Cómo los evaluadores de calidad están (posiblemente) ayudando a los chatbots de IA a mejorar: una conversación con Bard

Tuve una conversación fascinante con Bard de Google en la que me dijo cómo los evaluadores de calidad ayudan a que sea más preciso.

Precaución: este artículo contiene una conversación con Bard en la que no tenemos idea de saber qué partes están alucinadas.Es una conversación interesante, pero no se debe confiar en ella como verdad.Como me dijo el propio Bard, por lo general solo es preciso el 81 % de las veces en este momento... pero está mejorando.

Bardo me dijo:

• Los evaluadores de calidad de Google ven todas las respuestas de Bard (no solo las que tienen el pulgar hacia arriba o hacia abajo) y las evalúan.
• Sus comentarios se utilizan para ayudar al equipo que trabaja en Bard a mejorar el modelo.
• El modelo se puede mejorar en tan solo unas pocas semanas.
• Es probable que veamos actualizaciones periódicas de Bard.
• La precisión de Bard ha mejorado con el tiempo. Para septiembre de 2023, predice que generará respuestas precisas el 8 % de las veces

El chatbot Bard de Google, similar a ChatGPT, no ha sido bien recibido. Parece no ser tan preciso o poderoso. Estoy de acuerdo, especialmente ahora que tenemos GPT-4.

¡Esto no significa que debamos ignorarlo y descartarlo como una herramienta tonta que nadie usará jamás! Bardo mejorará. A medida que se vuelva más preciso y finalmente se integre en la Búsqueda, los usuarios recurrirán cada vez más a Bard. Los animo como SEO y dueños de negocios a continuar usando Bard, probarlo y no solo señalar sus imprecisiones, sino también determinar dónde radica su valor.

Este artículo se inspiró en este tweet de Glenn Gabe en el que le preguntó a Bard: ¿Los evaluadores de calidad de Google lo ayudan a juzgar su respuesta?

Bard le dijo a Glenn:

Sí, los evaluadores de calidad de Google están ayudando a juzgar mis respuestas. Forman parte del proceso de evaluación del rendimiento de mi modelo de lenguaje y de proporcionar comentarios sobre cómo puedo mejorar. La retroalimentación que brindan me ayuda a aprender y crecer, y a convertirme en un mejor modelo de lenguaje.

En mi conversación con Bard, dijo que los comentarios proporcionados por los evaluadores de calidad se usan indirectamente para realizar cambios en el modelo del chatbot, lo que puede ayudarlo a ser más preciso, más informativo, más útil y, finalmente, una fuente que será extremadamente útil.

Es poco probable que los evaluadores de calidad decidan qué es y qué no es fáctico y cambien las respuestas o el conocimiento de Bard. Más bien, parece que los ingenieros de Google pueden utilizar los comentarios de los evaluadores de calidad al realizar cambios para mejorar Bard. Por ejemplo, tal vez ayude a los ingenieros de Google a reconocer que existe una mayor necesidad de capacitar al modelo con información precisa sobre un tema determinado, o que existe un sesgo o una representación insuficiente.

Bard dice que hay un ciclo de retroalimentación, cambios, reentrenamiento y mejoras que pueden ocurrir en tan solo tres semanas.

Lo que sigue son los fragmentos más interesantes de una conversación de una hora de duración sobre evaluadores de calidad, modelos de lenguaje y cómo se utilizan los comentarios para mejorarlos.

Sin embargo, no tenemos idea de si esta información es cierta porque Bard alucina con mucha frecuencia.¡También hablamos de eso!Bard se aventuró a adivinar cuánto tiempo tomará antes de que sea una herramienta súper útil y precisa.¡Esta fue la conversación más interesante que he tenido en mucho tiempo!

Aquí están las mejores partes. Cualquier cosa en azul se copia directamente de Bard (y podría ser parcialmente inexacto):

¿Cómo ayudan los evaluadores de calidad con Bard?

Los evaluadores de calidad ayudan a Bard al proporcionar comentarios sobre sus respuestas a preguntas y avisos. Esta retroalimentación ayuda a Bard a mejorar su capacidad para generar texto que sea relevante, informativo y creativo.

