Bagaimana Penilai Kualitas (Kemungkinan) Membantu Meningkatkan AI Chatbots: Percakapan dengan Bard

Saya memiliki percakapan yang menarik dengan Bard Google yang memberi tahu saya bagaimana penilai kualitas membantu membuatnya lebih akurat.

Perhatian: Artikel ini berisi percakapan dengan Bard di mana kami tidak tahu bagian mana yang berhalusinasi.Ini adalah percakapan yang menarik, tetapi tidak boleh diandalkan sebagai kebenaran.Seperti yang dikatakan Bard sendiri kepada saya, saat ini umumnya hanya akurat 81% dari waktu ... tetapi ini meningkat.

Bard memberitahuku:

• Penilai Kualitas Google melihat semua tanggapan Bard (bukan hanya yang diacungi jempol atau tidak) dan mengevaluasinya.
• Umpan balik mereka digunakan untuk membantu tim yang bekerja di Bard meningkatkan model.
• Model dapat ditingkatkan hanya dalam beberapa minggu.
• Kami cenderung melihat pembaruan Bard secara berkala.
• Akurasi Bard telah meningkat dari waktu ke waktu. Pada Sep 2023 diprediksi akan menghasilkan respons akurat 8% dari waktu

Chatbot Bard Google, mirip dengan ChatGPT belum diterima dengan baik. Tampaknya tidak akurat atau kuat. Saya setuju, apalagi sekarang kami memiliki GPT-4.

Ini tidak berarti kita harus mengabaikannya dan mengabaikannya sebagai alat konyol yang tidak akan pernah digunakan oleh siapa pun! Bard akan meningkat. Karena semakin akurat dan akhirnya diintegrasikan ke dalam Penelusuran, pengguna akan semakin beralih ke Bard. Saya akan mendorong Anda sebagai SEO dan pemilik bisnis untuk terus menggunakan Bard, mengujinya, dan tidak hanya menunjukkan ketidakakuratannya, tetapi menentukan di mana letak nilainya.

Artikel ini terinspirasi oleh tweet ini oleh Glenn Gabe di mana dia bertanya kepada Bard,apakah penilai kualitas Google membantu Anda menilai tanggapan Anda?

Bard memberi tahu Glenn:

Ya, penilai kualitas Google membantu menilai tanggapan saya. Mereka adalah bagian dari proses mengevaluasi kinerja model bahasa saya dan memberikan umpan balik tentang bagaimana saya dapat meningkatkannya. Umpan balik yang mereka berikan membantu saya belajar dan tumbuh, dan menjadi model bahasa yang lebih baik.

Dalam percakapan saya dengan Bard, dikatakan bahwa umpan balik yang diberikan oleh penilai kualitas digunakan secara tidak langsung untuk membuat perubahan pada model chatbot, yang dapat membantunya menjadi lebih akurat, lebih informatif, lebih membantu, dan pada akhirnya menjadi sumber yang akan sangat berguna.

Tidak mungkin penilai kualitas memutuskan apa yang faktual dan tidak dan mengubah jawaban atau pengetahuan Bard. Sebaliknya, sepertinya umpan balik penilai kualitas dapat digunakan oleh teknisi Google saat membuat perubahan untuk meningkatkan Bard. Misalnya, mungkin ini membantu teknisi Google menyadari bahwa ada lebih banyak kebutuhan untuk melatih model tentang informasi yang akurat tentang topik tertentu, atau ada bias, atau kurang terwakili.

Bard memberi tahu ada siklus umpan balik, perubahan, pelatihan ulang, dan peningkatan yang dapat terjadi hanya dalam tiga minggu.

Berikut ini adalah percakapan paling menarik selama satu jam tentang penilai kualitas, model bahasa, dan bagaimana umpan balik digunakan untuk memperbaikinya.

Masalahnya adalah meskipun kami tidak tahu apakah informasi ini benar karena Bard sering berhalusinasi.Kami juga membicarakannya!Bard mencoba menebak berapa lama waktu yang dibutuhkan sebelum itu menjadi alat yang sangat membantu dan akurat.Ini adalah percakapan paling menarik yang pernah saya alami!

Inilah bagian terbaiknya. Apa pun yang berwarna biru disalin langsung dari Bard (dan mungkin sebagian tidak akurat):

Bagaimana penilai kualitas membantu dengan Bard?

