encontrada en Internet y ofreciendo enlaces a sitios web con información adicional. A lo largo de este artículo, profundizaremos en los detalles de este chatbot innovador y obtenga más información sobre lo que Google Bard puede hacer por usted.
La saga Google Bard: superando retos y reinventándose en el mundo de la inteligencia artificial
O lanzamiento de Bard por Google fue una respuesta directa al rotundo éxito de ChatGPT por OpenAI, cuando surgió la comprensión de que el gigante de las búsquedas se estaba quedando atrás en la carrera tecnológica. En un mundo donde la innovación es fundamental, Google no dudó en tomar medidas para recuperar su posición en el mercado.
ChatGPT ha ganado la atención de la industria por ser un tecnologia innovadora, con el potencial de transformar la industria de las búsquedas y cambiar la dinámica de poder, afectando tanto a las búsquedas de Google como al rentable segmento de publicidad en búsquedas. Ante este escenario, Google se dio cuenta de que debía actuar con rapidez.
El 21 de diciembre de 2022, el New York Times informó que Google activó una “alerta roja” para definir una respuesta ágil ante la amenaza que supone para su modelo de negocio. Después de 47 días de esfuerzos centrados en la nueva estrategia, Google anunció, el 6 de febrero de 2023, el lanzamiento del tan esperado Bard, demostrando su capacidad de adaptarse e innovar ante los desafíos del mercado.
ChatGPT ha ganado la atención de la industria por ser un tecnologia innovadora, con el potencial de transformar la industria de las búsquedas y cambiar la dinámica de poder, afectando tanto a las búsquedas de Google como al rentable segmento de publicidad en búsquedas. Ante este escenario, Google se dio cuenta de que debía actuar con rapidez.
El 21 de diciembre de 2022, el New York Times informó que Google activó una “alerta roja” para definir una respuesta ágil ante la amenaza que supone para su modelo de negocio. Después de 47 días de esfuerzos centrados en la nueva estrategia, Google anunció, el 6 de febrero de 2023, el lanzamiento del tan esperado Bard, demostrando su capacidad de adaptarse e innovar ante los desafíos del mercado.
El tropiezo de Google Bard: ¿Qué salió mal con el lanzamiento del chatbot de IA?
La presentación de Google Bard se convirtió en un sorprendente fracaso debido a un error en la demostración que pretendía mostrar el potencial de Google Bard. chatbot de IA De Google. Lo que se suponía sería un regreso triunfal se convirtió en una vergüenza pública para la empresa.
La imprecisión de la inteligencia artificial de Google hizo que la presentación de Bard no tuviera el impacto esperado, generando dudas sobre la efectividad y confiabilidad de la herramienta. Este incidente demostró que incluso con Avances significativos en IA., todavía hay margen de mejora y desarrollo.
A raíz de este episodio, las acciones de Google sufrieron una importante caída, perdiendo cien mil millones de dólares de valor de mercado en un solo día. Este revés refleja una pérdida de confianza en la capacidad de Google para enfrentar los desafíos de era de la inteligencia artificial que se acerca.
La imprecisión de la inteligencia artificial de Google hizo que la presentación de Bard no tuviera el impacto esperado, generando dudas sobre la efectividad y confiabilidad de la herramienta. Este incidente demostró que incluso con Avances significativos en IA., todavía hay margen de mejora y desarrollo.
A raíz de este episodio, las acciones de Google sufrieron una importante caída, perdiendo cien mil millones de dólares de valor de mercado en un solo día. Este revés refleja una pérdida de confianza en la capacidad de Google para enfrentar los desafíos de era de la inteligencia artificial que se acerca.
Google Bard: ¿Cómo funciona esta nueva herramienta de IA?
Google Bard funciona con una versión "lite" de LaMDA, un modelo de lenguaje grande capacitados con conjuntos de datos compuestos por diálogos públicos e información de la web. Veamos los elementos cruciales de cómo funciona Bard y los detalles presentados en el artículo de investigación asociado.
