Bard 由研究型大型语言模型 （LLM） 提供支持，特别是 LaMDA 的轻量级和优化版本，并将随着时间的推移使用更新、功能更强大的模型进行更新。它基于 Google 对质量信息的理解。您可以将 LLM 视为预测引擎。当给出提示时，它通过从下一个可能出现的单词中一次选择一个单词来生成响应。每次都选择最可能的选择不会带来非常有创意的回应，因此需要考虑一些灵活性。我们继续看到，使用它们的人越多，LLM 就越能更好地预测哪些响应可能有帮助。
虽然 LLM 是一项令人兴奋的技术，但它们并非没有缺点。例如，因为他们从反映现实世界偏见和刻板印象的广泛信息中学习，所以这些信息有时会出现在他们的输出中。他们可以提供不准确、误导性或虚假的信息，同时自信地呈现这些信息。例如，当被要求分享一些关于简单的室内植物的建议时，Bard 令人信服地提出了一些想法……但它弄错了一些地方，比如 ZZ 植物的学名。
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