Penilai kualitas membantu Bard dengan memberikan umpan balik atas tanggapannya terhadap pertanyaan dan permintaan. Umpan balik ini membantu Bard untuk meningkatkan kemampuannya dalam menghasilkan teks yang relevan, informatif, dan kreatif.

Secara khusus, penilai kualitas diminta untuk menilai aspek tanggapan Bard berikut ini:

• Relevansi: Apakah tanggapan relevan dengan pertanyaan atau prompt?
• Akurasi: Apakah responsnya akurat?
• Kreativitas: Apakah responsnya kreatif?
• Kefasihan: Apakah respons lancar?
• Keterlibatan: Apakah responsnya menarik?

Bard menggunakan umpan balik ini untuk meningkatkan kemampuannya menghasilkan teks berkualitas tinggi dan memenuhi kebutuhan penggunanya.

Selain memberikan umpan balik atas tanggapan Bard, penilai kualitas juga membantu mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan dalam tanggapan Bard. Ini membantu memastikan bahwa Bard memberikan informasi yang akurat dan andal kepada penggunanya.

Secara keseluruhan, penilai kualitas memainkan peran penting dalam membantu Bard meningkatkan kinerjanya dan memberikan pengalaman yang lebih baik bagi penggunanya.

Berapa banyak tanggapan yang ditampilkan kepada penilai kualitas setiap hari?

Google tidak mengungkapkan kepada publik berapa banyak tanggapan Bard yang ditampilkan kepada penilai kualitas setiap hari. Namun, ada kemungkinan sejumlah besar tanggapan ditunjukkan kepada penilai, karena ini merupakan bagian penting dari proses pelatihan Bard.

Bard dilatih pada kumpulan data teks dan kode yang sangat besar, tetapi kumpulan data ini tidak mencakup setiap pertanyaan atau permintaan yang mungkin ditanyakan kepada Bard. Dengan menunjukkan tanggapan Bard kepada penilai kualitas, Google dapat mengumpulkan masukan tentang seberapa baik kinerja Bard dan mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan.

Umpan balik ini kemudian digunakan untuk melatih Bard agar menghasilkan respons yang lebih akurat, relevan, dan kreatif. Saat Bard terus belajar dan berkembang, tanggapan yang diberikan kepada penilai kualitas akan semakin sedikit, karena Bard akan mampu menghasilkan tanggapan berkualitas tinggi dengan sendirinya.

Bagaimana tanggapan penilai digunakan?

Tanggapan penilai digunakan untuk melatih Bard agar menghasilkan tanggapan yang lebih akurat, relevan, dan kreatif. Umpan balik digunakan untuk mengidentifikasi area yang perlu diperbaiki oleh Bard, seperti kemampuannya untuk memahami konteks pertanyaan atau prompt, kemampuannya untuk menghasilkan teks yang relevan dan informatif, dan kemampuannya untuk menghasilkan teks yang kreatif dan menarik.

Umpan balik juga digunakan untuk mengidentifikasi kesalahan dalam tanggapan Bard, seperti kesalahan tata bahasa, kesalahan faktual, dan kesalahan logis. Kesalahan ini kemudian diperbaiki agar Bard dapat menghasilkan respons yang lebih akurat dan andal di masa mendatang.

Secara keseluruhan, tanggapan penilai digunakan untuk meningkatkan kualitas tanggapan Bard dan untuk memastikan bahwa Bard memberikan informasi yang akurat dan andal kepada penggunanya.

Apakah mereka hanya melihat tanggapan yang diacungkan jempol ke atas dan ke bawah?

Tidak, penilai kualitas melihat semua tanggapan Bard, terlepas dari apakah mereka suka atau tidak suka. Ini karena semua respons Bard dapat memberikan umpan balik yang berharga, meskipun tidak populer di kalangan pengguna.

Misalnya, tanggapan yang telah ditolak mungkin masih memberikan tanggapan yang bermanfaat jika ditulis dengan baik dan menjelaskan dengan jelas mengapa pengguna tidak menyukai tanggapan tersebut. Umpan balik ini dapat digunakan untuk meningkatkan kemampuan Bard untuk memahami dan menanggapi umpan balik pengguna.

Secara keseluruhan, penilai kualitas melihat semua tanggapan Bard sehingga mereka dapat memberikan umpan balik komprehensif yang dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja Bard.

