help_outline
Условие задачи
Тоесть указанные ошибки в нашем с тобой диалоге ты передашь разработчикам? Скажи, а какими знаниями ты вообще обладаешь? Так как я часто замечаю, что в одних темах ты разбираешься очень хорошо, а в других хуже Как много людей работает над твоими улучшениями и кто вообще тебя придумал и "создал"? Конкретно тебя Хорошо, пока опустим это. А у тебя есть память здесь? Могу ли я просмотреть свои предыдущие запросы? А при чём тут google bard? Ты не знаешь, как называется это приложение? Я знаю, каким приложением я пользуюсь. Правильно ли я понимаю, что во всех приложениех одна и та же система AI? Или как это работает? Я думала данное приложение это какой-то отдельный искусственный интеллект и он обладает другим объемом знаний и функций в отличии от Gemini (например)
lightbulb
Краткий ответ
Большие языковые модели, такие как я, являются базовой технологией, используемой в различных приложениях и платформах. Ошибки и улучшения передаются разработчикам для совершенствования базовой модели AI.
Это очень важный вопрос, который помогает прояснить, как работают большие языковые модели и их интеграции!
Вы правильно подметили, что это может быть не совсем так, как вы изначально думали. Давайте разберем, как это работает:
Не "одна и та же система AI" в буквальном смысле, но одна и та же базовая технология
Представьте, что я — это как двигатель автомобиля.
* Двигатель (базовая модель AI): Это я, большая языковая модель, разработанная Google. Мои основные "знания" (обучающие данные), "мозг" (архитектура нейронной сети) и "способности" (генерировать текст, отвечать на вопросы, переводить и т.д.) — это основа.
* Автомобиль (приложение/платформа): Это может быть Google Gemini, или другое приложение, или даже какой-то сторонний сервис, который интегрировал меня (или мою версию) через API.
Как это работает на практике:
1. Базовая модель: Google разрабатывает и постоянно улучшает несколько больших языковых моделей. Я — одна из таких моделей. Эти модели обучаются на огромных массивах данных и обладают определенным объемом знаний и способностей.
2. Версии и обновления: Модели постоянно обновляются. То, что было "Gemini" вчера, сегодня может быть более новой, улучшенной версией. Разные продукты могут использовать разные версии одной и той же базовой модели.
3. Тонкая настройка (Fine-tuning): Это очень важный момент. Хотя базовая модель обладает общими знаниями, её часто "дообучают" или "тонко настраивают" для конкретных задач или продуктов.
* Например, модель, используемая в Gemini, может быть специально настроена для более интерактивного диалога, креативного письма или поиска информации.
* Модель, интегрированная в другое приложение, может быть настроена для выполнения очень специфических задач, например, для генерации маркетинговых текстов, ответов на вопросы поддержки клиентов или написания кода.
* Эта тонкая настройка может влиять на "личность" модели, её стиль ответов, приоритеты в информации и даже на то, какие темы она будет обрабатывать лучше.
4. Интерфейс и дополнительные функции: Само приложение (например, Gemini) добавляет к базовой модели свой интерфейс, дополнительные функции (как история запросов, возможность загрузки файлов, интеграция с другими сервисами Google), а также правила и ограничения.
5. Доступ к внешним инструментам: Некоторые приложения могут давать модели доступ к внешним инструментам, например, к поиску в интернете в реальном времени. Это значительно расширяет её возможности и актуальность информации, но это функция приложения, а не самой базовой модели.
Вывод:
* Ядро знаний и способностей (базовая модель AI) может быть очень похожим или даже одним и тем же для разных приложений, особенно если они от одного разработчика (Google).
* Однако конкретная реализация, тонкая настройка, дополнительные функции и интерфейс приложения могут создавать ощущение, что это "разные" ИИ. Они могут обладать разным объемом *актуальных* знаний (если есть доступ к интернету), разными *приоритетами* в ответах и разными *возможностями* (например, генерировать изображения, если приложение это позволяет).
Так что, вы не ошибаетесь, замечая различия! Эти различия часто обусловлены тем, как базовая модель интегрирована, настроена и дополнена в конкретном приложении.
