Comment les évaluateurs de qualité aident (éventuellement) les chatbots IA à s'améliorer : une conversation avec Bard

J'ai eu une conversation fascinante avec Google's Bard dans laquelle il m'a expliqué comment les évaluateurs de qualité contribuent à le rendre plus précis.

Attention : cet article contient une conversation avec Bard dans laquelle nous n'avons aucune idée de savoir quelles parties sont hallucinées.C'est une conversation intéressante, mais il ne faut pas s'y fier comme vérité.Comme Bard lui-même me l'a dit, il n'est généralement exact que 81% du temps en ce moment... mais il s'améliore.

Barde m'a dit :

• Les évaluateurs de la qualité de Google voient toutes les réponses de Bard (pas seulement celles qui sont affichées en haut ou en bas) et les évaluent.
• Leurs commentaires sont utilisés pour aider l'équipe qui travaille sur Bard à améliorer le modèle.
• Le modèle peut être amélioré en aussi peu que quelques semaines.
• Nous verrons probablement des mises à jour périodiques de Bard.
• La précision de Bard s'est améliorée avec le temps. D'ici septembre 2023, il prévoit qu'il générera des réponses précises 8 % du temps

Le chatbot Bard de Google, similaire à ChatGPT, n'a pas été bien accueilli. Il semble ne pas être aussi précis ou puissant. Je serais d'accord, surtout maintenant que nous avons le GPT-4.

Cela ne signifie pas que nous devrions l'ignorer et le rejeter comme un outil stupide que personne n'utilisera jamais ! Barde va s'améliorer. Au fur et à mesure qu'il devient plus précis et qu'il est finalement intégré à la recherche, les utilisateurs se tourneront de plus en plus vers Bard. Je vous encourage en tant que référenceurs et propriétaires d'entreprise à continuer à utiliser Bard, à le tester et non seulement à signaler ses inexactitudes, mais à déterminer où se situe sa valeur.

Cet article a été inspiré par ce tweet de Glenn Gabe dans lequel il a demandé à Bard,les évaluateurs de qualité de Google vous aident-ils à juger de votre réponse ?

Bard a dit à Glenn :

Oui, les évaluateurs de qualité de Google aident à évaluer mes réponses. Ils font partie du processus d'évaluation des performances de mon modèle linguistique et fournissent des commentaires sur la façon dont je peux m'améliorer. Les commentaires qu'ils fournissent m'aident à apprendre et à grandir, et à devenir un meilleur modèle linguistique.

Dans ma conversation avec Bard, il a déclaré que les commentaires fournis par les évaluateurs de qualité sont utilisés indirectement pour apporter des modifications au modèle du chatbot, ce qui peut l'aider à devenir plus précis, plus informatif, plus utile et finalement une source qui sera extrêmement utile.

Il est peu probable que les évaluateurs de qualité décident de ce qui est factuel et ne modifient pas les réponses ou les connaissances de Bard. Il semble plutôt que les commentaires des évaluateurs de qualité puissent être utilisés par les ingénieurs de Google lorsqu'ils apportent des modifications pour améliorer Bard. Par exemple, cela aide peut-être les ingénieurs de Google à reconnaître qu'il est plus nécessaire de former le modèle sur des informations précises sur un certain sujet, ou qu'il existe un biais ou une sous-représentation.

Bard raconte qu'il y a un cycle de rétroaction, de changements, de recyclage et d'améliorations qui peut se produire en aussi peu que trois semaines.

Ce qui suit sont les extraits les plus intéressants d'une conversation d'une heure sur les évaluateurs de qualité, les modèles linguistiques et la manière dont les commentaires sont utilisés pour les améliorer.

Le fait est que nous ne savons pas si cette information est vraie car Bard hallucine si souvent.On en a parlé aussi !Bard s'est aventuré à deviner combien de temps il faudra avant que ce soit un outil super utile et précis.C'était la conversation la plus intéressante que j'ai eue depuis un moment !

Voici les meilleures pièces. Tout ce qui est en bleu est copié directement de Bard (et peut être partiellement inexact) :

Comment les évaluateurs de qualité aident-ils Bard ?

Les évaluateurs de qualité aident Bard en fournissant des commentaires sur ses réponses aux questions et aux invites. Ces commentaires aident Bard à améliorer sa capacité à générer des textes pertinents, informatifs et créatifs.