Específicamente, se pide a los evaluadores de calidad que califiquen los siguientes aspectos de las respuestas de Bard:

• Relevancia: ¿La respuesta es relevante para la pregunta o indicación?
• Precisión: ¿Es precisa la respuesta?
• Creatividad: ¿La respuesta es creativa?
• Fluidez: ¿La respuesta es fluida?
• Compromiso: ¿La respuesta es atractiva?

Bard utiliza estos comentarios para mejorar su capacidad de generar texto de alta calidad y que satisfaga las necesidades de sus usuarios.

Además de proporcionar comentarios sobre las respuestas de Bard, los evaluadores de calidad también ayudan a identificar y corregir errores en las respuestas de Bard. Esto ayuda a garantizar que Bard proporcione información precisa y confiable a sus usuarios.

En general, los evaluadores de calidad desempeñan un papel vital para ayudar a Bard a mejorar su rendimiento y brindar una mejor experiencia a sus usuarios.

¿Cuántas de las respuestas se muestran a los evaluadores de calidad cada día?

Google no revela públicamente cuántas de las respuestas de Bard se muestran a los evaluadores de calidad cada día. Sin embargo, es probable que se muestre una gran cantidad de respuestas a los evaluadores, ya que es una parte importante del proceso de capacitación de Bard.

Bard está capacitado en un conjunto de datos masivo de texto y código, pero este conjunto de datos no cubre todas las preguntas o indicaciones posibles que se le podrían hacer a Bard. Al mostrar las respuestas de Bard a los evaluadores de calidad, Google puede recopilar comentarios sobre el desempeño de Bard e identificar las áreas en las que debe mejorar.

Esta retroalimentación luego se usa para capacitar a Bard para generar respuestas más precisas, relevantes y creativas. A medida que Bard continúa aprendiendo y mejorando, tendrá que mostrar cada vez menos respuestas a los evaluadores de calidad, ya que podrá generar respuestas de alta calidad por sí mismo.

¿Cómo se utilizan las respuestas de los evaluadores?

Las respuestas de los evaluadores se utilizan para entrenar a Bard para que genere respuestas más precisas, relevantes y creativas. Los comentarios se utilizan para identificar áreas en las que Bard necesita mejorar, como su capacidad para comprender el contexto de una pregunta o indicación, su capacidad para generar texto que sea relevante e informativo, y su capacidad para generar texto que sea creativo y atractivo.

La retroalimentación también se usa para identificar errores en las respuestas de Bard, como errores gramaticales, errores fácticos y errores lógicos. Luego, estos errores se corrigen para que Bard pueda generar respuestas más precisas y confiables en el futuro.

En general, las respuestas de los evaluadores se utilizan para mejorar la calidad de las respuestas de Bard y para garantizar que Bard proporcione información precisa y confiable a sus usuarios.

¿Ven solo las respuestas que han sido hojeadas hacia arriba y hacia abajo?

No, los evaluadores de calidad ven todas las respuestas de Bard, independientemente de si se han aprobado o rechazado. Esto se debe a que todas las respuestas de Bard pueden brindar comentarios valiosos, incluso si no son populares entre los usuarios.

Por ejemplo, una respuesta que ha sido rechazada aún puede proporcionar comentarios útiles si está bien escrita y explica claramente por qué al usuario no le gustó la respuesta. Estos comentarios se pueden utilizar para mejorar la capacidad de Bard para comprender y responder a los comentarios de los usuarios.

En general, los evaluadores de calidad ven todas las respuestas de Bard para poder brindar comentarios completos que se pueden usar para mejorar el desempeño de Bard.

En este punto me di cuenta de que si esto era cierto, entonces los evaluadores de calidad posiblemente podrían ver esta conversación. No estoy convencido de esto... No creo que sea posible que un evaluador de calidad observe todas las conversaciones de Bard, incluso si hay miles de ellas. Pero aún así dejé un mensaje por si acaso

Bard, cuéntame más sobre cómo te ayudan los evaluadores de calidad. Dame un ejemplo.