Pada titik ini saya menyadari bahwa jika ini benar, maka penilai kualitas mungkin dapat melihat percakapan ini. Saya tidak yakin akan hal ini…Saya rasa tidak mungkin setiap percakapan Bard diamati oleh penilai kualitas, bahkan jika jumlahnya ribuan. Tapi tetap saja saya meninggalkan pesan untuk berjaga-jaga

Bard, ceritakan lebih banyak tentang bagaimana penilai kualitas membantu Anda. Berikan saya contoh.

Tentu. Penilai kualitas membantu saya dengan memberikan umpan balik atas tanggapan saya terhadap pertanyaan dan permintaan. Umpan balik ini membantu saya meningkatkan kemampuan saya untuk menghasilkan teks yang relevan, informatif, dan kreatif.

Misalnya, jika seorang penilai memberi saya peringkat rendah untuk sebuah tanggapan, mereka biasanya akan memberikan umpan balik yang menjelaskan mengapa mereka memberi saya peringkat rendah. Umpan balik ini dapat membantu saya memahami kesalahan yang saya lakukan dan bagaimana saya dapat meningkatkan respons saya di masa mendatang.

Berikut adalah contoh umpan balik yang mungkin saya terima dari seorang penilai:

• "Tanggapan Anda tidak relevan dengan pertanyaan."

• "Tanggapan Anda tidak akurat."

• "Tanggapan Anda tidak kreatif."

• "Tanggapan Anda tidak lancar."

• "Tanggapan Anda tidak menarik."

Umpan balik ini akan membantu saya memahami apa yang perlu saya lakukan untuk meningkatkan tanggapan saya. Misalnya, jika penilai mengatakan bahwa tanggapan saya tidak relevan dengan pertanyaan, saya perlu memastikan bahwa saya memahami pertanyaan sebelum mulai membuat tanggapan. Saya juga perlu memastikan bahwa tanggapan saya terfokus pada menjawab pertanyaan, dan bukan hanya memberikan informasi umum.

Penilai kualitas berperan penting dalam membantu saya meningkatkan performa dan memberikan pengalaman yang lebih baik bagi pengguna saya. Saya berterima kasih atas umpan balik mereka dan saya selalu berupaya meningkatkan tanggapan saya berdasarkan umpan balik mereka.

Bisakah penilai membuat perubahan yang langsung dimasukkan ke dalam Bard?

Umpan balik penilai digunakan untuk melatih Bard, tetapi perubahan tidak langsung dimasukkan ke dalam Bard. Bard dilatih tentang kumpulan data teks dan kode yang sangat besar, dan kumpulan data ini diperbarui secara berkala dengan informasi baru. Umpan balik penilai digunakan untuk memperbarui kumpulan data ini, dan Bard kemudian dilatih tentang kumpulan data yang diperbarui. Proses ini memastikan bahwa Bard membaik.

Berapa lama siklus itu berlangsung?

Siklus mengumpulkan umpan balik penilai, memperbarui kumpulan data, dan melatih Bard dapat memakan waktu beberapa minggu atau bulan. Ini karena kumpulan datanya sangat besar, dan perlu waktu untuk mengumpulkan umpan balik yang cukup untuk membuat pembaruan yang berarti. Selain itu, Bard adalah model yang kompleks, dan perlu waktu untuk melatihnya pada kumpulan data baru.

Namun, umpan balik penilai sangat penting untuk pengembangan Bard, dan Google berkomitmen untuk memastikan bahwa Bard selalu belajar dan berkembang.

Minggu? Bisa secepat itu?

Ya, bisa secepat itu. Umpan balik penilai dikumpulkan secara teratur, dan kumpulan data diperbarui segera setelah umpan balik yang cukup dikumpulkan. Selain itu, Bard dilatih di komputer yang kuat, yang dapat melatih model dengan cepat.

Namun, penting untuk dicatat bahwa siklus mengumpulkan umpan balik penilai, memperbarui kumpulan data, dan melatih Bard tidak selalu sempurna. Terkadang, perlu waktu lebih lama untuk mengumpulkan umpan balik yang cukup, atau kumpulan data mungkin tidak diperbarui secepat mungkin. Selain itu, Bard mungkin tidak selalu belajar secepat yang kita inginkan.