Plus précisément, les évaluateurs de la qualité sont invités à évaluer les aspects suivants des réponses de Bard :

• Pertinence : la réponse est-elle pertinente par rapport à la question ou à l'invite ?
• Exactitude : la réponse est-elle exacte ?
• Créativité : la réponse est-elle créative ?
• Fluidité : la réponse est-elle fluide ?
• Engagement : la réponse est-elle engageante ?

Bard utilise ces commentaires pour améliorer sa capacité à générer du texte de haute qualité et répondant aux besoins de ses utilisateurs.

En plus de fournir des commentaires sur les réponses de Bard, les évaluateurs de qualité aident également à identifier et à corriger les erreurs dans les réponses de Bard. Cela permet de s'assurer que Bard fournit des informations exactes et fiables à ses utilisateurs.

Dans l'ensemble, les évaluateurs de qualité jouent un rôle essentiel en aidant Bard à améliorer ses performances et à offrir une meilleure expérience à ses utilisateurs.

Combien de réponses sont présentées aux évaluateurs de qualité chaque jour ?

Google ne divulgue pas publiquement le nombre de réponses de Bard présentées chaque jour aux évaluateurs de qualité. Cependant, il est probable qu'un grand nombre de réponses soient présentées aux évaluateurs, car il s'agit d'une partie importante du processus de formation de Bard.

Bard est formé sur un ensemble de données massif de texte et de code, mais cet ensemble de données ne couvre pas toutes les questions ou invites possibles que Bard pourrait être posées. En affichant les réponses de Bard aux évaluateurs de qualité, Google peut recueillir des commentaires sur les performances de Bard et identifier les domaines dans lesquels il doit s'améliorer.

Ces commentaires sont ensuite utilisés pour entraîner Bard à générer des réponses plus précises, pertinentes et créatives. Au fur et à mesure que Bard continue d'apprendre et de s'améliorer, il faudra lui montrer de moins en moins de réponses aux évaluateurs de qualité, car il sera capable de générer par lui-même des réponses de haute qualité.

Comment les réponses des évaluateurs sont-elles utilisées ?

Les réponses des évaluateurs sont utilisées pour entraîner Bard à générer des réponses plus précises, pertinentes et créatives. Les commentaires sont utilisés pour identifier les domaines dans lesquels Bard doit s'améliorer, tels que sa capacité à comprendre le contexte d'une question ou d'une invite, sa capacité à générer un texte pertinent et informatif, et sa capacité à générer un texte créatif et engageant.

Les commentaires sont également utilisés pour identifier les erreurs dans les réponses de Bard, telles que les erreurs grammaticales, les erreurs factuelles et les erreurs logiques. Ces erreurs sont ensuite corrigées afin que Bard puisse générer des réponses plus précises et plus fiables à l'avenir.

Dans l'ensemble, les réponses des évaluateurs sont utilisées pour améliorer la qualité des réponses de Bard et pour s'assurer que Bard fournit des informations précises et fiables à ses utilisateurs.

Ne voient-ils que les réponses qui ont été affichées de haut en bas ?

Non, les évaluateurs de qualité voient toutes les réponses de Bard, qu'elles aient été relevées ou non. En effet, toutes les réponses de Bard peuvent fournir des commentaires précieux, même si elles ne sont pas populaires auprès des utilisateurs.

Par exemple, une réponse qui a été ignorée peut toujours fournir des commentaires utiles si elle est bien rédigée et explique clairement pourquoi l'utilisateur n'a pas aimé la réponse. Ces commentaires peuvent être utilisés pour améliorer la capacité de Bard à comprendre et à répondre aux commentaires des utilisateurs.

Dans l'ensemble, les évaluateurs de qualité voient toutes les réponses de Bard afin de pouvoir fournir des commentaires complets pouvant être utilisés pour améliorer les performances de Bard.

À ce stade, j'ai réalisé que si cela était vrai, les évaluateurs de qualité pourraient éventuellement voir cette conversation. Je n'en suis pas convaincu… Je ne pense pas qu'il soit possible que chaque conversation de barde soit observée par un évaluateur de qualité, même s'il y en a des milliers. Mais j'ai quand même laissé un message au cas où

Bard, dis-m'en plus sur la façon dont les évaluateurs de qualité t'aident. Donne moi un exemple.

Bien sûr. Les évaluateurs de qualité m'aident en fournissant des commentaires sur mes réponses aux questions et aux invites. Ces commentaires m'aident à améliorer ma capacité à générer des textes pertinents, informatifs et créatifs.