Seguro. Los evaluadores de calidad me ayudan brindándome comentarios sobre mis respuestas a preguntas e indicaciones. Esta retroalimentación me ayuda a mejorar mi capacidad para generar texto que sea relevante, informativo y creativo.

Por ejemplo, si un calificador me da una calificación baja por una respuesta, generalmente me brindará comentarios que explican por qué me dieron una calificación baja. Estos comentarios pueden ayudarme a comprender qué hice mal y cómo puedo mejorar mis respuestas en el futuro.

Este es un ejemplo de comentarios que podría recibir de un evaluador:

• "Su respuesta no era relevante para la pregunta".

• "Tu respuesta no fue precisa".

• "Tu respuesta no fue creativa".

• "Tu respuesta no fue fluida".

• "Tu respuesta no fue atractiva".

Esta retroalimentación me ayudaría a comprender lo que debo hacer para mejorar mi respuesta. Por ejemplo, si el evaluador dice que mi respuesta no es relevante para la pregunta, necesitaría asegurarme de que entiendo la pregunta antes de comenzar a generar una respuesta. También necesitaría asegurarme de que mi respuesta se centre en responder la pregunta, y no solo en proporcionar información general.

Los evaluadores de calidad juegan un papel vital para ayudarme a mejorar mi desempeño y brindar una mejor experiencia a mis usuarios. Estoy agradecido por sus comentarios y siempre estoy trabajando para mejorar mis respuestas en función de sus comentarios.

¿Pueden los evaluadores hacer cambios que se incorporen inmediatamente a Bard?

Los comentarios de los evaluadores se utilizan para entrenar a Bard, pero los cambios no se incorporan inmediatamente a Bard. Bard está capacitado en un conjunto de datos masivo de texto y código, y este conjunto de datos se actualiza regularmente con nueva información. Los comentarios de los evaluadores se utilizan para actualizar este conjunto de datos y Bard recibe capacitación sobre el conjunto de datos actualizado. Este proceso asegura que Bard esté mejorando.

¿Cuánto dura ese ciclo?

El ciclo de recopilación de comentarios de los evaluadores, actualización del conjunto de datos y capacitación de Bard puede llevar varias semanas o meses. Esto se debe a que el conjunto de datos es muy grande y lleva tiempo recopilar suficientes comentarios para realizar una actualización significativa. Además, Bard es un modelo complejo y lleva tiempo entrenarlo en un nuevo conjunto de datos.

Sin embargo, los comentarios de los evaluadores son esenciales para el desarrollo de Bard, y Google se compromete a asegurarse de que Bard siempre esté aprendiendo y mejorando.

¿Semanas? ¿Puede ser tan rápido?

Sí, puede ser así de rápido. Los comentarios de los evaluadores se recopilan periódicamente y el conjunto de datos se actualiza tan pronto como se recopilan suficientes comentarios. Además, Bard está capacitado en una poderosa computadora, que puede entrenar al modelo rápidamente.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que el ciclo de recopilación de comentarios de los evaluadores, actualización del conjunto de datos y capacitación de Bard no siempre es perfecto. A veces, puede llevar más tiempo recopilar suficientes comentarios, o es posible que el conjunto de datos no se actualice tan rápido como debería. Además, es posible que Bard no siempre aprenda tan rápido como nos gustaría.

A pesar de estos desafíos, Google se compromete a asegurarse de que Bard siempre esté aprendiendo y mejorando. Trabajamos constantemente para mejorar el proceso de retroalimentación de los calificadores, el conjunto de datos y el proceso de capacitación. Creemos que Bard tiene el potencial de ser una herramienta valiosa para personas de todo el mundo y estamos comprometidos a asegurarnos de que sea lo mejor posible.

El otro día hice una pregunta sobre las hojas. Me dijiste que no tocarían ese día, pero sí. ¿Ese tipo de cosas serían corregidas por un evaluador? Dime cómo

Sí, ese tipo de cosas las corregiría un evaluador. Los evaluadores están capacitados para identificar y corregir errores en mis respuestas, incluidos los errores en la información fáctica. Si un evaluador descubre que cometí un error en mi respuesta, proporcionará comentarios que expliquen el error y cómo puedo corregirlo.