Dos características importantes de la formación LaMDA son la seguridad y la base. La seguridad se logra ajustando el modelo con datos anotados por colaboradores externos. La justificación se produce cuando el LaMDA consulta fuentes externas de conocimiento, como los sistemas de recuperación de información.
El artículo de investigación destaca que esto permite que el modelo genere respuestas basadas en fuentes conocidas, en lugar de simplemente respuestas plausibles. Google utilizó tres métricas para evaluar los resultados de LaMDA:
Estas métricas fueron juzgadas por evaluadores externos y los datos obtenidos se utilizaron para mejorar el sistema. La investigación concluye que la revisión por parte de terceros y la capacidad de verificar la información con un buscador son técnicas útiles para mejorar el modelo.
Mediante el uso de datos anotados de terceros y API externas, Google Bard promete mejorar la seguridad y fundamentación de las respuestas generadas por el modelo. Esto allana el camino para avances significativos en la aplicación de modelos lingüísticos a los diálogos y otras aplicaciones prácticas.
Dos características importantes de la formación LaMDA son la seguridad y la base. La seguridad se logra ajustando el modelo con datos anotados por colaboradores externos. La justificación se produce cuando el LaMDA consulta fuentes externas de conocimiento, como los sistemas de recuperación de información.
El artículo de investigación destaca que esto permite que el modelo genere respuestas basadas en fuentes conocidas, en lugar de simplemente respuestas plausibles. Google utilizó tres métricas para evaluar los resultados de LaMDA:
- Sentido común (si una respuesta tiene sentido)
- Especificidad (qué tan específica o genérica es la respuesta)
- Interés (si las respuestas son reveladoras o despiertan curiosidad).
Estas métricas fueron juzgadas por evaluadores externos y los datos obtenidos se utilizaron para mejorar el sistema. La investigación concluye que la revisión por parte de terceros y la capacidad de verificar la información con un buscador son técnicas útiles para mejorar el modelo.
Mediante el uso de datos anotados de terceros y API externas, Google Bard promete mejorar la seguridad y fundamentación de las respuestas generadas por el modelo. Esto allana el camino para avances significativos en la aplicación de modelos lingüísticos a los diálogos y otras aplicaciones prácticas.
Bard: la evolución de la búsqueda de Google con inteligencia artificial
El futuro de Bardo nueva herramienta de google, será una característica dentro de la búsqueda. El anuncio de la compañía en febrero fue vago con respecto a la implementación de Bard, dejando muchas dudas sobre cómo se utilizaría la herramienta. Sin embargo, en un párrafo cerca del final del anuncio, se describió que el Bardo sería un funcionalidad de inteligencia artificial dentro de la búsqueda.
A pesar de esto, la falta de claridad creó la percepción de que Bard sería integrado en la búsqueda, lo que nunca fue el caso. Según la divulgación realizada por Google, la idea es que Bard sea una característica que ayude filtrar información compleja y diversas perspectivas en formatos fáciles de entender, ya sea para buscar diferentes puntos de vista o profundizar en temas relacionados.
Está claro, por tanto, que Bard no es la búsqueda en sí, sino una funcionalidad dentro de ella, que no pretende sustituir la búsqueda, sino hacerla más eficiente y más fácil de usar para los usuarios.
A pesar de esto, la falta de claridad creó la percepción de que Bard sería integrado en la búsqueda, lo que nunca fue el caso. Según la divulgación realizada por Google, la idea es que Bard sea una característica que ayude filtrar información compleja y diversas perspectivas en formatos fáciles de entender, ya sea para buscar diferentes puntos de vista o profundizar en temas relacionados.
Está claro, por tanto, que Bard no es la búsqueda en sí, sino una funcionalidad dentro de ella, que no pretende sustituir la búsqueda, sino hacerla más eficiente y más fácil de usar para los usuarios.
¿Qué es una función de búsqueda?
