Google 揭祕「Bard」,台籍傑出科學家帶領團隊打造對話式 AI

2023-08-19 13:59:00    編輯: 陳 冠榮
導讀 Google 的使命是匯整全球資訊,供大眾使用。如何利用大型語言模型(Large Language Models,LLM)整合全球資訊,並用自然對話方式,帶來更人性化的互動,讓人人受惠,是 Goog...


Google 的使命是匯整全球資訊,供大眾使用。如何利用大型語言模型(Large Language Models,LLM)整合全球資訊,並用自然對話方式,帶來更人性化的互動,讓人人受惠,是 Google 發展 AI 領域的重要目標。

Google 的對話式 AI Bard 在今年 2 月,不斷增添功能,到了 7 月進一步,國人終於能夠體驗這項服務帶來的強大功能和便利性。台灣出身的 Google DeepMind 傑出科學家紀懷新博士及其研究團隊功不可沒,他們協助推動 Bard 服務。

▲ Google DeepMind 傑出科學家紀懷新近日回台。(Source:科技新報)

紀懷新的團隊自 2014 年發表一篇 Sequence to Sequence Learning 論文開始,就在思考能否利用技術開發對話式模型。2017 年發表的 Attention is All You Need 論文,其中的 Transformer 則為 AI 目前的革命性發展打下基礎。接著 2021 年展示 LaMDA(Language Model for Dialogue Applications)模型,2022 年進一步提出論文,闡述 LLM 技術改革。

紀懷新指出,這些技術發展之前,所有語言模型基本上是分工合作的概念,例如翻譯用的是翻譯模型、摘要則用摘要模型。如今所有功能全放到一個 LLM 當中,同時支援多種語言,可以解決不同任務,於是背後運用 LLM 進行運算的 ChatGPT、Bard 等服務才能如此強大。

為對話式應用所設計的 LaMDA 有多達 1,370 億參數,具合理性、具體性、真實性、趣味性以及安全性,還包括使用軟體工具的方法,例如知道如何使用 Google 搜尋引擎,並能回答許多問題,LaMDA 則為 Bard 奠定基礎。

▲ Bard 現在支援繁體中文輸入和回覆。(Source:科技新報截圖)

當要發想點子、製定計畫,找尋不同的方式完成工作,快速獲得冗長且複雜內容的重點摘要,或者為撰寫電子郵件、文章、詩詞等內容製作大綱、草稿,你都能透過網頁版()尋求 Bard 的協助。此外,Bard 還支援程式碼編輯和匯出、圖片回應、內容來源標註,具有數學運算和資料分析的能力,Google 更在今年 I/O 大會宣布會將 Bard 移植到更強大的模型上。

「Bard 還不是完完整整的一項產品」,紀懷新認為學術研究無從得知哪種應用最適合用戶,而是透過意見回饋了解用戶對這項服務有何期待,比方說翻譯有多麼重要,摘要有多少人在用,當做幫助學生的學習助手是不是比較重要。

AI 仍會產生「幻覺」,加上訓練資料有美中不足之處,使得 Bard 回答問題可能有偏差、存在偏見。紀懷新強調 Bard 結合了 Google 搜尋引擎,大量運用外部知識並提供內容來源,以提升回答內容的準確性,而非只靠既有的訓練資料。

Bard 目前能夠語音輸入問題,未來有機會支援在地的台語或客語?紀懷新表示台灣已有學術機構收集台語等語料,Google 有合作意願,仍需要花時間交流、合作。

當 ChatGPT 引領全球 AI 熱潮,發展 AI 逾 10 年的 Google 不落人後,以 Bard 及其背後的大型語言模型加入這場 AI 競賽。Bard 現階段雖屬於實驗性產品,但以 LaMDA、PaLM 2 或日前發表的模型,結合 Google 自研晶片 Tensor Processing Units(TPU)帶來的高效算力,將使 AI 產品發展更加全面。

(首圖來源:截圖)

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