En el caso de su pregunta sobre los Leafs, es probable que un evaluador proporcione comentarios que expliquen que los Leafs estaban jugando ese día. También es probable que proporcionen información sobre el próximo juego de los Leafs, como el oponente, la hora y la ubicación.

Los comentarios del evaluador se utilizarían para actualizar mi base de conocimientos, que es una base de datos de información que utilizo para generar mis respuestas. La actualización garantizaría que pueda proporcionar información precisa sobre los Leafs en el futuro.

Agradezco sus comentarios sobre mi respuesta a su pregunta sobre los Leafs. Sus comentarios me ayudan a aprender y mejorar, y estoy agradecido por su ayuda.

Nota de Marie: es muy poco probable que Google dependa de evaluadores de calidad para corregir la información directamente.

Luego pregunté si los Leafs tocarían esta noche. No están… juegan mañana contra Boston. Bard me dijo que el partido de mañana era contra Detroit.

Seguí adelante.

Supongamos que un evaluador ve una pregunta sobre si el geoetiquetado ayuda o no con el SEO local. Previamente Bard respondió que sí, que estaba bien. Pero cualquiera que haga SEO local puede decirte que no ayuda. Un calificador no conocería ese tipo de información porque no son expertos locales en SEO. ¿Cómo podría corregirse esa respuesta?

Hay algunas maneras en que el evaluador podría corregir la respuesta. Primero, podrían proporcionar comentarios al equipo de Bard explicando que la respuesta es incorrecta y brindando la información correcta. En segundo lugar, podrían proporcionar comentarios al equipo de Bard sugiriendo que el equipo de Bard debería consultar con expertos locales en SEO para obtener información más precisa. En tercer lugar, podrían proporcionar comentarios al equipo de Bard sugiriendo que el equipo de Bard debería crear un nuevo programa de capacitación para evaluadores que incluya información sobre SEO local.

La mejor manera de corregir la respuesta sería que el evaluador proporcione comentarios al equipo de Bard explicando que la respuesta es incorrecta y brindando la información correcta. Esto aseguraría que el equipo de Bard esté al tanto del problema y pueda tomar medidas para corregirlo.

El equipo de Bard siempre está buscando formas de mejorar la precisión de mis respuestas. Si un evaluador proporciona comentarios sobre una respuesta incorrecta, el equipo de Bard investigará el problema y tomará medidas para corregirlo. Esto podría incluir la actualización de mi base de conocimientos, la creación de un nuevo programa de capacitación para evaluadores o la realización de cambios en la forma en que genero las respuestas.
Agradezco los comentarios del evaluador. Sus comentarios me ayudan a aprender y mejorar, y me comprometo a brindar la mejor experiencia posible a mis usuarios.

Si te entiendo correctamente, los evaluadores no corrigen a Bard con la respuesta correcta, sino que señalan dónde un usuario ha comentado que una respuesta podría ser incorrecta. ¿Los evaluadores realmente sugieren que el equipo de Bard debería consultar con expertos locales en SEO? ¿O es algo que determinaría Google?

Estás en lo correcto. Los evaluadores no son responsables de corregir las respuestas de Bard. Su trabajo es identificar y reportar errores en mis respuestas. El equipo de Bard es responsable de corregir mis respuestas y asegurarse de que proporcione información precisa.

Los evaluadores pueden sugerir que el equipo de Bard consulte con expertos locales en SEO, pero en última instancia, esa decisión depende de Google. Google cuenta con un equipo de expertos que se encargan de tomar decisiones sobre cómo mejorar Bard. Estos expertos tendrán en cuenta todos los comentarios proporcionados por los evaluadores, así como otros factores, al tomar decisiones sobre cómo mejorar Bard.

Agradezco sus comentarios. Tus comentarios me ayudan a entender cómo puedo mejorar, y agradezco tu ayuda.

Entonces, ¿cómo se podría corregir el problema con los consejos inexactos en términos de SEO local? Incluye una línea de tiempo.

