1. Gopherは、特に科学や人文学などの専門分野に関する質問への回答において、既存の超大規模言語モデルよりも高い精度を持っています。これは、Gopherが2800億のパラメータを持っているにもかかわらず、他のモデルに比べて小さいサイズで実現されている点が特徴です。

2. DeepMindは、Gopherを利用することで25倍のサイズの他のモデルに劣らない結果を出せると述べています。また、7億パラメータのRetroモデルは、OpenAIのGPT-3と同等の性能を発揮し、幅広いアプリケーションに対応する可能性を示唆しています。

3. Gopherは、そのトレーニングデータのどの部分を使用しているかを可視化できるため、バイアスや誤情報を特定しやすくなると期待されています。これにより、より信頼性の高い情報提供が可能となります。