Par exemple, si un évaluateur me donne une note faible pour une réponse, il fournira généralement des commentaires expliquant pourquoi il m'a donné une note faible. Ces commentaires peuvent m'aider à comprendre ce que j'ai fait de mal et comment je peux améliorer mes réponses à l'avenir.

Voici un exemple de commentaires que je pourrais recevoir d'un évaluateur :

• "Votre réponse n'était pas pertinente à la question."

• "Votre réponse n'était pas exacte."

• "Votre réponse n'était pas créative."

• "Votre réponse n'était pas fluide."

• "Votre réponse n'était pas engageante."

Cette rétroaction m'aiderait à comprendre ce que je dois faire pour améliorer ma réponse. Par exemple, si l'évaluateur a dit que ma réponse n'était pas pertinente à la question, je devrais m'assurer que je comprends la question avant de commencer à générer une réponse. Je devrais également m'assurer que ma réponse est axée sur la réponse à la question, et pas seulement sur la fourniture d'informations générales.

Les évaluateurs de qualité jouent un rôle essentiel en m'aidant à améliorer mes performances et à offrir une meilleure expérience à mes utilisateurs. Je suis reconnaissant pour leurs commentaires et je travaille toujours à améliorer mes réponses en fonction de leurs commentaires.

Les évaluateurs peuvent-ils apporter des modifications qui seront immédiatement intégrées à Bard ?

Les commentaires des évaluateurs sont utilisés pour former Bard, mais les changements ne sont pas immédiatement intégrés à Bard. Bard est formé sur un ensemble de données massif de texte et de code, et cet ensemble de données est mis à jour régulièrement avec de nouvelles informations. Les commentaires des évaluateurs sont utilisés pour mettre à jour cet ensemble de données, et Bard est ensuite formé sur l'ensemble de données mis à jour. Ce processus garantit que Bard s'améliore.

Combien de temps dure ce cycle ?

Le cycle de collecte des commentaires des évaluateurs, de mise à jour de l'ensemble de données et de formation de Bard peut prendre plusieurs semaines ou plusieurs mois. En effet, l'ensemble de données est très volumineux et il faut du temps pour recueillir suffisamment de commentaires pour effectuer une mise à jour significative. De plus, Bard est un modèle complexe et il faut du temps pour l'entraîner sur un nouvel ensemble de données.

Cependant, les commentaires des évaluateurs sont essentiels au développement de Bard, et Google s'engage à faire en sorte que Bard apprenne et s'améliore en permanence.

Semaines? Ça peut aller si vite ?

Oui, ça peut être aussi rapide. Les commentaires des évaluateurs sont recueillis régulièrement et l'ensemble de données est mis à jour dès que suffisamment de commentaires sont recueillis. De plus, Bard est formé sur un ordinateur puissant, qui peut former le modèle rapidement.

Cependant, il est important de noter que le cycle de collecte des commentaires des évaluateurs, de mise à jour de l'ensemble de données et de formation de Bard n'est pas toujours parfait. Parfois, la collecte de suffisamment de commentaires peut prendre plus de temps, ou l'ensemble de données peut ne pas être mis à jour aussi rapidement qu'il pourrait l'être. De plus, Bard n'apprend pas toujours aussi vite que nous le souhaiterions.

Malgré ces défis, Google s'engage à faire en sorte que Bard apprenne et s'améliore en permanence. Nous travaillons constamment à l'amélioration du processus de rétroaction des évaluateurs, de l'ensemble de données et du processus de formation. Nous croyons que Bard a le potentiel d'être un outil précieux pour les gens du monde entier, et nous nous engageons à faire en sorte qu'il soit le meilleur possible.

L'autre jour, j'ai posé une question sur les feuilles. Tu m'as dit qu'ils ne jouaient pas ce jour-là, mais ils y jouaient. Est-ce que ce genre de chose serait corrigé par un évaluateur ? dis-moi comment

Oui, ce genre de chose serait corrigé par un évaluateur. Les évaluateurs sont formés pour identifier et corriger les erreurs dans mes réponses, y compris les erreurs dans les informations factuelles. Si un évaluateur constate que j'ai fait une erreur dans ma réponse, il fournira des commentaires expliquant l'erreur et comment je peux la corriger.