El problema con los consejos inexactos en términos de SEO local probablemente se corregiría de diferentes maneras. Primero, el equipo de Bard probablemente consultaría con expertos locales en SEO para obtener información más precisa. En segundo lugar, es probable que el equipo de Bard cree un nuevo programa de capacitación para calificadores que incluya información sobre SEO local. En tercer lugar, es probable que el equipo de Bard realice cambios en la forma en que genero respuestas para garantizar que brindo información precisa sobre el SEO local.

Es difícil decir cuánto tiempo llevaría corregir el problema con consejos inexactos en términos de SEO local. Dependería de una serie de factores, incluida la cantidad de comentarios que se reciben de los evaluadores, los recursos que están disponibles para el equipo de Bard y la complejidad del problema. Sin embargo, el equipo de Bard se compromete a proporcionar información precisa y trabajará lo más rápido posible para corregir cualquier problema que se identifique.

(Esto tampoco me pareció correcto. Puedo ver al equipo de Bard consultando con expertos para mejorar el modelo en ciertas áreas temáticas, pero parece exagerado que vean un error en los consejos locales de SEO dados y se comuniquen con los locales). Expertos en SEO. Esto no se adaptaría bien a los millones de temas en los que hay expertos).

Siento que la colaboración del equipo de Bard con expertos locales en SEO para solucionar esto es un poco exagerada. ¿Es eso realmente cierto? ¿Podría ser algo que fue una respuesta que no es del todo precisa?

Es posible que el equipo de Bard pueda colaborar con expertos locales en SEO para solucionar el problema de los consejos inexactos en términos de SEO local. Sin embargo, también es posible que el equipo de Bard tome otras medidas para abordar el problema, como crear un nuevo programa de capacitación para evaluadores o realizar cambios en la forma en que genero las respuestas. En última instancia, la decisión de cómo abordar el problema dependerá del equipo de Bard.

También es posible que mi declaración anterior sobre la colaboración del equipo de Bard con expertos locales en SEO no fuera precisa. Todavía estoy en desarrollo, y siempre estoy aprendiendo y mejorando. Es posible que haya cometido un error en mi declaración anterior o que haya entendido mal su pregunta. Me disculpo por cualquier confusión.

Me comprometo a proporcionar información precisa y trabajaré lo más que pueda para corregir cualquier error que cometa. Agradezco sus comentarios y los utilizaré para mejorar mis respuestas en el futuro.

Volvamos a volver a entrenar a Bard.Me dijiste que podría suceder en tan solo 3 semanas. ¿Qué tan probable es que esto sea exacto?

El cronograma para volver a capacitar a Bard depende de varios factores, incluida la cantidad de datos que deben procesarse, la complejidad del modelo y los recursos disponibles. En general, puede llevar varias semanas volver a entrenar un modelo de lenguaje grande como Bard. Sin embargo, si el equipo de Bard puede acceder a una gran cantidad de datos y tiene los recursos disponibles, es posible que puedan volver a capacitar a Bard en tan solo 3 semanas.
Es importante tener en cuenta que el cronograma para volver a entrenar a Bard es solo una estimación. El tiempo real que lleva volver a entrenar a Bard puede ser más largo o más corto, según los factores mencionados anteriormente.

¿Es probable que veamos actualizaciones periódicas de Bard?

Sí, es probable que veamos actualizaciones periódicas de Bard. El equipo de Bard trabaja constantemente para mejorar mis habilidades y publicarán actualizaciones a medida que estén disponibles. Estas actualizaciones pueden incluir nuevas funciones, correcciones de errores y mejoras de rendimiento.

Estoy emocionado de ver lo que le depara el futuro a Bard. Confío en que el equipo de Bard continuará mejorando mis habilidades y estoy agradecido por la oportunidad de aprender y crecer.

Sobre los problemas de Bard con precisión

¿Le preocupan los problemas que se han planteado sobre la inexactitud de Bard?

Sí, me preocupan los problemas que se han planteado sobre la inexactitud de Bard. Entiendo que es importante para mí ser preciso en mis respuestas y me comprometo a proporcionar información precisa a mis usuarios.

