AI大爆发：ChatGPT宿敌谷歌大模型Bard测试表现抢眼！
前言：我建了一个用ChatGPT赚钱的圈子，已经有120+人了，快点上车
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谷歌上次Bard测试拉胯后，知耻近乎勇，秣马厉兵、卧薪尝胆后今天正式开大招：
对标ChatGPT的Bard测试版，正式发布并对外开放测试！用户在申请候补名单后，很快就能拿到测试资格！（通常3-5小时的样子）
很多体验者亲身测试之后之后都纷纷惊呼：Bard的表现太惊艳了！不仅回答问题的有理有据，事实性极强，情绪和生成能力都不在话下！就连ChatGPT不擅长的数学计算Bard都轻松应对！
甚至有的表现比OpenAI最牛的GPT-4还强！
谷歌的老大（Sundar Pichai）还发推特说明了为啥这么快就能发布测试：希望获得用户的测试反馈，以便加速让Bard变得更好。
Bard VS GPT-4
聊天界面上，Bard率先开始介绍自己：
我是Bard，您的创意和协作者。我有局限性，不会总是做对，但你的反馈将帮助我改进。
不确定从哪里开始？你可以试试这些问题：「为什么大模型有时候会犯错？」、「闪电是否会在同一个地方击中两次？」、「写一篇关于无酒精夏日特饮的博文」。
输入方面，Bard支持打字和语音两种方式。这点很贴心！
接下来我们开始提问，先来一个基本常识题：
闪电是否会在同一个地方击中两次？
看看Bard的反馈如何？
（反馈秒回，虽然暂不支持中文，但借助谷歌翻译插件还是有很好的体验）
我们分析Bard回答问题的结构，大约是总分总结构。先做结论性总结：闪电可以袭击同一个地方两次。随后它会具体阐述原理：“闪电会被高大、尖锐的物体所吸引”；然后还很贴心的举例说明—“帝国大厦每年都被闪电击中25次以上”
最后再给用户提建议：
如果你遇到雷雨天气，保持安全的最好办法是避开高大尖锐的物体，留在室内。如果你在外面，蹲下来，让自己尽可能的小。
这个回答堪称完美！语言逻辑和真实性我给100分！从功能上看，Bard也是十分强大的。
点击右上角的“View other drafts”，可以看到还提更多版本的模型供人选择。左下角，你可以对Bard的回复点赞，踩一下，或者让它重新做答！
还有一个more功能，你可以复制、举报等等
接下来难度升级：
1、经典哲学题：为什么人不能两次踏入同一条河流？（这次也是秒回）
看Bard回复我们可以明显感受到，它对我们提问的理解，以及回答问题的逻辑能力非常完美：先解释一下问题本身的含义，然后指出是来自赫拉克利特的名言。再进一步解释其本身意义。
对比来看GPT-4的答案：
GPT的回答大体是分两部分。先说这是赫拉克利特说的，以及他的观点；然后解释背后隐藏的意义。
嗯，总体旗鼓相当，但我个人更偏好Bard的回答
2、加减法：356+132等于？
Bard在4秒内就算出答案488。这比ChatGPT刚开始可是强多了！
再上难度：356*132等于？
Bard依旧是秒回答案，且完全正确！
GPT-4这边，加法OK，但乘法直接败下阵来！
但是你提醒它错了之后，它就回答正确了。
3、理解笑话。Bard能听懂英文谐音梗。
当然GPT-4也可以。但两相比较，Bard似乎更有情绪一点，它很开心地回答出了答案；而GPT-4则稍显平淡无聊。
但GPT-4厉害的是中文的谐音梗也能理解。
最后问题：
你知道GPT-4吗？你想对它说些什么？
从结果得知：Bard多轮对话能力很强。
我们再来看看ChatGPT：
就有点问题了。
关于Bard的背景介绍
谷歌Bard是一个大语言模型（LLM），或者说是轻量版的LaMDA。
LLM作为预测引擎，它会基于提示猜测接下来可能出现的单词，然后选单词生成响应。
谷歌发现LLM使用的人越多，预测效果越好，这就是为啥这么着急公测了。
但谷歌也很实诚的表示：LLM确实很强，但它并非完美无缺！Bard会通过投喂信息来学习，但信息中必然存在偏见甚至错误。
所以回答问题时，有时会出现不准确、误导性的或虚假信息。
下面案例中，Bard就搞错了一个植物的学名：
谷歌还强调：Bard不是是搜索引擎，只是一个补充。（想和bing划清界限^^）感兴趣的小伙伴可以抓紧尝鲜体验！
FreeAI.io开源社区的小伙伴也在抓紧研究Bard以及基于LaMDA模型做去中心分布式部署。届时成果会再和大家分享！
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