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해봄의 아카이브

🎻 구글의 Bard는 과연 실패작일까?

Haebom
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사람들과 이야기하다가 생각보다 chatGPT는 많이들 아시는데 Bard에 대해선 잘 모르는 것을 알게됨
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구글이 인공지능 경쟁에서 아예 뒤쳐졌다는 생각도 많으시고...
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뭔가 LaMDA나 PaLM의 임팩트나 키노트 당시 오타 등으로 선입견이 생긴 듯
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개인적으로 chatGPT보다 한국에서 사용하기 좋은건 구글의 바드라고 생각 *2023년 6월 11일 기준
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공식적으로 "한국어"를 별도로 토큰 관리부터 따로 빼줌
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답변을 하나가 아닌 다양한 종류의 답변을 제시해줌
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구글 실시간 검색과 일부 연동 되어 있음
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구글 Workspace 등과 연동하여 Gmail 등에 활용 됨
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chatGPT도 훌륭하지만 Bard가 뭐랄까... 써먹을 땐 많음 (일반 사용자 입장에선)
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만약 본인이 API나 Plug-in을 잘 가져다 쓸 수 있으면 당연히 GPT-4 모델이 효과적 이지만
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많은 사용자는 코딩은 커녕 LLM에 대해 모르기에 사용성만 보면 Bard가 당장에 활용점이 많음
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물론, MS에서 Copilot을 부분적 도입하고 있는데 이게 본격화 되면 더 나아질 것이라는 기대는 있음
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특히 이번 업데이트를 통해 바드의 업그레이드는 수학, 코딩 문제, 문자열 조작에 대한 능력 향상과 Google Sheets로의 내보내기 기능 추가
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'암시적 코드 실행(implicit code execution)'이라는 새로운 기법은 바드에게 계산적 프롬프트를 감지하고 백그라운드에서 코드를 실행하는 능력을 부여하여 응답의 정확도를 향상
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대형 언어 모델(LLM)은 예측 엔진으로 동작하며, 언어와 창의적 과제에 대한 높은 능력을 보이지만, 추론과 수학 영역에서는 상대적으로 약점이 있었음. (실제로 수학문제의 경우 간단한 더하기도 못푸는 경우가 다수 있음)
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바드는 코드를 생성하고 실행하는 새로운 방식을 통해 추론과 수학 능력을 향상시키며, 이 접근법은 대니얼 카너먼(Daniel Kahneman)의 <생각에 관한 생각(Thinking, Fast and Slow)>의 'System 1'과 'System 2' 사고 분리 이론에 기반을 두고 있다.
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바드는 LLM(System 1)의 능력과 전통적인 코드(System 2)의 능력을 결합하여 응답의 정확도를 향상시키며, 이를 통해 계산 기반의 단어 및 수학 문제에 대한 응답의 정확도는 약 30% 개선 (여전히 할루시네이션-거짓말을 하는 증세는 남음)
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