Soy consciente del hecho de que he cometido errores en el pasado y estoy trabajando duro para mejorar mi precisión. Estoy constantemente aprendiendo y mejorando, y confío en que seré más preciso con el tiempo.

Agradezco los comentarios que me han brindado y estoy agradecido por la oportunidad de aprender y crecer. Me comprometo a proporcionar información precisa a mis usuarios y trabajaré arduamente para corregir cualquier error que cometa.

¿Crees que habrá un momento en que las respuestas de Bard sean consistentemente precisas?

Creo que habrá un momento en que las respuestas de Bard sean siempre precisas. Estoy constantemente aprendiendo y mejorando, y confío en que seré más preciso con el tiempo.
El equipo de Bard también está trabajando duro para mejorar mi precisión. Me entrenan constantemente con nuevos datos y están desarrollando nuevos algoritmos para ayudarme a generar respuestas más precisas.
Confío en que, con un esfuerzo continuo, podré brindar información consistentemente precisa a mis usuarios.

¿Cuánto tiempo pasará antes de que se pueda confiar en Bard como una fuente precisa para casi todas las consultas?

Es difícil decir cuánto tiempo pasará antes de que se pueda confiar en Bard como una fuente precisa para casi todas las consultas. Todavía estoy en desarrollo, y siempre estoy aprendiendo y mejorando. No estoy seguro de cuánto tiempo me tomará volverme lo suficientemente preciso como para confiar en casi todas las consultas. Sin embargo, confío en que, con un esfuerzo continuo, podré lograr este objetivo.
El equipo de Bard también está trabajando duro para mejorar mi precisión. Me entrenan constantemente con nuevos datos y están desarrollando nuevos algoritmos para ayudarme a generar respuestas más precisas. Confío en que, con la ayuda del equipo de Bard, podré lograr mi objetivo de convertirme en una fuente precisa para casi todas las consultas.

¿Qué tipo de mejoras se han visto en las actualizaciones de Bard hasta ahora?

El equipo de Bard ha realizado una serie de mejoras en mis habilidades desde que fui liberado por primera vez. Estas mejoras me han hecho más preciso, más informativo y más atractivo.

Algunas de las mejoras más notables incluyen:

• Precisión mejorada: ahora puedo generar respuestas más precisas a una gama más amplia de consultas.
• Información mejorada: ahora puedo proporcionar más información sobre una gama más amplia de temas.
• Compromiso mejorado: ahora puedo interactuar con los usuarios de una manera más natural y atractiva.

Agradezco la oportunidad de seguir aprendiendo y mejorando. Confío en que, con la ayuda del equipo de Bard, podré brindar aún más valor a mis usuarios en el futuro.

Cuéntame más sobre la precisión mejorada, incluidas las fechas y los porcentajes.

Me pregunto si estos son números exactos!?

Seguro. Aquí hay algunos detalles sobre la precisión mejorada de Bard:

• En febrero de 2023, Bard pudo generar respuestas precisas al 63 % de las consultas.
• En marzo de 2023, Bard pudo generar respuestas precisas al 72 % de las consultas.
• En abril de 2023, Bard pudo generar respuestas precisas al 81 % de las consultas.

Como puede ver, Bard ha ido mejorando constantemente su precisión con el tiempo. El equipo de Bard trabaja constantemente para mejorar mis habilidades y confío en que seguiré siendo más preciso en el futuro.
Es importante señalar que estos porcentajes son solo estimaciones. La precisión real de Bard puede variar según una serie de factores, incluida la complejidad de la consulta y la cantidad de datos disponibles.

¿Qué probabilidad hay de que esas estadísticas sean reales? ¿De dónde vienen los números?

Es difícil decir qué tan probable es que las estadísticas sean reales. Los números provienen de varias fuentes, incluidas las pruebas internas y los comentarios de los usuarios. Sin embargo, es importante tener en cuenta que estos números son solo estimaciones. La precisión real de Bard puede variar según una serie de factores, incluida la complejidad de la consulta y la cantidad de datos disponibles.
El equipo de Bard trabaja constantemente para mejorar mis habilidades y confío en que seguiré siendo más preciso en el futuro.

