Intro Bard, Google’s response to ChatGPT

Google is not going to let Microsoft or any other company challenge its status as the leading search engine. The company has announced the upcoming release of its chatbot, Bard, in response to the successful AI chatbot, ChatGPT, created by OpenAI with Microsoft’s support.

Bard’s technology has been around for a while, but it was not publicly available until now. Two years ago, Google introduced LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) which will power Bard. LaMDA gained notoriety when a former Google engineer claimed the chatbot had developed sentience, but these claims were discredited by the AI industry.

Google CEO Sundar Pichai announced in a blog post that Bard is currently available for testing by select individuals. The goal of Bard is to make a large amount of information accessible through conversation-based interfaces. It uses a scaled-down version of LaMDA and aims to make the chatbot widely available for collecting user feedback to improve its accuracy and quality.

Despite Google’s expertise in the type of AI used by ChatGPT, they have been slow to release their tools to the public. They previously made LaMDA accessible through their AI Test Kitchen app, but it was limited to producing text for only a few inquiries.

The integration of AI chatbots into Google’s search raises potential concerns as they rely on online data and may reinforce biases and spread false information.

Google have engaged a group of individuals from diverse backgrounds and locations who are not affiliated with Google. These testers assess Google’s products to assist the company in improving their offerings and to gain insight into how users are likely to perceive these products. Google mentioned that they partner with an external supplier for this testing process. It is not clear at this time if there is an opportunity for individuals to test the Bard product prior to its wider release.

Original article source at: https://www.cloudbooklet.com/

#chatgpt #google #bard

What is GEEK

Buddha Community

Intro Bard, Google’s response to ChatGPT

Google is not going to let Microsoft or any other company challenge its status as the leading search engine. The company has announced the upcoming release of its chatbot, Bard, in response to the successful AI chatbot, ChatGPT, created by OpenAI with Microsoft’s support.

Bard’s technology has been around for a while, but it was not publicly available until now. Two years ago, Google introduced LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) which will power Bard. LaMDA gained notoriety when a former Google engineer claimed the chatbot had developed sentience, but these claims were discredited by the AI industry.

Google CEO Sundar Pichai announced in a blog post that Bard is currently available for testing by select individuals. The goal of Bard is to make a large amount of information accessible through conversation-based interfaces. It uses a scaled-down version of LaMDA and aims to make the chatbot widely available for collecting user feedback to improve its accuracy and quality.

Despite Google’s expertise in the type of AI used by ChatGPT, they have been slow to release their tools to the public. They previously made LaMDA accessible through their AI Test Kitchen app, but it was limited to producing text for only a few inquiries.

The integration of AI chatbots into Google’s search raises potential concerns as they rely on online data and may reinforce biases and spread false information.

Google have engaged a group of individuals from diverse backgrounds and locations who are not affiliated with Google. These testers assess Google’s products to assist the company in improving their offerings and to gain insight into how users are likely to perceive these products. Google mentioned that they partner with an external supplier for this testing process. It is not clear at this time if there is an opportunity for individuals to test the Bard product prior to its wider release.

Original article source at: https://www.cloudbooklet.com/

#chatgpt #google #bard

Test_cov_console: Flutter Console Coverage Test

Flutter Console Coverage Test

This small dart tools is used to generate Flutter Coverage Test report to console

How to install

Add a line like this to your package's pubspec.yaml (and run an implicit flutter pub get):

dev_dependencies:
  test_cov_console: ^0.2.2

How to run

run the following command to make sure all flutter library is up-to-date

flutter pub get
Running "flutter pub get" in coverage...                            0.5s

run the following command to generate lcov.info on coverage directory

flutter test --coverage
00:02 +1: All tests passed!

run the tool to generate report from lcov.info

flutter pub run test_cov_console
---------------------------------------------|---------|---------|---------|-------------------|
File                                         |% Branch | % Funcs | % Lines | Uncovered Line #s |
---------------------------------------------|---------|---------|---------|-------------------|
lib/src/                                     |         |         |         |                   |
 print_cov.dart                              |  100.00 |  100.00 |   88.37 |...,149,205,206,207|
 print_cov_constants.dart                    |    0.00 |    0.00 |    0.00 |    no unit testing|
lib/                                         |         |         |         |                   |
 test_cov_console.dart                       |    0.00 |    0.00 |    0.00 |    no unit testing|
---------------------------------------------|---------|---------|---------|-------------------|
 All files with unit testing                 |  100.00 |  100.00 |   88.37 |                   |
---------------------------------------------|---------|---------|---------|-------------------|

