- 新しい技術である「implicit code execution」により、数学的な作業、コーディング関連の質問、文字列処理などが可能に
- 計算が必要なプロンプトを認識して、バックグラウンドで実行
- LLM は予測エンジンであるため、高度な推論には別の技術が必要。Daniel Kahneman の著書『Thinking, Fast and Slow』で扱われた「System 1」と「System 2」の思考の分離から学んでいる
- システム1の思考は速く、直感的で、努力を要しない。ジャズミュージシャンが即興演奏をするのはシステム1の思考を使っている例
- システム2の思考は対照的に遅く、慎重で、努力を要する。筆算の割り算をしたり、楽器の演奏方法を学ぶときにはシステム2の思考を使っている
- この比喩で見ると、LLM はシステム1で動作していると考えられる。計算のようなものはシステム2に対応する
- 今回のアップデートでは、LLM（システム1）と既存コード（システム2）を組み合わせて、Bard の応答精度を改善
- implicit code execution によって内部で実行し、その結果を使って正確な応答を生成
- 単語問題・数学問題を内部データセットで評価したところ、精度が約30%向上
- 生成したテーブルを Google Sheets にエクスポートする機能にも対応
2件のコメント
Bardは韓国語があまりにひどいので…
単に使っていません。
はは