- नई तकनीक "implicit code execution" के जरिए अब गणितीय काम, कोडिंग से जुड़े सवाल, स्ट्रिंग प्रोसेसिंग आदि संभव हो गए हैं
- जो prompts computing मांगते हैं, उन्हें पहचानकर बैकग्राउंड में चलाया जाता है
- क्योंकि यह एक LLM prediction engine है, इसलिए advanced reasoning के लिए दूसरी तकनीकों की ज़रूरत होती है. Daniel Kahneman की किताब "Thinking, Fast and Slow" में बताए गए "System 1" और "System 2" thinking के विभाजन से सीख ली गई है
- System 1 thinking तेज, सहज और बिना अधिक प्रयास वाली होती है. जैसे कोई jazz musician तुरंत improvisation करता है, वह System 1 thinking का उपयोग है
- इसके विपरीत, System 2 thinking धीमी, सावधान और मेहनत मांगने वाली होती है. लंबा division करना या कोई वाद्ययंत्र बजाना सीखना System 2 thinking का उपयोग है
- इस उपमा से देखें तो LLM को System 1 पर काम करने वाला माना जा सकता है. calculation जैसी चीजें System 2 के अधिक अनुरूप हैं
- इस अपडेट में LLM (System 1) और मौजूदा code (System 2) को मिलाकर Bard के जवाबों की सटीकता बेहतर की गई है
- implicit code execution के जरिए अंदरूनी तौर पर execution करके उसके नतीजों का उपयोग सटीक जवाब बनाने में किया जाता है
- word/mathematics problems को internal dataset पर evaluate करने पर accuracy लगभग 30% बढ़ी
- बनाई गई tables को Google Sheets में export करने का support भी जोड़ा गया है
2 टिप्पणियां
Bard की Korean इतनी बेवकूफ़ है कि...
मैं बस इसका इस्तेमाल नहीं करता।
हाहा