Optional parameter

If not given a FILE, "coverage/lcov.info" will be used.
-f, --file=<FILE>                      The target lcov.info file to be reported
-e, --exclude=<STRING1,STRING2,...>    A list of contains string for files without unit testing
                                       to be excluded from report
-l, --line                             It will print Lines & Uncovered Lines only
                                       Branch & Functions coverage percentage will not be printed
-i, --ignore                           It will not print any file without unit testing
-m, --multi                            Report from multiple lcov.info files
-c, --csv                              Output to CSV file
-o, --output=<CSV-FILE>                Full path of output CSV file
                                       If not given, "coverage/test_cov_console.csv" will be used
-t, --total                            Print only the total coverage
                                       Note: it will ignore all other option (if any), except -m
-p, --pass=<MINIMUM>                   Print only the whether total coverage is passed MINIMUM value or not
                                       If the value >= MINIMUM, it will print PASSED, otherwise FAILED
                                       Note: it will ignore all other option (if any), except -m
-h, --help                             Show this help

example run the tool with parameters

flutter pub run test_cov_console --file=coverage/lcov.info --exclude=_constants,_mock
---------------------------------------------|---------|---------|---------|-------------------|
File                                         |% Branch | % Funcs | % Lines | Uncovered Line #s |
---------------------------------------------|---------|---------|---------|-------------------|
lib/src/                                     |         |         |         |                   |
 print_cov.dart                              |  100.00 |  100.00 |   88.37 |...,149,205,206,207|
lib/                                         |         |         |         |                   |
 test_cov_console.dart                       |    0.00 |    0.00 |    0.00 |    no unit testing|
---------------------------------------------|---------|---------|---------|-------------------|
 All files with unit testing                 |  100.00 |  100.00 |   88.37 |                   |
---------------------------------------------|---------|---------|---------|-------------------|

report for multiple lcov.info files (-m, --multi)

It support to run for multiple lcov.info files with the followings directory structures:
1. No root module
<root>/<module_a>
<root>/<module_a>/coverage/lcov.info
<root>/<module_a>/lib/src
<root>/<module_b>
<root>/<module_b>/coverage/lcov.info
<root>/<module_b>/lib/src
...
2. With root module
<root>/coverage/lcov.info
<root>/lib/src
<root>/<module_a>
<root>/<module_a>/coverage/lcov.info
<root>/<module_a>/lib/src
<root>/<module_b>
<root>/<module_b>/coverage/lcov.info
<root>/<module_b>/lib/src
...
You must run test_cov_console on <root> dir, and the report would be grouped by module, here is
the sample output for directory structure 'with root module':
flutter pub run test_cov_console --file=coverage/lcov.info --exclude=_constants,_mock --multi
---------------------------------------------|---------|---------|---------|-------------------|
File                                         |% Branch | % Funcs | % Lines | Uncovered Line #s |
---------------------------------------------|---------|---------|---------|-------------------|
lib/src/                                     |         |         |         |                   |
 print_cov.dart                              |  100.00 |  100.00 |   88.37 |...,149,205,206,207|
lib/                                         |         |         |         |                   |
 test_cov_console.dart                       |    0.00 |    0.00 |    0.00 |    no unit testing|
---------------------------------------------|---------|---------|---------|-------------------|
 All files with unit testing                 |  100.00 |  100.00 |   88.37 |                   |
---------------------------------------------|---------|---------|---------|-------------------|
---------------------------------------------|---------|---------|---------|-------------------|
File - module_a -                            |% Branch | % Funcs | % Lines | Uncovered Line #s |
---------------------------------------------|---------|---------|---------|-------------------|
lib/src/                                     |         |         |         |                   |
 print_cov.dart                              |  100.00 |  100.00 |   88.37 |...,149,205,206,207|
lib/                                         |         |         |         |                   |
 test_cov_console.dart                       |    0.00 |    0.00 |    0.00 |    no unit testing|
---------------------------------------------|---------|---------|---------|-------------------|
 All files with unit testing                 |  100.00 |  100.00 |   88.37 |                   |
---------------------------------------------|---------|---------|---------|-------------------|
---------------------------------------------|---------|---------|---------|-------------------|
File - module_b -                            |% Branch | % Funcs | % Lines | Uncovered Line #s |
---------------------------------------------|---------|---------|---------|-------------------|
lib/src/                                     |         |         |         |                   |
 print_cov.dart                              |  100.00 |  100.00 |   88.37 |...,149,205,206,207|
lib/                                         |         |         |         |                   |
 test_cov_console.dart                       |    0.00 |    0.00 |    0.00 |    no unit testing|
---------------------------------------------|---------|---------|---------|-------------------|
 All files with unit testing                 |  100.00 |  100.00 |   88.37 |                   |
---------------------------------------------|---------|---------|---------|-------------------|

