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穩定性、
左邊是負面情感的句子,右邊是正面情感的句子
相對于ChatGPT(比如該視頻23:27處的例子),New Bing的穩定性似乎更好。讓New Bing對給定的兩個句子進行情感分析,其給出的結論均正確,且清除記錄重新提問后仍可得到正確結論。原視頻“五星級酒店的拖鞋很薄”的例子我也測試了,也能得到穩定、正確的結論,我最后還問New Bing“你確定嗎”,得到了肯定的回復(忘了截圖了)。
2. 知識更新
相對于ChatGPT(還是這個視頻,25:37處的例子),我認為New Bing在用戶試圖對其進行實時知識更新時表現更好一些,雖然仍然有點兒“認死理”,但還是照著要求做了,能夠兼顧用戶要求和原有知識。不過,這一評判很主觀,下圖中New Bing的表現可能仍無法滿足一些用戶的需求。
被我的攻擊性嚇跑了
跟ChatGPT一樣,還是不太行。面對我的問題,New Bing參考了與問題不相關的來源,推理過程和結果是錯誤的。
4. 事實的正確性與時效性
New Bing能夠聯網查詢具有時效性的新信息,但在生成自然語言的過程中仍然會出現錯誤。在上圖的例子中,正確的回答應該是阿森納57分、曼城55分,分差為2分。New Bing引用的鏈接給出了正確的信息,但不知為何他自己看著正確答案卻說錯了。
我還測試了New Bing對網絡流行語的解釋,如下圖所示。
第一個回答是正確的,第二個回答是錯誤的
我猜測New Bing對網絡流行用語解釋的正確性可能取決于網絡語料的豐富程度。對于較老的、來源符合文明規范的梗,在語料充足的情況下,New Bing能夠給出正確的解釋,如下圖中的第一組問答;對于較新的、來源包含冒犯性或粗俗內容的網絡流行語,New Bing容易引用錯誤的內容,從而給出錯誤的解釋,如下圖中的第二組問答。我認為這一現象與技術的關系不大,而是涉及倫理問題。
當然,對于事實性問題,New Bing信口開河的情況還是時有發生。比如我問他一個不存在的地方有哪些名勝古跡,他用其他地方的東西來“充數”。引用的鏈接雖然真實存在,但與我瞎編的地名沒有任何關系。
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