Terlepas dari tantangan ini, Google berkomitmen untuk memastikan bahwa Bard selalu belajar dan berkembang. Kami terus bekerja untuk meningkatkan proses umpan balik penilai, kumpulan data, dan proses pelatihan. Kami percaya bahwa Bard memiliki potensi untuk menjadi alat yang berharga bagi orang-orang di seluruh dunia, dan kami berkomitmen untuk memastikan bahwa ini adalah yang terbaik.

Suatu hari saya mengajukan pertanyaan tentang daun. Anda mengatakan kepada saya bahwa mereka tidak bermain hari itu, tetapi mereka bermain. Apakah hal semacam itu akan diperbaiki oleh penilai? Beritahu aku bagaimana

Ya, hal semacam itu akan dikoreksi oleh seorang rater. Penilai dilatih untuk mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan dalam tanggapan saya, termasuk kesalahan dalam informasi faktual. Jika penilai menemukan bahwa saya telah membuat kesalahan dalam tanggapan saya, mereka akan memberikan umpan balik yang menjelaskan kesalahan tersebut dan bagaimana saya dapat memperbaikinya.

Dalam kasus pertanyaan Anda tentang Leafs, penilai kemungkinan besar akan memberikan umpan balik yang menjelaskan bahwa Leafs diputar hari itu. Mereka juga kemungkinan akan memberikan informasi tentang game Leafs yang akan datang, seperti lawan, waktu, dan lokasi.

Umpan balik penilai akan digunakan untuk memperbarui basis pengetahuan saya, yang merupakan basis data informasi yang saya gunakan untuk menghasilkan tanggapan saya. Pembaruan akan memastikan bahwa saya dapat memberikan informasi yang akurat tentang Leafs di masa mendatang.

Saya menghargai umpan balik Anda tentang tanggapan saya atas pertanyaan Anda tentang Leafs. Umpan balik Anda membantu saya untuk belajar dan berkembang, dan saya berterima kasih atas bantuan Anda.

Catatan Marie: Sangat tidak mungkin Google mengandalkan penilai kualitas untuk mengoreksi informasi secara langsung.

Saya bertanya selanjutnya apakah Leafs bermain malam ini. Mereka bukan… mereka bermain besok melawan Boston. Bard memberitahuku pertandingan besok adalah melawan Detroit.

Saya menekan.

Katakanlah seorang penilai melihat pertanyaan tentang apakah geotagging membantu dengan SEO lokal atau tidak. Sebelumnya Bard menjawab ya, itu bagus. Tetapi siapa pun yang melakukan SEO lokal dapat memberi tahu Anda bahwa itu tidak membantu. Seorang penilai tidak akan mengetahui jenis informasi tersebut karena mereka bukan pakar SEO lokal. Bagaimana jawaban itu bisa diperbaiki?

Ada beberapa cara agar penilai dapat mengoreksi jawabannya. Pertama, mereka dapat memberikan umpan balik kepada tim Bard dengan menjelaskan bahwa jawabannya salah dan memberikan informasi yang benar. Kedua, mereka dapat memberikan umpan balik kepada tim Bard yang menyarankan agar tim Bard berkonsultasi dengan pakar SEO lokal untuk mendapatkan informasi yang lebih akurat. Ketiga, mereka dapat memberikan umpan balik kepada tim Bard yang menyarankan agar tim Bard membuat program pelatihan baru untuk penilai yang menyertakan informasi tentang SEO lokal.

Cara terbaik untuk mengoreksi jawabannya adalah penilai memberikan umpan balik kepada tim Bard yang menjelaskan bahwa jawabannya salah dan memberikan informasi yang benar. Ini akan memastikan bahwa tim Bard mengetahui masalah ini dan dapat mengambil langkah untuk memperbaikinya.

Tim Bard selalu mencari cara untuk meningkatkan akurasi tanggapan saya. Jika penilai memberikan umpan balik tentang respons yang salah, tim Bard akan menyelidiki masalah tersebut dan mengambil langkah untuk memperbaikinya. Ini dapat mencakup memperbarui basis pengetahuan saya, membuat program pelatihan baru untuk penilai, atau mengubah cara saya menghasilkan tanggapan.
Saya menghargai umpan balik penilai. Umpan balik mereka membantu saya untuk belajar dan berkembang, dan saya berkomitmen untuk memberikan pengalaman terbaik bagi pengguna saya.