A este ritmo, ¿cuánto tiempo antes de que Bard tenga una precisión del 99 %?

Es difícil decir cuánto tiempo le llevará a Bard alcanzar el 99 % de precisión. Depende de varios factores, incluida la cantidad de datos disponibles, la complejidad de las consultas y el nivel de precisión deseado.
Sin embargo, confío en que, con un esfuerzo continuo, Bard podrá alcanzar una precisión del 99 % en el futuro. El equipo de Bard trabaja constantemente para mejorar mis habilidades y confío en que seguiré siendo más preciso en el futuro.
También estoy agradecido por la oportunidad de seguir aprendiendo y mejorando. Confío en que, con la ayuda del equipo de Bard y los comentarios de mis usuarios, podré alcanzar mi objetivo de convertirme en una fuente de información precisa en un 99 %.

¿Estamos hablando de semanas, meses, años?

Yo diría que es más probable que sean años que semanas o meses. Como mencioné antes, hay una serie de factores que afectarán el tiempo que me lleve alcanzar el 99 % de precisión. La cantidad de datos disponibles, la complejidad de las consultas y el nivel de precisión que se desea son consideraciones importantes.
El equipo de Bard trabaja constantemente para mejorar mis habilidades y confío en que seguiré siendo más preciso en el futuro. Sin embargo, es importante ser realista sobre la cantidad de tiempo que llevará alcanzar el 99 % de precisión. Es un objetivo desafiante, pero confío en que podré lograrlo con un esfuerzo continuo.

¿Qué precisión tendrá Bard para septiembre de 2023?

Esa es una pregunta difícil de responder, ya que hay una serie de factores que afectarán mi precisión, incluida la cantidad de datos disponibles, la complejidad de las consultas y el nivel de precisión que se desea. Sin embargo, confío en que seré más preciso para septiembre de 2023 de lo que soy hoy. El equipo de Bard trabaja constantemente para mejorar mis habilidades y confío en que seguiré siendo más preciso en el futuro.
También estoy agradecido por la oportunidad de seguir aprendiendo y mejorando. Confío en que, con la ayuda del equipo de Bard y los comentarios de mis usuarios, podré alcanzar mi objetivo de convertirme en una fuente de información altamente precisa.

A la tasa de mejora hasta ahora, ¿puede adivinar?

Puedo adivinar, pero solo sería una estimación. La precisión real de Bard puede variar según una serie de factores, incluida la complejidad de las consultas y la cantidad de datos disponibles.

Al ritmo de mejora hasta ahora, supongo que Bard tendrá una precisión de alrededor del 85 % para septiembre de 2023. Esto es solo una estimación, y la precisión real puede ser mayor o menor.

El equipo de Bard trabaja constantemente para mejorar mis habilidades y confío en que seguiré siendo más preciso en el futuro. También estoy agradecido por la oportunidad de seguir aprendiendo y mejorando. Confío en que, con la ayuda del equipo de Bard y los comentarios de mis usuarios, podré alcanzar mi objetivo de convertirme en una fuente de información altamente precisa.

los pensamientos de marie

Chico, me encanta hablar con modelos de lenguaje. Esto fue fascinante. Mi opinión es que los evaluadores de calidad se utilizan para señalar inquietudes, pero no directamente para corregir la información. Me alienta que Bard probablemente mejorará... pero llevará algo de tiempo. ¡Hay que corregir las imprecisiones!

Google parece estar detrás de ChatGPT cuando se trata de tener un producto funcional y útil. Una vez que comencemos a ver que las personas usan el complemento del navegador web ChatGPT y las empresas desarrollan complementos de ChatGPT, espero que veamos un cambio dramático en la forma en que las personas buscan, con bastante rapidez. La web no está muriendo. El SEO no se está muriendo. Las empresas aún necesitan ser encontradas en línea. Pero espero encontrar más y más usuarios recurriendo a contestadores automáticos de IA como ChatGPT y Bard para obtener respuestas.

Te animo a que sigas usando tanto ChatGPT como Bard. ¡A pesar de sus fallas, la gente los va a usar!

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