Output to CSV file (-c, --csv, -o, --output)

flutter pub run test_cov_console -c --output=coverage/test_coverage.csv

#### sample CSV output file:
File,% Branch,% Funcs,% Lines,Uncovered Line #s
lib/,,,,
test_cov_console.dart,0.00,0.00,0.00,no unit testing
lib/src/,,,,
parser.dart,100.00,100.00,97.22,"97"
parser_constants.dart,100.00,100.00,100.00,""
print_cov.dart,100.00,100.00,82.91,"29,49,51,52,171,174,177,180,183,184,185,186,187,188,279,324,325,387,388,389,390,391,392,393,394,395,398"
print_cov_constants.dart,0.00,0.00,0.00,no unit testing
All files with unit testing,100.00,100.00,86.07,""

Installing

Use this package as an executable

Install it

You can install the package from the command line:

dart pub global activate test_cov_console

Use it

The package has the following executables:

$ test_cov_console

Use this package as a library

Depend on it

Run this command:

With Dart:

 $ dart pub add test_cov_console

With Flutter:

 $ flutter pub add test_cov_console

This will add a line like this to your package's pubspec.yaml (and run an implicit dart pub get):

dependencies:
  test_cov_console: ^0.2.2

Alternatively, your editor might support dart pub get or flutter pub get. Check the docs for your editor to learn more.

Import it

Now in your Dart code, you can use:

import 'package:test_cov_console/test_cov_console.dart';

example/lib/main.dart

import 'package:flutter/material.dart';

void main() {
  runApp(MyApp());
}

class MyApp extends StatelessWidget {
  // This widget is the root of your application.
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      title: 'Flutter Demo',
      theme: ThemeData(
        // This is the theme of your application.
        //
        // Try running your application with "flutter run". You'll see the
        // application has a blue toolbar. Then, without quitting the app, try
        // changing the primarySwatch below to Colors.green and then invoke
        // "hot reload" (press "r" in the console where you ran "flutter run",
        // or simply save your changes to "hot reload" in a Flutter IDE).
        // Notice that the counter didn't reset back to zero; the application
        // is not restarted.
        primarySwatch: Colors.blue,
        // This makes the visual density adapt to the platform that you run
        // the app on. For desktop platforms, the controls will be smaller and
        // closer together (more dense) than on mobile platforms.
        visualDensity: VisualDensity.adaptivePlatformDensity,
      ),
      home: MyHomePage(title: 'Flutter Demo Home Page'),
    );
  }
}

class MyHomePage extends StatefulWidget {
  MyHomePage({Key? key, required this.title}) : super(key: key);

  // This widget is the home page of your application. It is stateful, meaning
  // that it has a State object (defined below) that contains fields that affect
  // how it looks.

  // This class is the configuration for the state. It holds the values (in this
  // case the title) provided by the parent (in this case the App widget) and
  // used by the build method of the State. Fields in a Widget subclass are
  // always marked "final".

  final String title;

  @override
  _MyHomePageState createState() => _MyHomePageState();
}

class _MyHomePageState extends State<MyHomePage> {
  int _counter = 0;

  void _incrementCounter() {
    setState(() {
      // This call to setState tells the Flutter framework that something has
      // changed in this State, which causes it to rerun the build method below
      // so that the display can reflect the updated values. If we changed
      // _counter without calling setState(), then the build method would not be
      // called again, and so nothing would appear to happen.
      _counter++;
    });
  }

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    // This method is rerun every time setState is called, for instance as done
    // by the _incrementCounter method above.
    //
    // The Flutter framework has been optimized to make rerunning build methods
    // fast, so that you can just rebuild anything that needs updating rather
    // than having to individually change instances of widgets.
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        // Here we take the value from the MyHomePage object that was created by
        // the App.build method, and use it to set our appbar title.
        title: Text(widget.title),
      ),
      body: Center(
        // Center is a layout widget. It takes a single child and positions it
        // in the middle of the parent.
        child: Column(
          // Column is also a layout widget. It takes a list of children and
          // arranges them vertically. By default, it sizes itself to fit its
          // children horizontally, and tries to be as tall as its parent.
          //
          // Invoke "debug painting" (press "p" in the console, choose the
          // "Toggle Debug Paint" action from the Flutter Inspector in Android
          // Studio, or the "Toggle Debug Paint" command in Visual Studio Code)
          // to see the wireframe for each widget.
          //
          // Column has various properties to control how it sizes itself and
          // how it positions its children. Here we use mainAxisAlignment to
          // center the children vertically; the main axis here is the vertical
          // axis because Columns are vertical (the cross axis would be
          // horizontal).
          mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.center,
          children: <Widget>[
            Text(
              'You have pushed the button this many times:',
            ),
            Text(
              '$_counter',
              style: Theme.of(context).textTheme.headline4,
            ),
          ],
        ),
      ),
      floatingActionButton: FloatingActionButton(
        onPressed: _incrementCounter,
        tooltip: 'Increment',
        child: Icon(Icons.add),
      ), // This trailing comma makes auto-formatting nicer for build methods.
    );
  }
}

Author: DigitalKatalis
Source Code: https://github.com/DigitalKatalis/test_cov_console 
License: BSD-3-Clause license

#flutter #dart #test 

Google's TPU's being primed for the Quantum Jump

The liquid-cooled Tensor Processing Units, built to slot into server racks, can deliver up to 100 petaflops of compute.