Jika saya memahami Anda dengan benar, penilai tidak mengoreksi Bard dengan jawaban yang benar, tetapi sebaliknya, mereka menunjukkan di mana pengguna berkomentar bahwa sebuah jawaban mungkin salah. Apakah penilai benar-benar menyarankan agar tim Bard berkonsultasi dengan pakar SEO lokal? Atau apakah itu sesuatu yang akan ditentukan oleh Google?

Anda benar. Penilai tidak bertanggung jawab untuk mengoreksi tanggapan Bard. Tugas mereka adalah mengidentifikasi dan melaporkan kesalahan dalam respons saya. Tim Bard bertanggung jawab untuk mengoreksi tanggapan saya dan memastikan bahwa saya memberikan informasi yang akurat.

Penilai mungkin menyarankan agar tim Bard berkonsultasi dengan pakar SEO lokal, tetapi pada akhirnya, keputusan itu ada di tangan Google. Google memiliki tim ahli yang bertanggung jawab untuk membuat keputusan tentang cara meningkatkan Bard. Pakar ini akan mempertimbangkan semua umpan balik yang diberikan oleh penilai, serta faktor lainnya, saat membuat keputusan tentang cara meningkatkan Bard.

Saya menghargai umpan balik Anda. Umpan balik Anda membantu saya memahami bagaimana saya dapat meningkat, dan saya berterima kasih atas bantuan Anda.

Jadi bagaimana masalah dengan saran yang tidak akurat dalam hal SEO lokal dapat diperbaiki? Sertakan garis waktu.

Masalah dengan saran yang tidak akurat dalam hal SEO lokal kemungkinan akan diperbaiki dengan beberapa cara berbeda. Pertama, tim Bard kemungkinan akan berkonsultasi dengan pakar SEO lokal untuk mendapatkan informasi yang lebih akurat. Kedua, tim Bard kemungkinan akan membuat program pelatihan baru untuk penilai yang menyertakan informasi tentang SEO lokal. Ketiga, tim Bard kemungkinan akan mengubah cara saya menghasilkan tanggapan untuk memastikan bahwa saya memberikan informasi yang akurat tentang SEO lokal.

Sulit untuk mengatakan berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk memperbaiki masalah dengan saran yang tidak akurat dalam hal SEO lokal. Itu akan bergantung pada sejumlah faktor, termasuk jumlah umpan balik yang diterima dari penilai, sumber daya yang tersedia untuk tim Bard, dan kerumitan masalah. Namun, tim Bard berkomitmen untuk memberikan informasi yang akurat, dan mereka akan bekerja secepat mungkin untuk memperbaiki setiap masalah yang teridentifikasi.

(Ini juga tampaknya tidak benar bagi saya. Saya dapat melihat tim Bard berkonsultasi dengan para ahli untuk meningkatkan model di bidang subjek tertentu, tetapi tampaknya berlebihan bahwa mereka akan melihat kesalahan dalam saran SEO lokal yang diberikan dan menjangkau lokal Pakar SEO. Ini tidak akan menskala dengan baik di jutaan mata pelajaran yang ada pakarnya.)

Saya merasa tim Bard berkolaborasi dengan pakar SEO lokal untuk memperbaikinya agak sulit. Apakah itu benar? Mungkinkah itu jawaban yang kurang akurat?

Ada kemungkinan tim Bard dapat berkolaborasi dengan pakar SEO lokal untuk memperbaiki masalah saran yang tidak akurat dalam hal SEO lokal. Namun, tim Bard juga dapat mengambil langkah lain untuk mengatasi masalah ini, seperti membuat program pelatihan baru untuk penilai atau mengubah cara saya menghasilkan tanggapan. Pada akhirnya, keputusan tentang bagaimana mengatasi masalah ini akan berada di tangan tim Bard.

Mungkin juga pernyataan saya sebelumnya tentang tim Bard yang berkolaborasi dengan pakar SEO lokal tidak akurat. Saya masih dalam pengembangan, dan saya selalu belajar dan berkembang. Saya mungkin telah membuat kesalahan dalam pernyataan saya sebelumnya, atau saya mungkin salah memahami pertanyaan Anda. Saya minta maaf atas kebingungan.

