Google Bard là gì? Tất cả những gì cần biết về Google Bard

Tính năng tìm kiếm là gì trong Google Search hay cụ thể hơn là với Google Bard?

Trên nền tảng Google, tính năng tìm kiếm là các công cụ tương tự như Google Knowledge Graph, nơi cung cấp thêm thông tin về từ khoá mà người dùng đang tìm kiếm.

Theo giải thích của Google:

“Các tính năng tìm kiếm của Google đảm bảo rằng bạn có thể nhận được các thông tin phù hợp vào đúng thời điểm ở định dạng hữu ích nhất cho từng truy vấn hay từ khoá tìm kiếm.

Đôi khi đó là một trang web và đôi khi đó cũng có thể là các bản đồ hoặc kho hàng tại một cửa hàng địa phương nào đó.”

Để có thể giúp người dùng hiểu rõ hơn về Bard hay thực chất Bard là gì, Ông Jack Krawczyk, trưởng nhóm sản phẩm của Google Bard chia sẻ:

“Tôi muốn nói rõ ràng là, Bard không phải là tìm kiếm.”

Một chuyên khác hiện đang phụ trách mảng tìm kiếm tại Google nói:

“Bard của Google thực sự tách biệt với tìm kiếm…”

Nói tóm lại, Bard không phải là tích hợp mới hay phiên bản mới của Google Search (Google Tìm kiếm), nó chỉ đơn giản là một tính năng (feature).

Bard của Google là một phương pháp tương tác mới để khám phá nội dung hay các chủ đề thông tin nào đó.

Một lần nữa phải nhắc lại là, Google Bard không phải là công cụ tìm kiếm. Điều này có nghĩa là, trong khi với các công cụ tìm kiếm, những gì người dùng tương tác là các liên kết (links) sẽ dẫn họ đến với các câu trả lời, Bard giúp người dùng khảo sát, phân tích và tổng hợp thông tin.

Theo giải thích của Google:

“Khi mọi người nghĩ về Google, họ thường nghĩ đến việc sử dụng để tìm kiếm những câu trả lời thực tế một cách nhanh chóng, chẳng hạn như “marketing là gì?”.

Tuy nhiên, ngày càng có nhiều người chuyển sang sử dụng Google với mong muốn tìm thấy các thông tin chi tiết và sâu sắc hơn – ví dụ như “có những phương pháp làm nghiên cứu thị trường cụ thể nào?”

Trong khi việc tìm kiếm các thông tin chuyên sâu như thế này sẽ mất rất nhiều thời gian và công sức, Bard chính là một phương pháp tương tác khác giúp người dùng nhanh chóng hiểu về một chủ đề nào đó.”

Cách Google Bard lấy mẫu thông tin.

Ở khía cạnh tổng thể, vấn đề với các mô hình ngôn ngữ lớn nói chung là chúng bắt chước các câu trả lời, điều này có thể dẫn đến nhiều vấn đề sai sót trong thực tế.

Các nhà nghiên cứu, những người đã tạo ra LaMDA nói rằng các cách tiếp cận như tăng kích thước của mô hình có thể giúp nó thu được nhiều thông tin thực tế hơn.

Tuy nhiên, cách tiếp cận này sẽ thất bại trong những lĩnh vực mà nó liên tục thay đổi theo thời gian, các nhà nghiên cứu gọi vấn đề này là “vấn đề khái quát hóa thông tin hay nội dung theo thời gian”.

Sự mới mẻ của thông tin theo nghĩa là kịp thời sẽ không thể được đào tạo hay ứng dụng với mô hình ngôn ngữ tĩnh (static language model).

Từ đó, giải pháp mà LaMDA của Google theo đuổi là các hệ thống truy xuất thông tin truy vấn tìm kiếm (search query). Vì hệ thống truy xuất thông tin vốn là một công cụ tìm kiếm (search engine), LaMDA sẽ kiểm tra các trang kết quả tìm kiếm.

Tính năng này từ LaMDA chính là một tính năng của Bard.

Google Bard giải thích như sau:

“Bard là công cụ sẽ tìm cách kết hợp nền tảng kiến thức hiện có của thế giới với trí thông minh và sự sáng tạo của các mô hình ngôn ngữ lớn của Google. Google Bard dựa trên thông tin có sẵn từ web để cung cấp những phản hồi mới và chất lượng cao nhất.”

Bard là hệ thống trả lời các câu hỏi theo kiểu hội thoại.

Như đã đề cập ở các phần đầu của bài viết, cái tên “Bard” không xuất phát từ một thuật toán cụ thể nào liên quan đến tìm kiếm hay AI (trí tuệ nhân tạo), nó đơn thuần chỉ là tên gọi mà Google đặt.

Bard hoạt động dựa trên các thuật toán liên quan đến hệ thống hỏi-đáp được hỗ trợ bởi AI, bạn có thể xem toàn bộ các báo cáo và nghiên cứu về Bard tại đây: Dialog Inpainting: Turning Documents into Dialogs.

Một trong những vấn đề lớn nhất với việc đào tạo một hệ thống chatbot AI như Bard là bộ dữ liệu gồm câu hỏi và câu trả lời thường bị giới hạn ở cách mọi người tương tác với hệ thống.

Cụ thể là, nó không bao gồm những cặp nội dung (hỏi và đáp) của những người bên ngoài môi trường đó và với từng loại câu hỏi người dùng đặt ra thì khó có thể biết được câu trả lời chính xác cho nó là gì.

Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu xây dựng một hệ thống dùng để đọc các trang web, sau đó sử dụng các thuật toán để dự báo các câu hỏi có thể được hỏi với các câu trả lời tương ứng.

Ví dụ nếu một đoạn nội dung trên Wikipedia có thông tin là “Quảng cáo là một phương thức truyền thông có trả phí”, thì câu hỏi mà hệ thống đưa ra có thể là “Quảng cáo là gì?”

Các bộ dữ liệu này đóng vai trò giúp các hệ thống hội thoại hỏi đáp có thêm thông tin để đối sánh để từ đó có thể đưa ra câu trả lời chính xác nhất dựa trên công nghệ máy học (Machine Learning).

Các mô hình ngôn ngữ lớn được liên kết với các nguồn thông tin.

Khác với ChatGPT, là chatbot AI này chỉ đưa ra câu trả lời mà không thể hiện rõ thông tin nó có được là từ đâu hay từ nguồn nào, Google cho biết Bard sẽ có thể trích dẫn các nguồn thông tin mà nó sử dụng để cung cấp cho người dùng.

Nghiên cứu từ Google cho biết:

“Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã cho thấy những kết quả ấn tượng. Ngày càng có nhiều bằng chứng cho thấy các LLM có thể có tiềm năng trong các tình huống tìm kiếm thông tin cụ thể.

Chúng tôi tin rằng khả năng gán thuộc tính cho các văn bản hay nội dung mà LLM tạo ra sẽ mang lại rất nhiều ý nghĩa trong bối cảnh này.

Chúng tôi xây dựng và nghiên cứu các mô hình hỏi đáp như là một bước quan trọng đầu tiên trong quá trình phát triển các LLM.”

Loại mô hình ngôn ngữ lớn này có thể đào tạo cho một hệ thống có thể trả lời bằng các tài liệu hay nội dung hỗ trợ, về mặt lý thuyết, điều này có nghĩa là, thay vì nó tự ý đưa ra các câu trả lời, nó đảm bảo rằng nó phản hồi người dùng dựa trên những thông tin cụ thể.

Theo Google:

“Theo công thức của chúng tôi, đầu vào của mô hình hay hệ thống là một câu hỏi và đầu ra của nó là một cặp (câu trả lời, phân bổ) trong đó câu trả lời sẽ bao gồm một chuỗi các câu trả lời và phân bổ sẽ được gắn với các kho văn bản cố định. Phân bổ (attribution) cũng sẽ đưa ra các bằng chứng hay nguồn thông tin cho các câu trả lời.”

Mục tiêu cuối cùng của điều này là tạo ra những cặp hỏi đáp tốt hơn – điều mà Google muốn có ở Bard.

• Mô hình phân bổ cho phép người dùng và nhà phát triển đánh giá độ tin cậy của các câu trả lời.
• Mô hình phân bổ cũng cho phép các nhà phát triển nhanh chóng xem xét chất lượng của các câu trả lời kể từ khi các nguồn thông tin được gửi đi (cung cấp cho người dùng).

Hạn chế lớn nhất với Google Bard hay các mô hình ngôn ngữ lớn khác là gì?

Theo một nghiên cứu từ Đại học Cornell liên quan đến cách khám phá phương thức gán nguồn phân bổ cho các mô hình ngôn ngữ lớn:

“Các mô hình ngôn ngữ (LM) lớn hiện vượt trội hơn nhiều so với các mô hình máy học vài lần (few-shot learning), hỏi-đáp hay các mô hình hội thoại khác.

Tuy nhiên, đôi khi chúng tạo ra nội dung không được hỗ trợ hoặc gây hiểu lầm (misleading content).

Người dùng không thể xác định liệu kết quả đầu ra của họ có đáng tin cậy hay không, bởi vì hầu hết các LM không có bất kỳ cơ chế tích hợp nào để ghi nhận các bằng chứng hay nguồn từ bên ngoài.

Để kích hoạt tính năng này trong khi vẫn bảo toàn tất cả các ưu điểm mạnh mẽ của các mô hình thế hệ gần đây, chúng tôi đề xuất RARR (Mô hình Phân bổ có sử dụng các Nghiên cứu và Sửa đổi).

…chúng tôi nhận thấy rằng RARR có khả năng cải thiện đáng kể tính năng phân bổ, một mặt nó có thể chủ động tìm các nguồn phân bổ đầu ra, mặt khác chúng có thể sửa các nội dung không có nguồn hỗ trợ.

Hơn nữa, việc triển khai RARR chỉ yêu cầu một số tính năng đào tạo cơ bản, mô hình ngôn ngữ lớn và tìm kiếm web tiêu chuẩn.”

Cách người dùng có thể truy cập vào Google Bard?

Google Bard hiện đang trong giai đoạn thử nghiệm và chỉ áp dụng với những người dùng được mời cũng như giới hạn ở một số thị trường nhất định.

Nếu bạn thuộc các quốc gia có hỗ trợ bạn có thể truy cập Bard ngay tại đây: Truy cập Google Bard.

Nhắc lại một lần nữa từ Google, Bard không phải là công cụ tìm kiếm, do đó khuyến khích người dùng đăng ký và sử dụng Bard theo những cách phù hợp nhất.

Hiểu Google Bard là gì và nên sử dụng nó như thế nào thực sự có ý nghĩa với bất kỳ ai dù là người làm về công nghệ, Marketing, SEO hay các nhà sáng tạo nội dung.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Nam Nguyen | MarketingTrips