ChatGPT vs. Google Bard (2023): Ausführlicher Vergleich
ChatGPT und Google Bard sind beide Chatbots mit künstlicher Intelligenz, deren Zweck darin besteht, Antworten basierend auf von Benutzern eingegebenen Eingabeaufforderungen zu generieren. ChatGPT und Google Bard können zur Unterstützung von Geschäftsprozessen wie der Produktion und Entwicklung von Inhalten eingesetzt werden, sofern sie angemessen eingesetzt werden. Lesen Sie diesen Artikel, um mehr über die Funktionen, Vor- und Nachteile der einzelnen Tools zu erfahren und zu entscheiden, welches für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist.
Was ist ChatGPT?
ChatGPT ist ein von OpenAI entwickelter Chatbot mit künstlicher Intelligenz, der auf der Grundlage von vom Benutzer eingegebenen Texten menschenähnliche Antworten generieren kann. Er wurde an einer großen Anzahl großer Sprachmodelle trainiert.
Was ist Google Bard?
Google Bard ist auch ein Chatbot mit künstlicher Intelligenz. Google Bard verwendet Eingabeaufforderungen, um Fragen zu beantworten und Text zu generieren, genau wie ChatGPT.
Funktionen |
ChatGPT |
Google Bard |
Generieren Haustiere und andere Texte |
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Preise |
Die Basisversion ist kostenlos ChatGPT Plus kostet 20 $ pro Monat |
Kostenlos |
ChatGPT- und Google Bard-Funktionsvergleichstabelle
ChatGPT- und Google Bard-Preise
ChatGPT
Die Basisversion von ChatGPT ist kostenlos und kann bis zu 100 Fragen pro Tag beantworten. ChatGPT Plus bietet Abonnenten schnellere Reaktionszeiten, neue Funktionen und Zugriff auf GPT-4 (die kostenlose Version verwendet derzeit GPT-3.5) für 20 US-Dollar pro Monat. Institutionen, die keinen Vertrag mit OpenAI haben, können zur ChatGPT-API-Warteliste hinzugefügt werden.
Google Bard
Google Bard ist kostenlos und die Anzahl der Fragen ist unbegrenzt. Google-Produkte sind im Allgemeinen kostenlos, da sie hauptsächlich mit Werbung Geld verdienen.
Funktionsvergleich: ChatGPT und Google Bard
Textgenerierung
Sowohl ChatGPT als auch Google Bard können zum Generieren von Text verwendet werden und decken Bereiche wie Informationszusammenfassung, Gedichterstellung und Artikelschreiben ab. ChatGPT wird auf Text aus dem Internet trainiert, während Google Bard auf einen bestimmten Konversationsdatensatz trainiert wird. Einige Leute glauben daher, dass ChatGPT besser in der Generierung von Absätzen, Zusammenfassungen und anderen textbasierten Inhaltserstellungsaufgaben ist, während Google Bard sich besser für Konversationen eignet.
Da ChatGPT jedoch auf Daten basiert, die vor 2021 gesammelt wurden, kann es nicht wie Google Bard auf alle Informationen im Internet zugreifen und verfügt daher möglicherweise über veraltete Antworten. Wenn Sie versuchen, ChatGPT zu verwenden, um mehr über Google Bard zu erfahren, kann ChatGPT nicht antworten.
Konversationsantworten
Sowohl ChatGPT als auch Google Bard werden auf Datensätzen mit Hunderten von Milliarden Parametern trainiert, sodass die erzeugten Antworten sehr menschenähnlich sind. Darüber hinaus verfügt GPT-4 über mehr als 100 Billionen Parameter.
Und Google Bard ist auf Bibliotheksdaten mit sofortigem Zugriff auf das Internet und Aktualisierungen spezialisiert, sodass es aktuellere Antworten als ChatGPT liefern kann. Wenn Sie beispielsweise gefragt werden: „Was ist gestern in Budapest passiert?“, kann Google Bard die Nachrichten-Highlights nennen, ChatGPT kann jedoch nicht antworten.
Kontext nutzen
ChatGPT kann Informationen aus früheren Gesprächen und Interaktionen mit Benutzern nutzen, um Kontext zu gewinnen und während Chats intelligenter zu sein. Google Bard ist in der Lage, den Kontext in Gesprächen zu nutzen und bei Unterbrechungen dort fortzufahren, wo der Nutzer aufgehört hat.
Google Bard kann frühere Hinweise nutzen, um zu antworten: „Was halten Sie von dem neuen Mitarbeiter, den ich zuvor erwähnt habe?“ Vor- und Nachteile von ChatGPT ChatGPT Plus reagiert schneller als Google Bard.
Erzeugt menschenähnlichere Antworten: Im Vergleich zu früheren Generationen von KI-Chatbots kann ChatGPT natürlicheren Text generieren, da ChatGPT auf riesigen Datenmengen trainiert wurde.
Benutzerfreundlich: ChatGPT kann ein breites Spektrum an Aufgaben ausführen, von der Übersetzung über das Komprimieren von Passagen bis hin zum Verfassen von Liedtexten, und ist damit in der Lage, ein breiteres Publikum zu erreichen. Und die einfache Benutzeroberfläche und die unkomplizierten Antworten sind auch für Personen ohne technisches Fachwissen leicht zu bedienen.
- Unterstützt mehrere Programmiersprachen: ChatGPT unterstützt Python, JavaScript, Java und mehr als ein Dutzend andere Programmiersprachen.
- Unterstützt mehr als 20 Sprachen: ChatGPT „kann Texte in mehr als 20 Sprachen verstehen und generieren“.