The liquid-cooled Tensor Processing Units, built to slot into server racks, can deliver up to 100 petaflops of compute.

As the world is gearing towards more automation and AI, the need for quantum computing has also grown exponentially. Quantum computing lies at the intersection of quantum physics and high-end computer technology, and in more than one way, hold the key to our AI-driven future.

Quantum computing requires state-of-the-art tools to perform high-end computing. This is where TPUs come in handy. TPUs or Tensor Processing Units are custom-built ASICs (Application Specific Integrated Circuits) to execute machine learning tasks efficiently. TPUs are specific hardware developed by Google for neural network machine learning, specially customised to Google’s Machine Learning software, Tensorflow.

The liquid-cooled Tensor Processing units, built to slot into server racks, can deliver up to 100 petaflops of compute. It powers Google products like Google Search, Gmail, Google Photos and Google Cloud AI APIs.

#opinions #alphabet #asics #floq #google #google alphabet #google quantum computing #google tensorflow #google tensorflow quantum #google tpu #google tpus #machine learning #quantum computer #quantum computing #quantum computing programming #quantum leap #sandbox #secret development #tensorflow #tpu #tpus

Google Bard vs. ChatGPT: AI Chatbot ตัวไหนดีกว่ากัน?

ในโพสต์ของวันนี้เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับ ChatGPT กับ Google Bard: อะไรคือความแตกต่าง? AI chatbot ตัวไหนดีกว่ากัน? การแข่งขันที่ใหญ่ที่สุดในแนวรบ AI คุณจะได้รับแนวคิดที่ชัดเจนเกี่ยวกับ ChatGPT กับ Google Bard ซึ่งกำลังเตรียมยกระดับสำหรับ AI การสนทนา

ChatGPT กับ Google Bard

ความขัดแย้งด้าน AI ที่ใหญ่ที่สุดระหว่างยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีทั้งสอง ChatGPT VS Google Bard ได้เริ่มขึ้นแล้ว ด้วยการนำเสนอรูปแบบการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่สนับสนุนโดย Microsoft Open AI ChatGPT ได้เปิดโอกาสใหม่มากมายในด้าน AI เชิงกำเนิด ในทางกลับกัน Google เพิ่งเปิดตัวแชทบ็อต Google Bard ซึ่งต้องเผชิญกับฟันเฟืองในวันเปิดตัวสำหรับการให้คำตอบที่คลุมเครือ ขึ้นอยู่กับงานที่เจาะจง พวกมันแต่ละอันมีไว้สำหรับจุดประสงค์ที่แตกต่างกัน และมีจุดแข็งและจุดอ่อนเฉพาะตัว

ChatGPT คืออะไร?

ในวันที่ 30 พฤศจิกายน 2022 OpenAI ทำให้ ChatGPT ใช้งานได้ โมเดลภาษา GPT-3 ซึ่ง ChatGPT ใช้นั้นได้รับการฝึกอบรมโดยใช้ข้อความออนไลน์ที่เขียนโดยผู้คน ChatGPT ใช้โมเดลภาษานี้เพื่อสร้างการตอบกลับข้อความค้นหาของผู้ใช้ Chatbot ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่เรียกว่า ChatGPT ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อตอบคำถามในการสนทนาที่เป็นธรรมชาติ . Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI กล่าวว่า ChatGPT ได้รับผู้ใช้ 1 ล้านคนในเวลาเพียงห้าวัน

ChatGPT ได้รับการฝึกอบรมโดยใช้โมเดลทรานส์ฟอร์ม ซึ่งเป็นวิธีการเรียนรู้เชิงลึกที่สามารถประมวลผลการป้อนข้อความจำนวนมากและค้นพบรูปแบบทางภาษา ChatGPT สามารถสร้างการตอบสนองต่อหลายธีมโดยใช้รูปแบบที่ได้รับระหว่างการฝึกอบรม และข้อมูลการฝึกอบรมประกอบด้วยข้อความที่หลากหลาย รวมถึงรายการข่าว นิยาย และเว็บไซต์ หากต้องการทราบรายละเอียดเกี่ยวกับ ChatGPT คุณสามารถดูวิดีโอที่น่าทึ่งนี้

