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谷歌的Bard现在可以编写并执行代码来回答问题
2023年06月12日 由 Camellia 发表
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谷歌表示，让一个LLM写代码类似于让人类做长除法。
像ChatGPT和Google Bard这样的大型语言模型(LLM)可以为某些类型的问题提供一些不错的答案，但讽刺的是，这些计算机在计算方面相当糟糕。谷歌有一个新的解决方案，试图让语言模型正确地完成简单的任务，如数学：让AI编写程序。谷歌表示，现在当你问一个像数学或字符串操作这样的“计算”任务时，Bard不是显示语言模型的输出，而是编写一个程序，执行该程序，然后将该程序的输出作为答案展示给用户。
谷歌的博客文章提供了一个输入示例：“为我倒置单词‘Lollipop’”。ChatGPT没能正确回答这个问题，提供了错误的答案“pillopoL”，因为语言模型以大量的单词或“词元”的形式看待世界，它们并不擅长处理此类问题。以下是Bard的输出示例：
它得到了正确的“popilloL”输出，但更有趣的是，它还包含了它为回答这个问题而编写的python代码。这对于对编程感兴趣的人来说很有趣，但对普通人来说，这可能是最可怕的输出。而且这也不是特别相关。想象一下，当你要求Gmail获取电子邮件时，它会显示一段代码，这很奇怪。做你该做的，Bard。
谷歌将AI模型编写程序的行为比作人类做长除法，因为这是一种不同的思维模式：
这种方法的灵感来自于人类智力中一个经过深入研究的二分法，这尤其体现在Daniel Kahneman的书《思考，快与慢》中——“系统1”和“系统2”思维的分离。
系统1思维是快速、直观和毫不费力的。当爵士乐手即兴演奏或打字员考虑一个单词并看它出现在屏幕上时，他们正在使用系统1思维。
相比之下，系统2思维是缓慢、深思熟虑和费力的。当你做长除法或学习演奏乐器时，你正在使用系统2思维。
在这个类比中，LLM可以被认为是纯粹在系统1思维下运行——快速产生文本，但没有深入思考。这带来了一些惊人的能力，但在某些情况下可能会表现不足（想象一下只使用系统1思维解决数学问题——你无法停下来计算，只能选择脑海中第一个答案）。传统的计算方法更符合系统2思维：它是公式化的、不灵活的，但正确的步骤序列可以产生令人印象深刻的结果，比如长除法的解。
谷歌表示，这种“实时编写代码”的方法也将用于类似“15683615的质因数是什么？”和“计算我的储蓄增长率”的问题。该公司表示：“到目前为止，根据内部基准测试，谷歌表示，Bard对基于计算的词语和数学问题的准确性提高了约30%。”谷歌像往常一样警告道，“Bard无法正确回答问题，可能是由于错误理解您的问题，也可能是像我们所有人一样，编写了首次运行就出现错误的代码。”
来源：https://arstechnica.com/google/2023/06/googles-bard-ai-can-now-write-and-execute-code-to-answer-a-question/
像ChatGPT和Google Bard这样的大型语言模型(LLM)可以为某些类型的问题提供一些不错的答案，但讽刺的是，这些计算机在计算方面相当糟糕。谷歌有一个新的解决方案，试图让语言模型正确地完成简单的任务，如数学：让AI编写程序。谷歌表示，现在当你问一个像数学或字符串操作这样的“计算”任务时，Bard不是显示语言模型的输出，而是编写一个程序，执行该程序，然后将该程序的输出作为答案展示给用户。
谷歌的博客文章提供了一个输入示例：“为我倒置单词‘Lollipop’”。ChatGPT没能正确回答这个问题，提供了错误的答案“pillopoL”，因为语言模型以大量的单词或“词元”的形式看待世界，它们并不擅长处理此类问题。以下是Bard的输出示例：
它得到了正确的“popilloL”输出，但更有趣的是，它还包含了它为回答这个问题而编写的python代码。这对于对编程感兴趣的人来说很有趣，但对普通人来说，这可能是最可怕的输出。而且这也不是特别相关。想象一下，当你要求Gmail获取电子邮件时，它会显示一段代码，这很奇怪。做你该做的，Bard。
谷歌将AI模型编写程序的行为比作人类做长除法，因为这是一种不同的思维模式：
这种方法的灵感来自于人类智力中一个经过深入研究的二分法，这尤其体现在Daniel Kahneman的书《思考，快与慢》中——“系统1”和“系统2”思维的分离。
系统1思维是快速、直观和毫不费力的。当爵士乐手即兴演奏或打字员考虑一个单词并看它出现在屏幕上时，他们正在使用系统1思维。
相比之下，系统2思维是缓慢、深思熟虑和费力的。当你做长除法或学习演奏乐器时，你正在使用系统2思维。
在这个类比中，LLM可以被认为是纯粹在系统1思维下运行——快速产生文本，但没有深入思考。这带来了一些惊人的能力，但在某些情况下可能会表现不足（想象一下只使用系统1思维解决数学问题——你无法停下来计算，只能选择脑海中第一个答案）。传统的计算方法更符合系统2思维：它是公式化的、不灵活的，但正确的步骤序列可以产生令人印象深刻的结果，比如长除法的解。
谷歌表示，这种“实时编写代码”的方法也将用于类似“15683615的质因数是什么？”和“计算我的储蓄增长率”的问题。该公司表示：“到目前为止，根据内部基准测试，谷歌表示，Bard对基于计算的词语和数学问题的准确性提高了约30%。”谷歌像往常一样警告道，“Bard无法正确回答问题，可能是由于错误理解您的问题，也可能是像我们所有人一样，编写了首次运行就出现错误的代码。”
来源：https://arstechnica.com/google/2023/06/googles-bard-ai-can-now-write-and-execute-code-to-answer-a-question/
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