Ao navegar por google, a menudo nos encontramos con información útil más allá de las páginas web, como el Panel de conocimiento, que presenta información sobre personas, lugares y cosas notables. Estas características se denominan "funciones de búsqueda".
En su página "Cómo funciona la búsqueda", Google explica que estas funciones están diseñadas para proporcionar información precisa y relevante en el formato más útil para su consulta, que podría ser una página web o información del mundo real como un mapa o una bolsa en un local. almacenar.
Sin embargo, en una reunión interna de Google informada por CNBC, los empleados cuestionaron el uso de Bard en las búsquedas. Algunos han argumentado que los grandes modelos de lenguaje como ChatGPT y Bard no son fuentes confiables de información factual.
La respuesta de Jack Krawczyk, líder de producto de Bard, fue clara:
"Sólo quiero dejarlo muy claro: Bard no es una misión".
La vicepresidenta de ingeniería de búsqueda de Google, Elizabeth Reid, reiteró que Bard es una herramienta de búsqueda independiente. En resumen, Bard no es una nueva versión de la búsqueda de Google. Es una funcionalidad que se puede utilizar para mejorar la experiencia del usuario al buscar información.
En su página "Cómo funciona la búsqueda", Google explica que estas funciones están diseñadas para proporcionar información precisa y relevante en el formato más útil para su consulta, que podría ser una página web o información del mundo real como un mapa o una bolsa en un local. almacenar.
Sin embargo, en una reunión interna de Google informada por CNBC, los empleados cuestionaron el uso de Bard en las búsquedas. Algunos han argumentado que los grandes modelos de lenguaje como ChatGPT y Bard no son fuentes confiables de información factual.
La respuesta de Jack Krawczyk, líder de producto de Bard, fue clara:
"Sólo quiero dejarlo muy claro: Bard no es una misión".
La vicepresidenta de ingeniería de búsqueda de Google, Elizabeth Reid, reiteró que Bard es una herramienta de búsqueda independiente. En resumen, Bard no es una nueva versión de la búsqueda de Google. Es una funcionalidad que se puede utilizar para mejorar la experiencia del usuario al buscar información.
Bard: una forma interactiva de explorar temas
Cuando pensamos en Google, normalmente pensamos en respuestas rápidas a preguntas objetivas, como "¿qué distancia hay entre Manaos y Belo Horizonte?". Sin embargo, cada vez más personas recurren a Google para obtener información y comprensión, como "¿Es más fácil aprender inglés o francés y cuánto tiempo lleva dominar cada idioma?"
Aprender sobre un tema puede requerir mucho esfuerzo para descubrir lo que realmente necesita saber y, a menudo, la gente quiere explorar una amplia gama de opiniones o perspectivas. Ahí es donde entra Bardo.
Anunciado recientemente por Google, Bard es un herramienta interactiva diseñado para ayudar a los usuarios a investigar conocimientos sobre temas. A diferencia de la búsqueda convencional, que proporciona enlaces a respuestas, Bard ayuda a los usuarios a explorar y profundizar en un tema específico.
A través de Bard, los usuarios pueden acceder a una amplia gama de perspectivas y opiniones sobre un tema, lo que hace que la búsqueda de información sea mucho más interactiva y atractiva. Con Bard, aprender sobre un tema puede ser una experiencia más enriquecedora y satisfactoria.
Aunque Bard no es una nueva versión de búsqueda de Google, sin duda será una adición bienvenida para aquellos que buscan información más completa y profunda sobre un tema. Con Bard, la exploración del conocimiento será interactiva y atractiva.
Aprender sobre un tema puede requerir mucho esfuerzo para descubrir lo que realmente necesita saber y, a menudo, la gente quiere explorar una amplia gama de opiniones o perspectivas. Ahí es donde entra Bardo.
Anunciado recientemente por Google, Bard es un herramienta interactiva diseñado para ayudar a los usuarios a investigar conocimientos sobre temas. A diferencia de la búsqueda convencional, que proporciona enlaces a respuestas, Bard ayuda a los usuarios a explorar y profundizar en un tema específico.