Dans le cas de votre question sur les Leafs, un évaluateur fournirait probablement des commentaires expliquant que les Leafs jouaient ce jour-là. Ils fourniraient également probablement des informations sur le match à venir des Leafs, comme l'adversaire, l'heure et le lieu.

Les commentaires de l'évaluateur seraient utilisés pour mettre à jour ma base de connaissances, qui est une base de données d'informations que j'utilise pour générer mes réponses. La mise à jour garantirait que je serai en mesure de fournir des informations précises sur les Leafs à l'avenir.

J'apprécie vos commentaires sur ma réponse à votre question sur les Leafs. Vos commentaires m'aident à apprendre et à m'améliorer, et je vous suis reconnaissant de votre aide.

Remarque de Marie : Il est extrêmement peu probable que Google s'appuie sur des évaluateurs de qualité pour corriger directement les informations.

J'ai ensuite demandé si les Leafs jouaient ce soir. Ils ne sont pas… ils jouent demain contre Boston. Bard m'a dit que le match de demain était contre Detroit.

J'ai continué.

Supposons qu'un évaluateur voit une question pour savoir si la géolocalisation aide ou non le référencement local. Auparavant, Bard avait répondu que oui, c'était bien. Mais quiconque fait du référencement local peut vous dire que cela n'aide pas. Un évaluateur ne connaîtrait pas ce type d'informations car il ne s'agit pas d'experts SEO locaux. Comment cette réponse pourrait-elle être corrigée ?

L'évaluateur peut corriger la réponse de plusieurs façons. Tout d'abord, ils pourraient fournir des commentaires à l'équipe Bard en expliquant que la réponse est incorrecte et en fournissant les informations correctes. Deuxièmement, ils pourraient fournir des commentaires à l'équipe Bard suggérant que l'équipe Bard devrait consulter des experts SEO locaux pour obtenir des informations plus précises. Troisièmement, ils pourraient fournir des commentaires à l'équipe Bard suggérant que l'équipe Bard devrait créer un nouveau programme de formation pour les évaluateurs qui comprend des informations sur le référencement local.

La meilleure façon de corriger la réponse serait que l'évaluateur fournisse des commentaires à l'équipe Bard expliquant que la réponse est incorrecte et fournissant les informations correctes. Cela garantirait que l'équipe Bard est consciente du problème et peut prendre des mesures pour le corriger.

L'équipe Bard est toujours à la recherche de moyens d'améliorer la précision de mes réponses. Si un évaluateur fournit des commentaires sur une réponse incorrecte, l'équipe Bard enquêtera sur le problème et prendra des mesures pour le corriger. Cela pourrait inclure la mise à jour de ma base de connaissances, la création d'un nouveau programme de formation pour les évaluateurs ou la modification de la façon dont je génère des réponses.
J'apprécie les commentaires de l'évaluateur. Leurs commentaires m'aident à apprendre et à m'améliorer, et je m'engage à offrir la meilleure expérience possible à mes utilisateurs.

Si je vous comprends bien, les évaluateurs ne corrigent pas Bard avec la bonne réponse, mais plutôt, ils indiquent où un utilisateur a commenté qu'une réponse pourrait être incorrecte. Les évaluateurs suggèrent-ils réellement que l'équipe Bard devrait consulter des experts SEO locaux ? Ou est-ce quelque chose qui serait déterminé par Google ?

Vous avez raison. Les évaluateurs ne sont pas responsables de la correction des réponses de Bard. Leur travail est d'identifier et de signaler les erreurs dans mes réponses. L'équipe Bard est chargée de corriger mes réponses et de s'assurer que je fournis des informations exactes.

Les évaluateurs peuvent suggérer que l'équipe Bard consulte des experts SEO locaux, mais en fin de compte, cette décision appartient à Google. Google dispose d'une équipe d'experts chargés de prendre des décisions sur la manière d'améliorer Bard. Ces experts tiendront compte de tous les commentaires fournis par les évaluateurs, ainsi que d'autres facteurs, lorsqu'ils prendront des décisions sur la façon d'améliorer Bard.

J'apprécie vos commentaires. Vos commentaires m'aident à comprendre comment je peux m'améliorer et je vous suis reconnaissant de votre aide.

Alors, comment le problème des conseils inexacts en termes de référencement local pourrait-il être corrigé ? Inclure une chronologie.