บทช่วยสอน ChatGPT | อธิบาย GPT ของแชท | Chat GPT คืออะไร

กรณีการใช้งานบางส่วนของ ChatGPT มีดังนี้:

• บริการลูกค้า:

ChatGPT สามารถฝึกอบรมเพื่อตอบคำถามที่พบบ่อยจากลูกค้า รวมถึงคำถามเกี่ยวกับขั้นตอนการจัดส่งและการคืนสินค้า ผลิตภัณฑ์หรือบริการ และข้อกังวลด้านการสนับสนุนทางเทคนิค ChatGPT สามารถช่วยลดภาระงานของผู้เชี่ยวชาญด้านการสนับสนุนลูกค้าและเพิ่มเวลาในการตอบสนองด้วยการตอบคำถามเหล่านี้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว

ChatGPT สามารถตรวจสอบข้อมูลและพฤติกรรมของลูกค้าเพื่อให้คำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่กำหนดเองหรือเพิ่มโอกาสในการขาย ด้วยการจัดหาโซลูชันพิเศษนี้สามารถเพิ่มรายได้และเพิ่มความสุขให้กับลูกค้า

คุณสามารถจัดการงานประจำผ่าน ChatGPT รวมถึงการจัดตารางนัดหมาย การจอง และดำเนินการชำระเงิน ChatGPT สามารถทำให้กระบวนการเหล่านี้เป็นไปโดยอัตโนมัติ ช่วยให้เจ้าหน้าที่ดูแลลูกค้ามีสมาธิกับปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น

• การแปลภาษา:

ChatGPT อาจได้รับการสอนให้แปลข้อความในภาษาต่างๆ การโต้ตอบทางแชทแบบเรียลไทม์ อีเมล และเอกสารที่เป็นลายลักษณ์อักษรทั้งหมดสามารถแปลได้ด้วยความช่วยเหลือนี้

สามารถใช้ ChatGPT เพื่อปรับปรุงคุณภาพของระบบการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ ซึ่งจะส่งผลให้การแปลดีขึ้น

ChatGPT สามารถช่วยบริการลูกค้าได้หลายภาษาโดยการแปลคำถามและความคิดเห็นของลูกค้าแบบเรียลไทม์

• การสร้างเนื้อหา:

สามารถสร้างบทสรุปของข้อความที่ยาวขึ้น เช่น บทความหรือรายงานได้โดยใช้ ChatGPT ChatGPT อาจสร้างบทสรุปของข้อความต้นฉบับที่สะท้อนถึงแนวคิดหลักได้อย่างถูกต้องโดยการประเมินข้อความและเน้นข้อความที่สำคัญที่สุด

เป็นไปได้ที่จะฝึก ChatGPT ให้สร้างข้อความที่มีรูปแบบและไวยากรณ์คล้ายกับเนื้อหาที่กำหนด สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับการสร้างเนื้อหาที่ต้องมีโทนและสไตล์ที่คงที่ เช่น โพสต์บนโซเชียลมีเดีย การทำสำเนาการตลาดผ่านอีเมล หรือเนื้อหาประเภทอื่นๆ

ด้วยการตรวจสอบพฤติกรรมและการตั้งค่าของผู้ใช้ ChatGPT สามารถช่วยปรับแต่งเนื้อหาสำหรับผู้ใช้เฉพาะราย ธุรกิจต่างๆ อาจให้ประสบการณ์ที่น่าสนใจและตรงประเด็นแก่ลูกค้ามากขึ้นด้วยการผลิตเนื้อหาที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล

• การศึกษาและการวิจัย:

ด้วยการตรวจสอบพฤติกรรมและความชอบ ChatGPT สามารถนำมาใช้เพื่อให้นักเรียนได้รับประสบการณ์การเรียนรู้เป็นรายบุคคล

ChatGPT สามารถช่วยในการค้นคว้าโดยการกรองเนื้อหาจำนวนมากเพื่อค้นหาข้อเท็จจริงที่สำคัญ นักศึกษาและนักวิจัยที่ต้องการเข้าถึงและตรวจสอบเนื้อหาจำนวนมากอย่างรวดเร็วอาจพบว่าสิ่งนี้มีประโยชน์

ChatGPT สามารถช่วยประเมินนักเรียนได้ด้วยการแสดงความคิดเห็นโดยอัตโนมัติเกี่ยวกับงานที่มอบหมายเป็นลายลักษณ์อักษร ตรวจสอบโครงสร้างและเนื้อหาการเขียนของนักเรียน

เปลี่ยนแปลงตัวเองในแบบที่คุณค้นหาข้อมูลด้วย ChatGPT ลงทะเบียนเพื่อรับการฝึกอบรมการรับรอง ChatGPT เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม

ตอนนี้เรามีความเข้าใจเกี่ยวกับ chatGPT มากขึ้นแล้ว เรามาเรียนรู้เกี่ยวกับ Google Bard กันดีกว่า

Google Bard คืออะไร?