A través de Bard, los usuarios pueden acceder a una amplia gama de perspectivas y opiniones sobre un tema, lo que hace que la búsqueda de información sea mucho más interactiva y atractiva. Con Bard, aprender sobre un tema puede ser una experiencia más enriquecedora y satisfactoria.
Aunque Bard no es una nueva versión de búsqueda de Google, sin duda será una adición bienvenida para aquellos que buscan información más completa y profunda sobre un tema. Con Bard, la exploración del conocimiento será interactiva y atractiva.
Cómo manejan Bard y LaMDA los errores fácticos en los modelos de lenguaje
Los modelos de lenguaje grandes como LaMDA pueden introducir errores fácticos al intentar imitar respuestas. Para abordar este problema, los investigadores detrás de LaMDA afirman que aumentar el tamaño del modelo puede ayudar a obtener información más precisa.
Sin embargo, este enfoque falla en áreas donde los hechos cambian constantemente, lo que los investigadores llaman el "problema de generalización temporal". No se puede entrenar información actualizada y precisa en un modelo de lenguaje estático.
Para resolver este problema, LaMDA, y posiblemente Bard, desarrollaron una herramienta llamada Conjunto de herramientas (TS). Este conjunto de herramientas incluye un sistema de recuperación de información, una calculadora y un traductor.
El sistema de recuperación de información, que es básicamente un buscador, puede devolver fragmentos de contenido de la web abierta con sus respectivas URL.
TS prueba una cadena de entrada en todas sus herramientas y produce una lista final de cadenas concatenando las listas de salida de cada herramienta en el siguiente orden: calculadora, traductor y sistema de recuperación de información.
Sin embargo, si una herramienta no puede analizar la entrada, devuelve una lista vacía de resultados y no contribuye a la lista de resultados final. Este enfoque permite a la Bard proporciona respuestas frescas y de alta calidad. combinando el conocimiento del mundo con el poder, la inteligencia y la creatividad de los modelos lingüísticos de Google.
Sin embargo, este enfoque falla en áreas donde los hechos cambian constantemente, lo que los investigadores llaman el "problema de generalización temporal". No se puede entrenar información actualizada y precisa en un modelo de lenguaje estático.
Para resolver este problema, LaMDA, y posiblemente Bard, desarrollaron una herramienta llamada Conjunto de herramientas (TS). Este conjunto de herramientas incluye un sistema de recuperación de información, una calculadora y un traductor.
El sistema de recuperación de información, que es básicamente un buscador, puede devolver fragmentos de contenido de la web abierta con sus respectivas URL.
TS prueba una cadena de entrada en todas sus herramientas y produce una lista final de cadenas concatenando las listas de salida de cada herramienta en el siguiente orden: calculadora, traductor y sistema de recuperación de información.
Sin embargo, si una herramienta no puede analizar la entrada, devuelve una lista vacía de resultados y no contribuye a la lista de resultados final. Este enfoque permite a la Bard proporciona respuestas frescas y de alta calidad. combinando el conocimiento del mundo con el poder, la inteligencia y la creatividad de los modelos lingüísticos de Google.
Cómo la investigación de IA está influyendo en los sistemas conversacionales de preguntas y respuestas como Bard
Aunque no hay artículos de investigación que mencionen el nombre "Bard", hay muchas investigaciones recientes relacionadas con la inteligencia artificial que podrían tener un impacto en Bard, incluidas investigaciones realizadas por científicos asociados con LaMDA. No podemos decir con certeza si estas tecnologías se utilizan en Bard, pero es importante comprender qué es posible.
Los siguientes algoritmos son relevantes para Sistemas de preguntas y respuestas basados en inteligencia artificial.. Uno de los autores de LaMDA trabajó en un proyecto que tiene como objetivo crear datos de entrenamiento para un sistema de recuperación de información conversacional.
