BARD คืออัลกอริทึมการเรียนรู้แบบการเรียนรู้จากประสบการณ์ (reinforcement learning) ที่รวม deep reinforcement learning และ neural architecture search เข้าด้วยกัน ซึ่งมีวัตถุประสงค์เพื่อเรียนรู้วิธีการตัดสินใจในสภาวะที่ผลลัพธ์ของการกระทำไม่แน่นอน นอกจาก BARD ยังสามารถใช้งานได้กับโครงข่ายหลายชั้นและโครงข่ายหลายขนาด และสามารถใช้ในการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนอย่างแน่นอน
เปรียบเทียบ BARD และ GPT-3 มีความสำคัญต้องทราบถึงความเป็นของแต่ละโมเดลก่อน ซึ่ง BARD ย่อมาจาก “Behavioral RL with Augmented Data” แปลว่าเป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบการเรียนรู้จากประสบการณ์ ซึ่งรวม deep reinforcement learning และ neural architecture search เข้าด้วยกัน ซึ่งถูกออกแบบเพื่อเรียนรู้วิธีการตัดสินใจในสภาวะที่ผลลัพธ์ของการกระทำไม่แน่นอน
GPT-3 ย่อมาจาก “Generative Pretrained Transformer 3” แปลว่าเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ เพื่อการเรียนรู้แบบ unsupervised ซึ่งถูกพัฒนาโดย OpenAI ซึ่งมีความสามารถในการตอบคำถามและประมวลผลภาษาธรรมชาติได้อย่างดี โดยมีข้อแตกต่างระหว่าง BARD และ GPT-3 คือ BARD จะเน้นในการเรียนรู้วิธีการตัดสินใจ และ GPT-3 จะเน้นในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ในส่วนของการใช้งานแล้ว BARD จะใช้สำหรับประยุกต์ใช้ในงานเชิงอำนวยการและ GPT-3 จะใช้สำหรับประยุกต์ใช้ในการพัฒนาซอฟต์แวร์หรืองานเกี่ยวกับ NLP
การใช้งานและวัตถุประสงค์ ทั้ง BARD และ GPT-3 เป็นโมเดล AI ที่มีคุณภาพสูงและมีประสิทธิภาพในการประมวลผลภาษาธรรมชาติและตอบคำถามได้อย่างดี แต่ก็ยังมีข้อจำกัดและเสียงของข้อผิดพลาด ดังนั้นจึงควรศึกษาและวิเคราะห์ก่อนที่จะใช้งานเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
สรุปแล้ว BARD เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบการเรียนรู้จากประสบการณ์แบบระบบชนะ-แพ้ ที่รวมเอา deep reinforcement learning และ neural architecture search เข้าด้วยกัน โดย BARD ถูกออกแบบเพื่อเรียนรู้วิธีการตัดสินใจในสภาวะที่ผลลัพธ์ของการกระทำไม่แน่นอน และ GPT-3 เป็นโมเดลภาษาที่ถูกฝึกฝนโดย OpenAI และได้รับการ fine-tune โดย Google โดย GPT-3 เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่และทันสมัยที่สุด มีมากกว่า 175 พันล้านพารามิเตอร์ และสามารถสร้างข้อความที่เหมือนกับคนได้
บทความนี้ถูกเขียนด้วย GPT-3 ความเจ๋งมันอยู่ตรงนี้ละมั้ง ฮ่าๆ และรูปภาพที่เป็น Cover ก็สร้างมาจาก AI จากเว็บไซต์ fotor