Google เปิดตัวโมเดลภาษาทดลอง “Bard” ในเดือนมิถุนายน 2021 Bard ได้รับการออกแบบต่อยอดจาก BERT โมเดลภาษา AI ปัจจุบันของ Google เพื่อให้เข้าใจงานการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เช่น การตอบคำถาม การวิเคราะห์ความรู้สึก และการแปลภาษา (การแทนตัวเข้ารหัสแบบสองทิศทางจาก Transformers) .. โมเดลภาษาสำหรับแอปพลิเคชันการสนทนาขับเคลื่อน Google Bard (LaMDA) ได้รับการแนะนำในรุ่นน้ำหนักเบา LaMDA

ด้วยรูปแบบภาษานี้ Bard จะตอบคำถามโดยละเอียดมากกว่าการค้นหาโดย Google ทั่วไป การวนซ้ำครั้งที่ 2 ที่เบากว่าของ LaMDA ต้องใช้พลังงาน CPU น้อยลง ทำให้สามารถเพิ่มความจุของผู้ใช้และรวบรวมข้อเสนอแนะได้ การทดสอบเบต้าสำหรับ Bard กำลังอยู่ในระหว่างดำเนินการ เช่นเดียวกับผู้ช่วยดิจิทัลอย่าง Alexa และ Siri วัตถุประสงค์หลักของ Bard คือการได้รับข้อมูลในการตอบสนองที่ตรงไปตรงมาแทนที่จะเป็นหน้าผลลัพธ์ของเครื่องมือค้นหา แต่มีลิงก์สำหรับผู้บริโภคเพื่อค้นหาข้อมูลเพิ่มเติม

กรณีการใช้งาน Google Bard บางกรณีที่เราอาจได้เห็นในอนาคตมีดังนี้:

• การเขียนเชิงสร้างสรรค์

คำแนะนำคำ วลี และธีมของ Google Bard อาจช่วยให้ผู้เขียนคิดแนวคิดใหม่ๆ สำหรับเรื่องราว ตัวละคร หรือฉากต่างๆ ได้

Google Bard สามารถประเมินงานเขียนชิ้นหนึ่งและเสนอความคิดเห็นในด้านต่างๆ เช่น สไตล์ โทนสี และโครงสร้าง ช่วยเหลือนักเขียนในการฝึกฝนทักษะของตน

Google Bard สามารถเสนอคำพ้องความหมาย คำที่เกี่ยวข้อง หรือคำแนะนำการใช้วลีเพื่อช่วยนักเขียนในการผ่านช่วงบล็อกของนักเขียนหรือสร้างงานเขียนที่ดีขึ้น

• ผู้ช่วย AI ส่วนบุคคล

แชทบ็อต AI ของ Google Bard สามารถช่วยคุณจัดการเวลาและมั่นใจได้ว่าคุณจะไม่ลืมทำขั้นตอนที่จำเป็นให้เสร็จหรือพลาดการนัดหมาย

• งานอัตโนมัติ

แชทบอทใช้ Google AI เพื่อทำงานหลายอย่างโดยอัตโนมัติ เช่น การจองร้านอาหารและการเตรียมการเดินทาง ด้วยความช่วยเหลือของแชทบ็อตใหม่นี้ คาดว่า Google จะสามารถซื้อของต่างๆ ให้คุณและค้นหาสิ่งของเหล่านั้นได้

เนื่องจากเราคุ้นเคยกับทั้งแชทบอทและกรณีการใช้งานที่พวกเขาให้บริการหรือจะให้บริการเราในอนาคต ตอนนี้เราจะมาดูกันว่าอะไรคือความแตกต่างระหว่าง ChatGPT และ Google Bard 