El objetivo era crear un sistema que pudiera leer páginas web y predecir qué preguntas serían respondidas en un pasaje determinado. Por ejemplo, un extracto de una página confiable de Wikipedia que dice "El cielo es azul" podría transformarse en la pregunta "¿De qué color es el cielo?"
Los investigadores crearon su propio conjunto de datos de preguntas y respuestas utilizando Wikipedia y otras páginas web. Llamaron a los conjuntos de datos WikiDialog y WebDialog.
Estos nuevos conjuntos de datos son mil veces más grandes que los existentes, lo que brinda a los modelos de lenguaje conversacional la oportunidad de aprender más.
Los investigadores informaron que este nuevo conjunto de datos ayudó a mejorar los sistemas conversacionales de preguntas y respuestas en más del 40%. Es difícil imaginar un escenario en el que Google no entrenaría una IA conversacional en un conjunto de datos tan grande.
Sin embargo, como Google rara vez comenta en detalle sus tecnologías subyacentes, no podemos decir con seguridad si Bard fue entrenado con los conjuntos de datos WikiDialog y WebDialog.
De todos modos, lo que sabemos es que Bard es una herramienta diseñada para mejorar la experiencia de búsqueda en Google, permitiendo a los usuarios encontrar información más fácilmente y en formatos más útiles.
Los siguientes algoritmos son relevantes para Sistemas de preguntas y respuestas basados en inteligencia artificial.. Uno de los autores de LaMDA trabajó en un proyecto que tiene como objetivo crear datos de entrenamiento para un sistema de recuperación de información conversacional.
El objetivo era crear un sistema que pudiera leer páginas web y predecir qué preguntas serían respondidas en un pasaje determinado. Por ejemplo, un extracto de una página confiable de Wikipedia que dice "El cielo es azul" podría transformarse en la pregunta "¿De qué color es el cielo?"
Los investigadores crearon su propio conjunto de datos de preguntas y respuestas utilizando Wikipedia y otras páginas web. Llamaron a los conjuntos de datos WikiDialog y WebDialog.
Estos nuevos conjuntos de datos son mil veces más grandes que los existentes, lo que brinda a los modelos de lenguaje conversacional la oportunidad de aprender más.
Los investigadores informaron que este nuevo conjunto de datos ayudó a mejorar los sistemas conversacionales de preguntas y respuestas en más del 40%. Es difícil imaginar un escenario en el que Google no entrenaría una IA conversacional en un conjunto de datos tan grande.
Sin embargo, como Google rara vez comenta en detalle sus tecnologías subyacentes, no podemos decir con seguridad si Bard fue entrenado con los conjuntos de datos WikiDialog y WebDialog.
De todos modos, lo que sabemos es que Bard es una herramienta diseñada para mejorar la experiencia de búsqueda en Google, permitiendo a los usuarios encontrar información más fácilmente y en formatos más útiles.
Nuevas búsquedas de Google: excelentes modelos de lenguaje con fuentes atribuidas
Google publicó recientemente un interesante artículo de investigación sobre un Manera de hacer que los modelos de lenguaje grandes citen las fuentes de su información.. La versión inicial del artículo se publicó en diciembre de 2022 y la segunda versión se actualizó en febrero de 2023. Esta tecnología ha sido experimental desde diciembre de 2022.
Según el artículo de investigación, los modelos de lenguaje grandes (LLM) han mostrado resultados notables con poca o ninguna supervisión directa, y existe una evidencia cada vez mayor de que pueden ser útiles en escenarios de búsqueda de información. Los autores creen que la capacidad de un LLM para atribuir el texto que genera es crucial para que sea confiable en este escenario.
Los autores del estudio proponen la respuesta a preguntas atribuidas como un primer paso importante en el desarrollo de LLM con fuentes atribuidas. La idea es crear un modelo de lenguaje capaz de proporcionar una respuesta con documentación de respaldo lo que, teóricamente, garantiza que la respuesta se basa en algo.