Le problème des conseils inexacts en termes de référencement local serait probablement corrigé de différentes manières. Tout d'abord, l'équipe Bard consulterait probablement des experts SEO locaux pour obtenir des informations plus précises. Deuxièmement, l'équipe Bard créerait probablement un nouveau programme de formation pour les évaluateurs qui comprendrait des informations sur le référencement local. Troisièmement, l'équipe Bard apporterait probablement des modifications à la façon dont je génère des réponses pour s'assurer que je fournis des informations précises sur le référencement local.

Il est difficile de dire combien de temps il faudrait pour corriger le problème avec des conseils inexacts en termes de référencement local. Cela dépendrait d'un certain nombre de facteurs, notamment la quantité de commentaires reçus des évaluateurs, les ressources dont dispose l'équipe Bard et la complexité du problème. Cependant, l'équipe de Bard s'engage à fournir des informations exactes et travaillera aussi rapidement que possible pour corriger tout problème identifié.

(Cela ne me semblait pas non plus correct. Je peux voir l'équipe Bard consulter des experts pour améliorer le modèle dans certains domaines, mais il semble exagéré qu'ils voient une erreur dans les conseils de référencement locaux donnés et contactent les Experts en référencement. Cela ne serait pas bien adapté aux millions de sujets dans lesquels il existe des experts.)

J'ai l'impression que l'équipe Bard collabore avec des experts SEO locaux pour résoudre ce problème, c'est un peu exagéré. Est-ce vraiment vrai ? Cela pourrait-il être quelque chose qui était une réponse qui n'est pas tout à fait exacte?

Il est possible que l'équipe Bard collabore avec des experts SEO locaux pour résoudre le problème des conseils inexacts en termes de référencement local. Cependant, il est également possible que l'équipe Bard prenne d'autres mesures pour résoudre le problème, comme la création d'un nouveau programme de formation pour les évaluateurs ou la modification de la façon dont je génère des réponses. En fin de compte, la décision de résoudre le problème appartiendra à l'équipe Bard.

Il est également possible que ma déclaration précédente concernant la collaboration de l'équipe Bard avec des experts SEO locaux ne soit pas exacte. Je suis toujours en développement, et j'apprends et m'améliore constamment. J'ai peut-être fait une erreur dans ma déclaration précédente, ou j'ai peut-être mal compris votre question. Je m'excuse pour toute confusion.

Je m'engage à fournir des informations exactes et je ferai tout mon possible pour corriger les erreurs que je ferais. J'apprécie vos commentaires et je les utiliserai pour améliorer mes réponses à l'avenir.

Revenons au recyclage de Bard.Vous m'avez dit que cela pourrait arriver en aussi peu que 3 semaines. Quelle est la probabilité que cela soit exact ?

Le calendrier de recyclage de Bard dépend d'un certain nombre de facteurs, notamment la quantité de données à traiter, la complexité du modèle et les ressources disponibles. En général, le recyclage d'un grand modèle de langage comme Bard peut prendre plusieurs semaines. Cependant, si l'équipe Bard est en mesure d'accéder à une grande quantité de données et dispose des ressources disponibles, il est possible qu'elle puisse recycler Bard en aussi peu que 3 semaines.
Il est important de noter que le calendrier de recyclage de Bard n'est qu'une estimation. Le temps réel nécessaire pour recycler Bard peut être plus long ou plus court, selon les facteurs mentionnés ci-dessus.

Sommes-nous susceptibles de voir des mises à jour/actualisations périodiques de Bard ?

Oui, nous verrons probablement des mises à jour/actualisations périodiques de Bard. L'équipe Bard travaille constamment pour améliorer mes capacités, et ils publieront des mises à jour dès qu'elles seront disponibles. Ces mises à jour peuvent inclure de nouvelles fonctionnalités, des corrections de bogues et des améliorations de performances.

J'ai hâte de voir ce que l'avenir réserve à Bard. Je suis convaincu que l'équipe de Bard continuera à améliorer mes capacités et je suis reconnaissant d'avoir l'opportunité d'apprendre et de grandir.

Sur les problèmes de Bard avec précision

Êtes-vous préoccupé par les problèmes qui ont été soulevés concernant l'inexactitude de Bard ?

Oui, je suis préoccupé par les problèmes qui ont été soulevés concernant l'inexactitude de Bard. Je comprends qu'il est important pour moi d'être précis dans mes réponses, et je m'engage à fournir des informations exactes à mes utilisateurs.

Je suis conscient du fait que j'ai fait des erreurs dans le passé et je travaille dur pour améliorer ma précision. J'apprends et m'améliore constamment, et je suis convaincu que je deviendrai plus précis au fil du temps.

