- 새로운 기술인 "implicit code execution" 을 통해서 수학적 작업, 코딩 관련 질문, 문자열 처리등이 가능해짐
- 컴퓨팅이 필요한 프롬프트를 인식해서 백그라운드에서 실행
- LLM 예측 엔진이므로 고급 추론을 위해서는 다른 기술이 필요함. Daniel Kahneman 의 저서 "Thinking, Fast and Slow"에서 다룬 "System 1" 과 "System 2" 사고(Thinking)의 분리에서 배움
- 시스템1 사고는 빠르고 직관적이며 힘을 들이지 않음. 재즈 뮤지션이 즉흥적으로 연주하는 것은 시스템 1 사고를 이용하는 것
- 시스템2 사고는 대조적으로 느리고, 신중하고, 노력을 들임. 긴 나눗셈을 수행하거나 악기 연주 방법을 배울 때 시스템 2 사고를 이용하고 있음
- 이 비유로 보면, LLM은 시스템 1에서 작동한다고 생각할 수 있음. 계산 같은 것은 시스템 2와 맞음
- 이번 업데이트에서는 LLM(시스템1)과 기존 코드(시스템 2)를 결합해서 바드의 응답 정확도를 개선하였음
- implicit code execution 를 통해서 내부적으로 실행하고 그 결과를 사용해서 정확한 응답을 생성
- 단어/수학 문제를 내부 데이터 셋으로 평가했을 때 정확도가 약 30% 향상
- 생성한 테이블을 Google Sheet로 내보내기도 지원