Esta tecnología es específica para tareas de preguntas y respuestas. El objetivo es crear mejores respuestas, algo que Google ciertamente quiere para Bard.
La atribución permite a los usuarios y desarrolladores evaluar la "confiabilidad y los matices" de las respuestas. Permite a los desarrolladores revisar rápidamente la calidad de las respuestas a medida que se proporcionan las fuentes.
Una nota interesante es una nueva tecnología llamada AutoAIS lo que se correlaciona fuertemente con los evaluadores humanos. En otras palabras, esta tecnología puede automatizar el trabajo de los evaluadores humanos y escalar el proceso de calificación de las respuestas dadas por un modelo de lenguaje grande (como Bard).
Según los investigadores, aunque la evaluación humana se considera el estándar de oro para evaluar el sistema, AutoAIS tiene una fuerte correlación con la evaluación humana a nivel del sistema. Esto es prometedor como métrica de desarrollo en situaciones en las que la evaluación humana es inviable, además de poder utilizarse como una señal de entrenamiento ruidosa. Si bien se trata de una tecnología experimental, muestra que Google está explorando formas de producir respuestas confiables y de alta calidad.
Según el artículo de investigación, los modelos de lenguaje grandes (LLM) han mostrado resultados notables con poca o ninguna supervisión directa, y existe una evidencia cada vez mayor de que pueden ser útiles en escenarios de búsqueda de información. Los autores creen que la capacidad de un LLM para atribuir el texto que genera es crucial para que sea confiable en este escenario.
Los autores del estudio proponen la respuesta a preguntas atribuidas como un primer paso importante en el desarrollo de LLM con fuentes atribuidas. La idea es crear un modelo de lenguaje capaz de proporcionar una respuesta con documentación de respaldo lo que, teóricamente, garantiza que la respuesta se basa en algo.
Esta tecnología es específica para tareas de preguntas y respuestas. El objetivo es crear mejores respuestas, algo que Google ciertamente quiere para Bard.
La atribución permite a los usuarios y desarrolladores evaluar la "confiabilidad y los matices" de las respuestas. Permite a los desarrolladores revisar rápidamente la calidad de las respuestas a medida que se proporcionan las fuentes.
Una nota interesante es una nueva tecnología llamada AutoAIS lo que se correlaciona fuertemente con los evaluadores humanos. En otras palabras, esta tecnología puede automatizar el trabajo de los evaluadores humanos y escalar el proceso de calificación de las respuestas dadas por un modelo de lenguaje grande (como Bard).
Según los investigadores, aunque la evaluación humana se considera el estándar de oro para evaluar el sistema, AutoAIS tiene una fuerte correlación con la evaluación humana a nivel del sistema. Esto es prometedor como métrica de desarrollo en situaciones en las que la evaluación humana es inviable, además de poder utilizarse como una señal de entrenamiento ruidosa. Si bien se trata de una tecnología experimental, muestra que Google está explorando formas de producir respuestas confiables y de alta calidad.
Tecnología que edita respuestas para garantizar la veracidad en los modelos lingüísticos.
La evolución de la tecnología del lenguaje natural ha sido impresionante en los últimos años. Uno de los grandes logros es el desarrollo de modelos de lenguaje avanzados que pueden realizar tareas como aprender a partir de unos pocos ejemplos, responder preguntas, razonar y dialogar. Sin embargo, estos modelos no siempre generan contenido preciso y confiable.
Aquí es donde entra en juego una nueva investigación de la Universidad de Cornell, que explora una forma diferente de atribuir fuentes a lo que genera un modelo de lenguaje e incluso editar una respuesta para corregirla.
El sistema propuesto, llamado RARR (Retrofit Attribution mediante investigación y revisión), es capaz de encontrar automáticamente la atribución para el resultado de cualquier modelo de generación de texto y luego posedición del resultado para corregir el contenido no compatible mientras se preserva al máximo el resultado original.
