Tanger
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Try Bard and share your feedback Mar 21, 2023 - so der Aufruf vor wenigen Stunden.
und weiter: We’re starting to open access to Bard, an early experiment that lets you collaborate with generative AI. We're beginning with the U.S. and the U.K., and will expand to more countries and languages over time. (
Bard - so heißt Googles Antwort auf ChatGPT – jetzt können sich User aus USA und Großbritannien für eine Beta-Testphase des Chatbots melden.
Google Bard, der Konkurrent von ChatGPT, - vor allen Dingen geht dieser ins Rennen, um die Microsoft Versuche ChatGPT in Bing zu integrieren zu kontern.
Googles KI-Offensivem welche nun gestartet ist - sie bringt nun den KI-Chatbot auf den Weg.
mehr Details über Bard
Links und mehr:
bard.google.com
weitere Links und Daten;
bard.google.com
und weiter: We’re starting to open access to Bard, an early experiment that lets you collaborate with generative AI. We're beginning with the U.S. and the U.K., and will expand to more countries and languages over time. (
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)Bard - so heißt Googles Antwort auf ChatGPT – jetzt können sich User aus USA und Großbritannien für eine Beta-Testphase des Chatbots melden.
Google Bard, der Konkurrent von ChatGPT, - vor allen Dingen geht dieser ins Rennen, um die Microsoft Versuche ChatGPT in Bing zu integrieren zu kontern.
Googles KI-Offensivem welche nun gestartet ist - sie bringt nun den KI-Chatbot auf den Weg.
mehr Details über Bard
Bard basiert auf einem Research Large Language Model (LLM), insbesondere einer leichtgewichtigen und optimierten Version von LaMDA, und wird im Laufe der Zeit mit neueren, leistungsfähigeren Modellen aktualisiert. Es basiert auf dem Verständnis von Google für qualitativ hochwertige Informationen. Sie können sich ein LLM als Vorhersage-Engine vorstellen. Wenn es eine Eingabeaufforderung erhält, generiert es eine Antwort, indem es ein Wort nach dem anderen aus Wörtern auswählt, die wahrscheinlich als nächstes kommen werden. Jedes Mal die wahrscheinlichste Wahl zu treffen, würde nicht zu sehr kreativen Antworten führen, daher ist eine gewisse Flexibilität einkalkuliert. Wir sehen weiterhin, dass LLMs umso besser vorhersagen können, welche Antworten hilfreich sein könnten, je mehr Leute sie verwenden.
Links und mehr:
bard.google.com
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Obwohl LLMs eine aufregende Technologie sind, sind sie nicht ohne Fehler. Da sie beispielsweise aus einer Vielzahl von Informationen lernen, die Vorurteile und Stereotypen aus der realen Welt widerspiegeln, tauchen diese manchmal in ihren Ergebnissen auf. Und sie können ungenaue, irreführende oder falsche Informationen liefern, während sie diese selbstbewusst präsentieren. Als Bard zum Beispiel gebeten wurde, ein paar Vorschläge für einfache Zimmerpflanzen zu machen, präsentierte er überzeugend Ideen … aber er machte einige Dinge falsch, wie den wissenschaftlichen Namen für die ZZ plant.out Bard
Bard basiert auf einem Research Large Language Model (LLM), insbesondere einer leichtgewichtigen und optimierten Version von LaMDA, und wird im Laufe der Zeit mit neueren, leistungsfähigeren Modellen aktualisiert. Es basiert auf dem Verständnis von Google für qualitativ hochwertige Informationen. Sie können sich ein LLM als Vorhersage-Engine vorstellen. Wenn es eine Eingabeaufforderung erhält, generiert es eine Antwort, indem es ein Wort nach dem anderen aus Wörtern auswählt, die wahrscheinlich als nächstes kommen werden. Jedes Mal die wahrscheinlichste Wahl zu treffen, würde nicht zu sehr kreativen Antworten führen, daher ist eine gewisse Flexibilität einkalkuliert. Wir sehen weiterhin, dass LLMs umso besser vorhersagen können, welche Antworten hilfreich sein könnten, je mehr Leute sie verwenden.
weitere Links und Daten;
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