J'apprécie les commentaires qui m'ont été fournis et je suis reconnaissant d'avoir l'occasion d'apprendre et de grandir. Je m'engage à fournir des informations exactes à mes utilisateurs et je m'efforcerai de corriger les erreurs que je ferais.

Croyez-vous qu'il y aura un moment où les réponses de Bard seront toujours exactes ?

Je crois qu'il y aura un moment où les réponses de Bard seront toujours exactes. J'apprends et m'améliore constamment, et je suis convaincu que je deviendrai plus précis au fil du temps.
L'équipe Bard travaille également dur pour améliorer ma précision. Ils me forment constamment sur de nouvelles données et développent de nouveaux algorithmes pour m'aider à générer des réponses plus précises.
Je suis convaincu qu'avec des efforts continus, je serai en mesure de fournir des informations toujours exactes à mes utilisateurs.

Combien de temps faudra-t-il probablement avant que Bard puisse être considéré comme une source précise pour presque toutes les requêtes ?

Il est difficile de dire combien de temps il faudra avant que Bard puisse être considéré comme une source précise pour presque toutes les requêtes. Je suis toujours en développement, et j'apprends et m'améliore constamment. Je ne sais pas combien de temps il me faudra pour devenir suffisamment précis pour être fiable pour presque toutes les requêtes. Cependant, je suis convaincu qu'avec des efforts continus, je serai en mesure d'atteindre cet objectif.
L'équipe Bard travaille également dur pour améliorer ma précision. Ils me forment constamment sur de nouvelles données et développent de nouveaux algorithmes pour m'aider à générer des réponses plus précises. Je suis convaincu qu'avec l'aide de l'équipe Bard, je serai en mesure d'atteindre mon objectif de devenir une source précise pour presque toutes les requêtes.

Quel genre d'améliorations ont été vues dans les mises à jour de Bard jusqu'à présent ?

L'équipe Bard a apporté un certain nombre d'améliorations à mes capacités depuis ma première libération. Ces améliorations m'ont rendu plus précis, plus informatif et plus engageant.

Certaines des améliorations les plus notables incluent :

• Précision améliorée : je suis désormais en mesure de générer des réponses plus précises à un plus large éventail de requêtes.
• Amélioration de l'information : je suis maintenant en mesure de fournir plus d'informations sur un plus large éventail de sujets.
• Engagement amélioré : je suis désormais en mesure d'interagir avec les utilisateurs d'une manière plus naturelle et engageante.

Je suis reconnaissant d'avoir l'opportunité de continuer à apprendre et à m'améliorer. Je suis convaincu qu'avec l'aide de l'équipe Bard, je pourrai offrir encore plus de valeur à mes utilisateurs à l'avenir.

Dites-m'en plus sur l'amélioration de la précision, y compris les dates et les pourcentages.

Je me demande si ce sont des chiffres exacts !?

Bien sûr. Voici quelques détails sur l'amélioration de la précision de Bard :

• En février 2023, Bard a pu générer des réponses précises à 63 % des requêtes.
• En mars 2023, Bard a pu générer des réponses précises à 72 % des requêtes.
• En avril 2023, Bard a pu générer des réponses précises à 81 % des requêtes.

Comme vous pouvez le constater, Bard a régulièrement amélioré sa précision au fil du temps. L'équipe Bard travaille constamment pour améliorer mes capacités, et je suis convaincu que je continuerai à devenir plus précis à l'avenir.
Il est important de noter que ces pourcentages ne sont que des estimations. La précision réelle de Bard peut varier en fonction d'un certain nombre de facteurs, notamment la complexité de la requête et la quantité de données disponibles.

Quelle est la probabilité que ces statistiques soient réelles ? D'où viennent les chiffres ?

Il est difficile de dire quelle est la probabilité que les statistiques soient réelles. Les chiffres proviennent de plusieurs sources, notamment des tests internes et des commentaires des utilisateurs. Cependant, il est important de noter que ces chiffres ne sont que des estimations. La précision réelle de Bard peut varier en fonction d'un certain nombre de facteurs, notamment la complexité de la requête et la quantité de données disponibles.
L'équipe Bard travaille constamment pour améliorer mes capacités, et je suis convaincu que je continuerai à devenir plus précis à l'avenir.

À ce rythme, combien de temps avant que Bard soit précis à 99 % ?