El resumen de la investigación afirma que RARR mejora la atribución y preserva la entrada original de manera más significativa que los modelos de edición anteriores. Además, su implementación requiere sólo unos pocos ejemplos de capacitación, una gran cantidad modelo de lenguaje y búsqueda web estándar.
Esta investigación es importante porque ayuda a resolver un problema común con los modelos lingüísticos: la falta de mecanismos de atribución a evidencia externa. A medida que la tecnología del lenguaje natural continúa avanzando, desarrollar nuevas soluciones a este problema es fundamental para mejorar la precisión y confiabilidad de los modelos de lenguaje.
Aquí es donde entra en juego una nueva investigación de la Universidad de Cornell, que explora una forma diferente de atribuir fuentes a lo que genera un modelo de lenguaje e incluso editar una respuesta para corregirla.
El sistema propuesto, llamado RARR (Retrofit Attribution mediante investigación y revisión), es capaz de encontrar automáticamente la atribución para el resultado de cualquier modelo de generación de texto y luego posedición del resultado para corregir el contenido no compatible mientras se preserva al máximo el resultado original.
El resumen de la investigación afirma que RARR mejora la atribución y preserva la entrada original de manera más significativa que los modelos de edición anteriores. Además, su implementación requiere sólo unos pocos ejemplos de capacitación, una gran cantidad modelo de lenguaje y búsqueda web estándar.
Esta investigación es importante porque ayuda a resolver un problema común con los modelos lingüísticos: la falta de mecanismos de atribución a evidencia externa. A medida que la tecnología del lenguaje natural continúa avanzando, desarrollar nuevas soluciones a este problema es fundamental para mejorar la precisión y confiabilidad de los modelos de lenguaje.
¿Cómo obtener acceso a Google Bard?
Si eres de esas personas que siempre están al día de las últimas novedades de Google, probablemente hayas oído hablar de Bard. El es el mas Nueva herramienta de Google que utiliza inteligencia artificial para ayudarle a buscar información en Internet.
Aunque es una herramienta experimental, la buena noticia es que Google está aceptando nuevos usuarios para probar Bard. Simplemente accede a la página oficial de Bardo y complete el formulario de solicitud.
Sin embargo, es importante recordar que Bard no es una nueva versión de la búsqueda de Google, como afirmó la empresa. Él es un Funcionalidad que utiliza IA para proporcionar información más precisa y relevante. sobre un tema determinado.
Para aquellos que trabajan en publicaciones web o SEO, es importante comprender las limitaciones y posibilidades que ofrece Bard. Aunque es una herramienta prometedora, aún queda mucho por explorar en cuanto a su potencial para mejorar las búsquedas en Internet.
En resumen, si tienes curiosidad por probar Bard y ver cómo puede ayudarte con tus búsquedas en Internet, ahora es el momento de solicitar acceso. Y quién sabe, tal vez el Bardo podría convertirse en un herramienta esencial para su trabajo en el futuro.
Aunque es una herramienta experimental, la buena noticia es que Google está aceptando nuevos usuarios para probar Bard. Simplemente accede a la página oficial de Bardo y complete el formulario de solicitud.
Sin embargo, es importante recordar que Bard no es una nueva versión de la búsqueda de Google, como afirmó la empresa. Él es un Funcionalidad que utiliza IA para proporcionar información más precisa y relevante. sobre un tema determinado.
Para aquellos que trabajan en publicaciones web o SEO, es importante comprender las limitaciones y posibilidades que ofrece Bard. Aunque es una herramienta prometedora, aún queda mucho por explorar en cuanto a su potencial para mejorar las búsquedas en Internet.
En resumen, si tienes curiosidad por probar Bard y ver cómo puede ayudarte con tus búsquedas en Internet, ahora es el momento de solicitar acceso. Y quién sabe, tal vez el Bardo podría convertirse en un herramienta esencial para su trabajo en el futuro.