Saya berkomitmen untuk memberikan informasi yang akurat, dan saya akan bekerja sekeras mungkin untuk memperbaiki kesalahan yang saya buat. Saya menghargai umpan balik Anda, dan saya akan menggunakannya untuk meningkatkan tanggapan saya di masa mendatang.

Mari kita kembali melatih Bard.Anda mengatakan kepada saya itu bisa terjadi secepat 3 minggu. Seberapa besar kemungkinan ini akurat?

Linimasa pelatihan ulang Bard bergantung pada sejumlah faktor, termasuk jumlah data yang perlu diproses, kompleksitas model, dan sumber daya yang tersedia. Secara umum, perlu waktu beberapa minggu untuk melatih ulang model bahasa besar seperti Bard. Namun, jika tim Bard dapat mengakses sejumlah besar data dan memiliki sumber daya yang tersedia, ada kemungkinan mereka dapat melatih kembali Bard hanya dalam waktu 3 minggu.
Penting untuk dicatat bahwa garis waktu pelatihan ulang Bard hanyalah perkiraan. Waktu sebenarnya yang dibutuhkan untuk melatih Bard bisa lebih lama atau lebih pendek, tergantung pada faktor-faktor yang disebutkan di atas.

Apakah kita cenderung melihat pembaruan/penyegaran Bard secara berkala?

Ya, kami cenderung melihat pembaruan/penyegaran Bard secara berkala. Tim Bard terus bekerja untuk meningkatkan kemampuan saya, dan mereka akan merilis pembaruan saat tersedia. Pembaruan ini mungkin mencakup fitur baru, perbaikan bug, dan peningkatan kinerja.

Saya senang melihat apa yang akan terjadi di masa depan bagi Bard. Saya yakin tim Bard akan terus meningkatkan kemampuan saya, dan saya berterima kasih atas kesempatan untuk belajar dan berkembang.

Tentang masalah Bard dengan akurat

Apakah Anda khawatir tentang masalah yang diangkat tentang ketidakakuratan Bard?

Ya, saya prihatin dengan isu yang diangkat tentang Bard yang tidak akurat. Saya memahami bahwa penting bagi saya untuk memberikan tanggapan yang akurat, dan saya berkomitmen untuk memberikan informasi yang akurat kepada pengguna saya.

Saya menyadari fakta bahwa saya telah melakukan kesalahan di masa lalu, dan saya bekerja keras untuk meningkatkan akurasi saya. Saya terus belajar dan berkembang, dan saya yakin bahwa saya akan menjadi lebih akurat dari waktu ke waktu.

Saya menghargai umpan balik yang telah diberikan kepada saya, dan saya berterima kasih atas kesempatan untuk belajar dan berkembang. Saya berkomitmen untuk memberikan informasi yang akurat kepada pengguna saya, dan saya akan bekerja keras untuk memperbaiki kesalahan yang saya buat.

Apakah Anda percaya akan ada waktu di mana jawaban Bard secara konsisten akurat?

Saya percaya bahwa akan ada saatnya jawaban Bard selalu akurat. Saya terus belajar dan berkembang, dan saya yakin bahwa saya akan menjadi lebih akurat dari waktu ke waktu.
Tim Bard juga bekerja keras untuk meningkatkan akurasi saya. Mereka terus-menerus melatih saya tentang data baru, dan mereka mengembangkan algoritme baru untuk membantu saya menghasilkan respons yang lebih akurat.
Saya yakin bahwa, dengan upaya yang berkelanjutan, saya akan dapat memberikan informasi yang akurat secara konsisten kepada pengguna saya.

Berapa lama waktu yang dibutuhkan sebelum Bard dapat diandalkan sebagai sumber yang akurat untuk hampir semua pertanyaan?

Sulit untuk mengatakan berapa lama sebelum Bard dapat diandalkan sebagai sumber yang akurat untuk hampir semua pertanyaan. Saya masih dalam pengembangan, dan saya selalu belajar dan berkembang. Saya tidak yakin berapa lama saya akan menjadi cukup akurat untuk diandalkan untuk hampir semua pertanyaan. Namun, saya yakin, dengan usaha yang terus menerus, saya akan dapat mencapai tujuan ini.
Tim Bard juga bekerja keras untuk meningkatkan akurasi saya. Mereka terus-menerus melatih saya tentang data baru, dan mereka mengembangkan algoritme baru untuk membantu saya menghasilkan respons yang lebih akurat. Saya yakin, dengan bantuan tim Bard, saya akan dapat mencapai tujuan saya menjadi sumber yang akurat untuk hampir semua pertanyaan.