ChatGPT กับ Google Bard: ความแตกต่างที่สำคัญ

ปัจจัย	ChatGPT	กวี Google
การพัฒนาและการฝึกอบรม	ChatGPT ได้รับการพัฒนาและฝึกอบรมโดย OpenAI	Google Bard ได้รับการพัฒนาและฝึกฝนโดย Google
ขนาดและความสามารถ	ปัจจุบัน ChatGPT มีให้บริการในเวอร์ชันที่แตกต่างกันเล็กน้อย ตั้งแต่ 117 ล้านถึง 6 พันล้านพารามิเตอร์	ขณะนี้ Google Bard มีให้บริการในเวอร์ชันเดียวโดยมีพารามิเตอร์ 1.6 พันล้านพารามิเตอร์
การตอบกลับข้อมูล	นอกจากผลการค้นหามาตรฐานแล้ว ยังสร้างคำตอบแบบเรียลไทม์อีกด้วย	มันสร้างการตอบกลับแบบข้อความเท่านั้นโดยใช้ข้อมูลที่สร้างขึ้นจนถึงปี 2021
ตัวตรวจสอบการลอกเลียนแบบ	ChatGPT มีตัวตรวจสอบการลอกเลียนแบบในตัว (AI Text Classifier)	Google Bard ยังไม่รองรับเครื่องตรวจจับการคัดลอกผลงาน
การดำเนินการ	หากต้องการค้นหาข้อมูลอินเทอร์เน็ตใหม่ ChatGPT จะถูกปรับใช้ในรูปแบบ GPT4 ด้วย Microsoft Bing	ขณะที่เชื่อมต่อกับ Google suite นั้น Google Bard จะสร้างข้อมูลล่าสุดและเหนือกว่า

ในการต่อสู้ครั้งนี้ ความเป็นไปได้ไม่มีที่สิ้นสุด นั่นคือส่วนที่น่าตื่นเต้นที่สุด ทั้งสองบริษัทกำลังพัฒนารูปแบบภาษาของตนในทุกๆ วัน ChatGPT ได้รับการตั้งค่าให้ดื่มด่ำกับเวอร์ชัน GPT4 ซึ่งจะมาพร้อมกับ Microsoft Bing ในขณะที่ Google Bard นั้นพร้อมจะเป็นหนึ่งเดียวกับชุดโปรแกรมของ Google มาดูกันว่าเทคโนโลยีเหล่านี้จะเปลี่ยนแปลงชีวิตเราอย่างไรบ้าง ทั้งสองอย่างมีข้อดีและข้อจำกัดของตัวเอง แต่สิ่งที่น่าสนใจที่สุดคือไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง AI จะได้เห็นความสำเร็จที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในอีกไม่กี่วันข้างหน้า

ที่มา: https://www.edureka.co/

#chatgpt #google #bard 

Google Bard vs. ChatGPT：哪個是更好的 AI 聊天機器人？

在今天的帖子中，我們將了解 ChatGPT 與 Google Bard：有何區別？哪個是更好的 AI 聊天機器人？人工智能領域最大的競爭。您將清楚地了解 ChatGPT 與 Google Bard，後者正準備提高對話式 AI 的標準。

ChatGPT 與 Google Bard

ChatGPT VS Google Bard 兩大科技巨頭之間最大的 AI 衝突已經開始。通過提供由微軟支持的自然語言處理模型，Open AI ChatGPT 已經在生成 AI 領域開闢了大量新機遇。另一方面，谷歌最近推出了其聊天機器人 Google Bard，該機器人在發布當天因給出模糊答案而遭到強烈反對。根據具體的任務，它們各自用於不同的目的，並且具有獨特的優點和缺點。

什麼是聊天 GPT？

2022 年 11 月 30 日，OpenAI 提供了 ChatGPT。ChatGPT 使用的 GPT-3 語言模型是使用人們編寫的在線文本進行訓練的。ChatGPT 使用此語言模型來創建用戶查詢響應。一個名為 ChatGPT 的人工智能聊天機器人利用機器學習在自然對話中回答問題。. 根據 OpenAI 首席執行官 Sam Altman 的說法，ChatGPT 在短短五天內就獲得了 100 萬用戶。

ChatGPT 使用 transformer 模型進行訓練，這是一種深度學習方法，可以處理大量文本輸入並發現語言模式。ChatGPT 可以使用它在訓練期間獲得的模式生成對多個主題的響應，並且訓練數據包含範圍廣泛的文本，包括新聞條目、小說和網站。要詳細了解 ChatGPT，您可以觀看這個精彩的視頻。

ChatGPT 教程 | 聊天 GPT 解釋 | 什麼是聊天 GPT？

ChatGPT 的一些用例如下：

• 客戶服務：

ChatGPT 可以接受培訓以回答客戶的常見問題，包括有關運輸和退貨程序、產品或服務以及技術支持問題的問題。ChatGPT 可以幫助減輕客戶支持專業人員的工作量，並通過為這些查詢提供準確和快速的答復來縮短響應時間。

