KeywordにてBardの機能がアップデートされた旨を発表しました。execution(暗黙的なコード実行)”と呼ぶ機能を差し込むことで、数学的な要素や文字列への理解を高めることができたようです。元記事を和訳しながらご紹介します。右脳と左脳の融合...的な今までのBardが使用していたLLM(大規模言語モデル)は文章から定性的に導き出した、直感的な回答が主でした。いうかそれだけでした。そのせいで、複雑な計算式でも直感的な解釈でテキトーに答えを出していたようです。実際の人間もそうであるように、回答には右脳と左脳と言いますか...直感で回答するものと計算して回答するものと両方ありますよね。言えば、答えのないものと答えのあるもの...つまり、感性や見解に委ねられる答えと数式的な(答えが決まっている)答えと両方あると思います。今回Bardでは、上記で言うところの直感性の高い思考をシステム1と定義し、計算式による思考をシステム2と定義しています。そのうえで、システム2の思考をBardに導入することで、数学の問題やコーディング要件、文字列の解釈等の能力が劇的に向上したとのことです。実際には、プロンプトに対する回答精度が約30%上昇したとのことです。execution(暗黙的なコード実行)と呼ばれる新しい技術によって、Bardの数学的なタスク、コーディングの質問、文字列操作の能力が向上した他、Googleスプレッドシートへの新たなエクスポート機能が追加されるようになりました。本日、Bardの2つの改良点を発表します。Bardは数学的なタスク、コーディングの質問、文字列操作の能力が強化されました。Googleスプレッドシートへの新しいエクスポート機能が追加されました。「動物保護施設のボランティア登録のための表を作成してください」と依頼すると、Bardが回答として表を作成しますが、その表をGoogleスプレッドシートに直接エクスポートできるようになりました。execution”と呼ばれる新しい技術によって、Bardが計算プロンプトを検出しバックグラウンドでコードを実行するようになります。その結果、数学的なタスク、コーディングの質問、文字列操作のプロンプトに対して、より正確に回答できるようになりました。Bardは次のようなプロンプトに適切に回答できます:15683615の素因数は何ですか。私の貯蓄の成長率を計算してください。“Lollipop”という単語を逆さまにしてください。大規模言語モデル(LLM)は予測エンジンのようなもので、プロンプトが与えられると次に来るであろう単語を予測して応答を生成します。そのためLLMは言語や創造的なタスクには非常に優れていますが、一方で推論や数学などの分野には弱かったのです。高度な推論や論理の能力を持ち、より複雑な問題の解決ができるようになるには、LLMによるアウトプットだけでは充分ではありません。そこで今回新しく追加した方法は、Bardにコードを生成し実行させることで、推論や数学の能力を高めるようにするというものです。Slow』に代表される、人間の知能における“システム1”と“システム2”という二項対立から着想を得ました。thinking(システム1の思考)は、高速で直感的で、理屈で考える程の思考を必要としません。ジャズミュージシャンがその場で即興演奏したり、ブラインドタッチをすることはこのシステム1の思考と同じような思考感覚だと思います。thinking(システム2の思考)は、ゆっくりじっくりと労力をかけて計算的に思考するものです。長くて複雑な割り算をする時や楽器の演奏方法を学ぶ時は、システム2の思考と同じような思考感覚だと思います。このように考えると、LLMは純粋にシステム1の思考で動いていると考えることができ、テキストを素早く作成することはできますが、一方で深く計算して考えるようなことはありません。そのため、驚くような能力を発揮することもありますが、思いもよらない場面で失敗することもあります(例えば、システム1の思考だけで数学の問題を解こうとする場面を想像してください:一度振り返って計算することができず、直感的に頭に浮かんだ最初の答えを吐き出すしかないのです)。実際の計算を行う際にはシステム2の思考と密接に関連しており、それは形式的で柔軟性や創造性に欠けますが、正しい手順を踏むことで、複雑な割り算でも的確に答えに辿り着くことが可能です。今回のアップデートでは、LLM(システム1の思考)と従来のコード(システム2の思考)の両方の機能を組み合わせることで、Bardの回答の精度を向上させることができました。execution”の導入により、Bardは論理的なコードのほうで回答できるプロンプトを特定し、それを“暗黙で”書き、実行し、その結果を使用して、より正確な回答を生成します。これまでのところ、この方法によってGoogleのデータセット内にある計算が必要な単語や数学的な問題に対するBardの回答の精度が約30%向上しています。このような改良を重ねても、Bardは常に正しいとは限りません。Bardがユーザーからの質問に適切に回答するためのコードを生成しなかったり、生成したコードが間違っていたり、コードを生成してもそれを回答に使用しなかったりすることもあるかもしれません。コードの生成によって構造化された論理的な応答ができるようになったことは、Bardをより便利なAIにするための重要な一歩と言えるでしょう。今後にご期待ください。Keywordより和訳AIが得意としていそうな方が後回しだった今回のGoogleの発表を見ると、なんとなく違和感といいますか...素人考えですが、システム2のような、そういう計算的なやつはそもそも出来ていると勝手に思っていましたね。LLMの方がセンセーショナルで感動的なので、システム1のほうが先だったのですね。して着実に基礎固めしていくあたりがGoogleっぽくて好きです。私の、あと半年から1年くらいでGPTに並ぶのでは?という個人的な予想は当たるかもしれませんね(笑)。私のこの予想はシステム1の思考なので根拠ゼロですが(笑)。考え方ずいぶん大それたカテゴリを作ってしまったと反省しつつ、ここのカテゴリも微妙に書いていくようにします。...(続きを読む)LPの考え方よくご相談いただくシリーズとして、最近多いことに「一般検索からの来訪ユーザーへの販売促進」というのがあります。順位が上がった次のステップとして、直帰率を下げ、サイト回遊と申し込みを促す情報設計というやつです。そこで、ここではリスティングで散々PDCAを回してきた私なりの解釈と考え方をご紹介します。...(続きを読む)ターゲット・インサイトSEOを日々行っていると、検索順位やGoogleのアルゴリズムの探求に日々追われていて、プランニングにおけるマーケティングに関わる業務をなかなか行えず、そういうのは結局休日に考えていたりしています。...(続きを読む)404ページデザインで遊ぼう私がいくつか自分のサイトを運用していくにあたって、色々と試しているのですが、その中で404ページのデザインというものに頭を悩ませていたりします。ほとんど誰も目にすることのないサイトの404ページ...今回はそのデザインの使い勝手についてご紹介したいと思います。...(続きを読む)本ブログは日々の業務活動におけるSEOやSNSの必要情報をメモ代わりに個人活用しています。