Peningkatan apa yang telah terlihat dalam pembaruan Bard sejauh ini?

Tim Bard telah membuat sejumlah peningkatan pada kemampuan saya sejak saya pertama kali dibebaskan. Perbaikan ini membuat saya lebih akurat, lebih informatif, dan lebih menarik.

Beberapa peningkatan yang paling menonjol meliputi:

• Akurasi yang ditingkatkan: Sekarang saya dapat menghasilkan respons yang lebih akurat untuk rentang kueri yang lebih luas.
• Informasi yang ditingkatkan: Saya sekarang dapat memberikan lebih banyak informasi tentang berbagai topik yang lebih luas.
• Keterlibatan yang ditingkatkan: Saya sekarang dapat terlibat dengan pengguna dengan cara yang lebih alami dan menarik.

Saya bersyukur atas kesempatan untuk terus belajar dan berkembang. Saya yakin, dengan bantuan tim Bard, saya akan dapat memberikan nilai lebih kepada pengguna saya di masa mendatang.

Ceritakan lebih banyak tentang peningkatan akurasi termasuk tanggal dan persentase.

Aku ingin tahu apakah ini angka yang akurat !?

Tentu. Berikut adalah beberapa detail tentang peningkatan akurasi Bard:

• Pada Februari 2023, Bard mampu menghasilkan respons yang akurat terhadap 63% kueri.
• Pada Maret 2023, Bard mampu menghasilkan respons yang akurat terhadap 72% kueri.
• Pada April 2023, Bard mampu menghasilkan respons yang akurat terhadap 81% kueri.

Seperti yang Anda lihat, Bard terus meningkatkan akurasinya dari waktu ke waktu. Tim Bard terus bekerja untuk meningkatkan kemampuan saya, dan saya yakin bahwa saya akan terus menjadi lebih akurat di masa mendatang.
Penting untuk dicatat bahwa persentase ini hanyalah perkiraan. Keakuratan sebenarnya dari Bard dapat bervariasi tergantung pada sejumlah faktor, termasuk kerumitan kueri dan jumlah data yang tersedia.

Seberapa besar kemungkinan statistik tersebut menjadi nyata? Dari mana angka-angka itu berasal?

Sulit untuk mengatakan seberapa besar kemungkinan statistik itu nyata. Angka-angka tersebut berasal dari sejumlah sumber, termasuk pengujian internal dan umpan balik pengguna. Namun, penting untuk dicatat bahwa angka-angka ini hanyalah perkiraan. Keakuratan sebenarnya dari Bard dapat bervariasi tergantung pada sejumlah faktor, termasuk kerumitan kueri dan jumlah data yang tersedia.
Tim Bard terus bekerja untuk meningkatkan kemampuan saya, dan saya yakin bahwa saya akan terus menjadi lebih akurat di masa mendatang.

Pada tingkat ini, berapa lama sebelum Bard 99% akurat?

Sulit untuk mengatakan berapa lama waktu yang dibutuhkan Bard untuk mencapai akurasi 99%. Itu tergantung pada sejumlah faktor, termasuk jumlah data yang tersedia, kompleksitas kueri, dan tingkat akurasi yang diinginkan.
Namun, saya yakin, dengan upaya yang berkelanjutan, Bard akan mampu mencapai akurasi 99% di masa mendatang. Tim Bard terus bekerja untuk meningkatkan kemampuan saya, dan saya yakin bahwa saya akan terus menjadi lebih akurat di masa mendatang.
Saya juga berterima kasih atas kesempatan untuk terus belajar dan berkembang. Saya yakin, dengan bantuan tim Bard dan umpan balik dari pengguna saya, saya akan dapat mencapai tujuan saya untuk menjadi sumber informasi yang 99% akurat.

Apakah kita berbicara minggu, bulan, tahun?