ChatGPT 可以檢查客戶信息和行為，以提供定制的產品推薦或追加銷售機會。通過提供專門的解決方案，這可以增加收入並提高客戶滿意度。

日常瑣事可以通過 ChatGPT 處理，包括安排約會、進行預訂和處理付款。ChatGPT 可以自動化這些流程，讓客戶服務代理能夠專注於更複雜的問題。

• 語言翻譯：

可以教 ChatGPT 翻譯不同語言的文本。實時聊天互動、電子郵件和書面文件都可以藉助它進行翻譯。

ChatGPT 可用於提高機器翻譯系統的質量，從而產生更好的翻譯。

ChatGPT 可以通過實時翻譯客戶的問題和評論來幫助提供多語言客戶服務。

• 內容生成：

可以使用 ChatGPT 創建較長文本的摘要，例如文章或報告。ChatGPT 可以創建原始文本的摘要，通過評估文本並突出其最重要的段落來準確反映其主要思想。

可以訓練 ChatGPT 生成在風格和語法上與給定材料相似的文本。這有助於創建需要具有恆定基調和風格的內容，例如社交媒體帖子、電子郵件營銷文案或其他類型的內容。

通過檢查用戶行為和偏好，ChatGPT 可以幫助為特定用戶定制內容​​。企業可以通過製作量身定制的內容為其客戶提供更有趣和相關的體驗。

• 教育與研究：

通過檢查他們的行為和偏好，ChatGPT 可用於為學生提供個性化的學習體驗。

ChatGPT 可以通過過濾大量材料來查找重要事實，從而幫助進行研究。需要訪問并快速檢查大量材料的學生和研究人員可能會發現這很有用。

ChatGPT 可以通過自動提供書面作業反饋來幫助學生進行評估。檢查學生寫作的結構和內容。

使用 ChatGPT 改變您搜索信息的方式。報名參加 ChatGPT 認證培訓以了解更多信息。

現在我們對 chatGPT 有了更好的了解，讓我們了解一下 Google Bard。

什麼是谷歌吟遊詩人？

谷歌於 2021 年 6 月發布了其“Bard”實驗語言模型。Bard 是在谷歌當前的 AI 語言模型 BERT 之上設計的，用於理解自然語言處理任務，例如問答、情感分析和語言翻譯（Bidirectional Encoder Representations from Transformers） .. 對話應用程序的語言模型為 Google Bard (LaMDA) 提供支持。它已在 LaMDA 輕量級模型上引入。

通過這種語言模型，巴德將比普通的谷歌搜索更詳細地回答查詢。LaMDA 的第二個更輕的迭代需要更少的 CPU 能力，允許增加用戶容量和反饋收集。Bard 的 Beta 測試正在進行中。與 Alexa 和 Siri 等數字助理一樣，Bard 的主要目標是通過直接響應而不是搜索引擎結果頁面獲取信息，但通過鏈接讓消費者了解更多信息

我們未來可能會看到的 Google Bard 的一些用例如下：

• 創意寫作

Google Bard 的單詞、短語和主題建議可能有助於作家為故事、人物或場景提出新的概念。

Google Bard 可以評估一篇文章，並就風格、語氣和結構等方面提供評論，幫助作家磨練自己的技能。

為了幫助作家克服寫作瓶頸或創作出更好的作品，Google Bard 可以提供同義詞、相關詞或備選措辭建議。

• 個人人工智能助理

Google Bard AI 聊天機器人可以幫助您管理時間，並確保您永遠不會忘記完成流程中的必要步驟或錯過約會。

• 自動化任務

聊天機器人使用谷歌 AI 自動執行多項任務，例如在餐廳預訂和安排旅行。在這個新的聊天機器人的幫助下，谷歌有望為你購買東西並找到它們。

因為我們已經熟悉聊天機器人和它們正在提供或將來會為我們服務的用例。現在，我們將了解 ChatGPT 和 Google Bard 之間的區別。 

ChatGPT vs Google Bard：主要區別

因素	聊天GPT	谷歌吟遊詩人
發展與培訓	ChatGPT 由 OpenAI 開發和訓練	Google Bard 由 Google 開發和培訓
規模和能力	ChatGPT 目前有幾個不同的版本，參數從 1.17 億到 60 億不等	Google Bard目前單一版本16億參數
數據響應	除標準搜索結果外，它還會生成實時答案。	它使用截至 2021 年生成的數據生成純文本響應。
抄襲檢查器	ChatGPT 包含一個內置的抄襲檢查器（AI 文本分類器）	Google Bard 尚不支持抄襲檢測器。
執行	為查找新鮮的互聯網信息，ChatGPT 將與 Microsoft Bing 一起部署為 GPT4 模型。	在連接到 Google 套件時，Google Bard 將提供最新和最優質的信息。

在這場戰鬥中，可能性是無限的；這就是最令人興奮的部分。兩家公司都在日新月異地發展他們的語言模型。ChatGPT 已經設置為沈迷於 Microsoft Bing 隨附的 GPT4 版本，而 Google Bard 則全部設置為與 Google 套件合二為一。讓我們看看這些技術將如何改變我們的生活。它們都有各自的優點和局限性，但最有趣的是，人工智能將以某種方式在未來幾天見證其最大的成就。

資料來源： https: //www.edureka.co/

#chatgpt #google #bard #ai