- Nachteile von ChatGPT
- Genauigkeit und Zuverlässigkeit müssen verbessert werden: Da ChatGPT Trainingsdaten verwendet und nicht die neuesten Daten sind (die letzte Datenaktualisierung erfolgt im September 2021), können die Antworten Fehler enthalten.
- Versteckte Voreingenommenheit: ChatGPT kann aufgrund des Einflusses des Trainingsdatensatzes zu voreingenommenen Antworten führen. Da die Quelldaten selbst möglicherweise Verzerrungen enthalten, werden die Antworten von ChatGPT davon beeinflusst. ChatGPT ist beispielsweise nicht gut darin, Fragen in anderen Sprachen als Englisch zu beantworten, und führt häufig zu Fehlern.
- Kein realitätsbasiertes Verständnis: ChatGPT ist auf den Trainingsdatensatz beschränkt. Die Antworten von ChatGPT sind zwar beeindruckend, basieren jedoch auf Informationen aus dem Internet und nicht auf menschlicher Erfahrung. Vor- und Nachteile von Google Bard: Vor- und Nachteile von Google Bard Text.
Große Datensätze: Google Bard ist vorab auf große Datensätze bestehend aus Text und Code trainiert, um umfassendere und informativere Antworten zu generieren.
Kreative Textausgabe: Google Bard kann alle Arten von Text erstellen, von Stellenbeschreibungen über Angebotsschreiben bis hin zum Verfassen von Berichten, was es zu einem vielseitigen Tool für Unternehmen macht.
- Code in mehreren Programmiersprachen schreiben: Google behauptet, dass Google Bard Code für einfache oder komplexe Aufgaben in mehreren Programmiersprachen generieren kann und sogar Code basierend auf in natürlicher Sprache geschriebenen Eingabeaufforderungen generieren kann.
- Sprachunterstützung: Google Bard unterstützt Englisch, Japanisch und Koreanisch und kann auch andere Sprachen übersetzen.
- Nachteile von Google Bard
- Rechenressourcen: Große Transformatormodelle verbrauchen viele Rechenressourcen.
ChatGPT und Google Bard befinden sich noch in der Entwicklungsphase, daher können die Antworten Fehler enthalten oder voreingenommen sein. Um die Richtigkeit der Informationen sicherzustellen, sollten Nutzer die von ChatGPT und Google Bard bereitgestellten Informationen kritisch betrachten.
- Darüber hinaus bringt die Verwendung von ChatGPT oder Google Bard auch Datenschutzprobleme mit sich. Ähnlich wie Suchmaschinen persönliche Informationen sammeln, können sie Ihre IP-Adresse, Texte und sogar Informationen wie Ihr Mobiltelefon, Ihre E-Mail-Adresse und soziale Medien erfassen.
Die Nutzung von ChatGPT und Google Bard ist kostenlos, ChatGPT Plus ist jedoch eine kostenpflichtige Option. Beide KI-Chatbots werden mit großen natürlichen Sprachmodellen trainiert, was dazu führt, dass ihre Antworten oft sehr ähnlich sind.
Google Bard verfügt über mehrere herausragende Funktionen. Sie können beispielsweise eine „Entwurfsversion“ einer Antwort erhalten, die eine Vielzahl anderer Antworten enthält. Darüber hinaus bietet Google Bard Zugriff auf die neuesten Webinformationen.
ChatGPT hingegen basiert auf Daten vor September 2021.
Wichtig ist, dass beide KI-Chatbots Fehlern und Vorurteilen unterliegen. Dieser Satz kann wie folgt umgeschrieben werden: Das System sammelt nicht nur Eingabeinformationen, sondern kann auch personenbezogene Daten erhalten und von böswilligen Akteuren als Werkzeug für ihre illegalen Aktivitäten verwendet werden.
Methodik
Führen Sie eine Überprüfung von ChatGPT und Google Bard mit deren kostenlosen Versionen durch. Wir haben getestet, wie diese beiden KI-Chatbots die gleichen Fragen beantworteten, und ChatGPT und Google Bard nach den neuesten Nachrichten gefragt, um ihre Grenzen zu testen.
Originaltitel: ChatGPT vs Google Bard (2023): Ein ausführlicher Vergleich
, Autorin: Hope Reese
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonChatGPT vs. Google Bard (2023): Ausführlicher Vergleich. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
Eine neue Ära der VSCode-Frontend-Entwicklung: 12 sehr empfehlenswerte KI-Code-Assistenten
Jun 11, 2024 pm 07:47 PM
In der Welt der Front-End-Entwicklung ist VSCode mit seinen leistungsstarken Funktionen und seinem umfangreichen Plug-in-Ökosystem für unzählige Entwickler zum Werkzeug der Wahl geworden. In den letzten Jahren sind mit der rasanten Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz KI-Code-Assistenten auf VSCode entstanden, die die Codierungseffizienz der Entwickler erheblich verbessert haben. KI-Code-Assistenten auf VSCode sind wie Pilze nach einem Regen aus dem Boden geschossen und haben die Codierungseffizienz der Entwickler erheblich verbessert. Es nutzt Technologie der künstlichen Intelligenz, um Code intelligent zu analysieren und eine präzise Code-Vervollständigung, automatische Fehlerkorrektur, Grammatikprüfung und andere Funktionen bereitzustellen, wodurch Entwicklerfehler und mühsame manuelle Arbeit während des Codierungsprozesses erheblich reduziert werden. Heute werde ich 12 KI-Code-Assistenten für die Frontend-Entwicklung von VSCode empfehlen, die Sie bei Ihrer Programmierreise unterstützen.