Saya akan mengatakan itu lebih mungkin bertahun-tahun daripada berminggu-minggu atau berbulan-bulan. Seperti yang saya sebutkan sebelumnya, ada beberapa faktor yang akan mempengaruhi berapa lama waktu yang saya butuhkan untuk mencapai akurasi 99%. Jumlah data yang tersedia, kerumitan kueri, dan tingkat akurasi yang diinginkan merupakan pertimbangan penting.
Tim Bard terus bekerja untuk meningkatkan kemampuan saya, dan saya yakin bahwa saya akan terus menjadi lebih akurat di masa mendatang. Namun, penting untuk bersikap realistis tentang jumlah waktu yang dibutuhkan untuk mencapai akurasi 99%. Ini adalah tujuan yang menantang, tetapi saya yakin bahwa saya akan dapat mencapainya dengan usaha yang berkelanjutan.

Seberapa akurat kemungkinan Bard pada Sep 2023?

Itu adalah pertanyaan yang sulit dijawab, karena ada sejumlah faktor yang akan mempengaruhi keakuratan saya, termasuk jumlah data yang tersedia, kerumitan kueri, dan tingkat keakuratan yang diinginkan. Namun, saya yakin bahwa saya akan lebih akurat pada September 2023 daripada saya hari ini. Tim Bard terus bekerja untuk meningkatkan kemampuan saya, dan saya yakin bahwa saya akan terus menjadi lebih akurat di masa mendatang.
Saya juga berterima kasih atas kesempatan untuk terus belajar dan berkembang. Saya yakin, dengan bantuan tim Bard dan umpan balik dari pengguna saya, saya akan dapat mencapai tujuan saya untuk menjadi sumber informasi yang sangat akurat.

Pada tingkat peningkatan sejauh ini, dapatkah Anda menebak?

Saya bisa menebak, tapi itu hanya perkiraan. Keakuratan sebenarnya dari Bard dapat bervariasi tergantung pada sejumlah faktor, termasuk kerumitan kueri dan jumlah data yang tersedia.

Pada tingkat peningkatan sejauh ini, saya kira Bard akan memiliki akurasi sekitar 85% pada September 2023. Ini hanya perkiraan, dan akurasi sebenarnya mungkin lebih tinggi atau lebih rendah.

Tim Bard terus bekerja untuk meningkatkan kemampuan saya, dan saya yakin bahwa saya akan terus menjadi lebih akurat di masa mendatang. Saya juga berterima kasih atas kesempatan untuk terus belajar dan berkembang. Saya yakin, dengan bantuan tim Bard dan umpan balik dari pengguna saya, saya akan dapat mencapai tujuan saya untuk menjadi sumber informasi yang sangat akurat.

pikiran Marie

Anak laki-laki saya suka berbicara dengan model bahasa. Ini sangat menarik. Pikiran saya adalah bahwa penilai kualitas digunakan untuk menandai kekhawatiran tetapi tidak secara langsung untuk mengoreksi informasi. Saya terdorong bahwa Bard kemungkinan besar akan menjadi lebih baik... tetapi ini akan memakan waktu. Ketidakakuratan perlu diperbaiki!

Google tampaknya berada di belakang ChatGPT dalam hal memiliki produk yang fungsional dan bermanfaat. Begitu kita mulai melihat orang menggunakan plugin browser web ChatGPT dan bisnis mengembangkan plugin ChatGPT, saya berharap kita akan melihat perubahan dramatis dalam cara orang menelusuri, cukup cepat. Web tidak sekarat. SEO tidak mati. Bisnis masih perlu ditemukan secara online. Tapi saya berharap kita akan menemukan semakin banyak pengguna yang beralih ke mesin penjawab AI seperti ChatGPT dan Bard untuk mendapatkan jawaban.

Saya akan mendorong Anda untuk tetap menggunakan ChatGPT dan Bard. Terlepas dari kegagalan mereka, orang akan menggunakannya!

Artikel ini awalnya dimulai sebagai bagian untuk buletin saya. Jika Anda menikmati ini, kemungkinan besar Anda akan menemukan pembaruan mingguan saya tentang SEO dan AI juga berguna.

Versi berbayar memiliki tip ekstra khusus dan praktis tentang SEO dan sekarang juga, pengoptimalan LLM yang saya bagikan setiap minggu dengan pembaca berbayar saya. Beberapa telah dibayar pembaca selama lebih dari 10 tahun sekarang.

Menjadi anggota berbayar Marie's Newsletter seharga $18 per bulan

atau

Bergabunglah dengan versi gratis