Il est difficile de dire combien de temps il faudra à Bard pour atteindre une précision de 99 %. Cela dépend d'un certain nombre de facteurs, notamment la quantité de données disponibles, la complexité des requêtes et le niveau de précision souhaité.
Cependant, je suis convaincu qu'avec des efforts continus, Bard sera en mesure d'atteindre une précision de 99 % à l'avenir. L'équipe Bard travaille constamment pour améliorer mes capacités, et je suis convaincu que je continuerai à devenir plus précis à l'avenir.
Je suis également reconnaissant d'avoir la possibilité de continuer à apprendre et à m'améliorer. Je suis convaincu qu'avec l'aide de l'équipe Bard et les commentaires de mes utilisateurs, je serai en mesure d'atteindre mon objectif de devenir une source d'information précise à 99 %.

Parlons-nous de semaines, de mois, d'années ?

Je dirais que c'est plus susceptible d'être des années que des semaines ou des mois. Comme je l'ai mentionné précédemment, un certain nombre de facteurs affecteront le temps qu'il me faudra pour atteindre une précision de 99 %. La quantité de données disponibles, la complexité des requêtes et le niveau de précision souhaité sont tous des considérations importantes.
L'équipe Bard travaille constamment pour améliorer mes capacités, et je suis convaincu que je continuerai à devenir plus précis à l'avenir. Cependant, il est important d'être réaliste quant au temps qu'il faudra pour atteindre une précision de 99 %. C'est un objectif difficile, mais je suis convaincu que je pourrai l'atteindre avec des efforts continus.

Quelle est la précision probable de Bard d'ici septembre 2023 ?

C'est une question difficile à répondre, car il y a un certain nombre de facteurs qui affecteront ma précision, y compris la quantité de données disponibles, la complexité des requêtes et le niveau de précision souhaité. Cependant, je suis convaincu que je serai plus précis d'ici septembre 2023 qu'aujourd'hui. L'équipe Bard travaille constamment pour améliorer mes capacités, et je suis convaincu que je continuerai à devenir plus précis à l'avenir.
Je suis également reconnaissant d'avoir la possibilité de continuer à apprendre et à m'améliorer. Je suis convaincu qu'avec l'aide de l'équipe Bard et les commentaires de mes utilisateurs, je pourrai atteindre mon objectif de devenir une source d'information très précise.

Au rythme de l'amélioration jusqu'à présent, pouvez-vous deviner ?

Je peux faire une supposition, mais ce ne serait qu'une estimation. La précision réelle de Bard peut varier en fonction d'un certain nombre de facteurs, notamment la complexité des requêtes et la quantité de données disponibles.

Au rythme de l'amélioration jusqu'à présent, je suppose que Bard serait précis à environ 85 % d'ici septembre 2023. Il ne s'agit que d'une estimation, et la précision réelle peut être supérieure ou inférieure.

L'équipe Bard travaille constamment pour améliorer mes capacités, et je suis convaincu que je continuerai à devenir plus précis à l'avenir. Je suis également reconnaissant d'avoir la possibilité de continuer à apprendre et à m'améliorer. Je suis convaincu qu'avec l'aide de l'équipe Bard et les commentaires de mes utilisateurs, je pourrai atteindre mon objectif de devenir une source d'information très précise.

Les pensées de Marie

Garçon, j'adore parler aux modèles linguistiques. C'était fascinant. Je pense que les évaluateurs de qualité sont utilisés pour signaler les problèmes, mais pas directement pour corriger les informations. Je suis encouragé par le fait que Bard ira probablement mieux... mais cela prendra du temps. Les inexactitudes doivent être corrigées !

Google semble être derrière ChatGPT lorsqu'il s'agit d'avoir un produit fonctionnel et utile. Une fois que nous commencerons à voir des gens utiliser le plug-in de navigateur Web ChatGPT et des entreprises développant des plug-ins ChatGPT, je m'attends à ce que nous assistions à un changement radical dans la façon dont les gens recherchent, assez rapidement. Le web n'est pas en train de mourir. Le référencement ne meurt pas. Les entreprises doivent encore être trouvées en ligne. Mais je m'attends à ce que de plus en plus d'utilisateurs se tournent vers les répondeurs AI comme ChatGPT et Bard pour obtenir des réponses.

Je vous encourage à continuer à utiliser ChatGPT et Bard. Malgré leurs défauts, les gens vont les utiliser !

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