ChatGPT vs Google Bard (2023) : comparaison approfondie
ChatGPT et Google Bard sont tous deux des chatbots à intelligence artificielle dont le but est de générer des réponses basées sur les invites saisies par les utilisateurs. ChatGPT et Google Bard peuvent être utilisés pour prendre en charge des processus métiers tels que la production et le développement de contenu, à condition qu'ils soient utilisés de manière appropriée. Lisez cet article pour en savoir plus sur les fonctionnalités, les avantages et les inconvénients de chaque outil afin de décider lequel convient le mieux à votre entreprise.
Qu'est-ce que ChatGPT ?
ChatGPT est un chatbot d'intelligence artificielle développé par OpenAI qui peut générer des réponses de type humain basées sur le texte saisi par l'utilisateur. Il a été formé sur un grand nombre de grands modèles de langage.
Qu'est-ce que Google Bard ?
Google Bard est également un chatbot à intelligence artificielle. Google Bard utilise des invites pour répondre aux questions et générer du texte, tout comme ChatGPT.
Fonctionnalités |
ChatGPT |
Google Bard |
Générer des extraits et autres textes |
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Fournir des réponses conversationnelles |
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Adopter le contexte |
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Tarifs |
La version de base est gratuite ChatGPT Plus coûte 20 $ par mois |
Gratuit |
Chatgpt et Google Bard Fonction Comparaison Table
Chatgpt et Google Bard Pricing
Chatgpt
ChatGpt La version Basic est gratuite et peut répondre jusqu'à 100 questions par jour. ChatGPT Plus offre aux abonnés des temps de réponse plus rapides, de nouvelles fonctionnalités et un accès à GPT-4 (la version gratuite utilise actuellement GPT-3.5) pour 20 $ par mois. Les institutions qui n'ont pas de contrat avec OpenAI peuvent être ajoutées à la liste d'attente ChatGPT-API.
Google Bard
Google Bard est gratuit et il n'y a pas de limite sur le nombre de questions. Les produits Google sont généralement gratuits car ils génèrent principalement des revenus grâce à la publicité.
Comparaison des fonctions : ChatGPT et Google Bard
Génération de texte
ChatGPT et Google Bard peuvent être utilisés pour générer du texte, couvrant des domaines tels que le résumé d'informations, la création de poésie et la rédaction d'articles. ChatGPT est formé sur du texte provenant d'Internet, tandis que Google Bard est formé sur un ensemble de données de conversation spécifique. Ainsi, certaines personnes pensent que ChatGPT est meilleur pour générer des paragraphes, des résumés et d'autres tâches de génération de contenu textuel, tandis que Google Bard est meilleur pour les conversations.
Cependant, comme ChatGPT est basé sur des données collectées avant 2021, il ne peut pas accéder à toutes les informations sur Internet comme Google Bard, il peut donc avoir des réponses obsolètes. Si vous essayez d'utiliser ChatGPT pour en savoir plus sur Google Bard, ChatGPT ne pourra pas répondre.
Réponses conversationnelles
ChatGPT et Google Bard sont tous deux formés sur des ensembles de données avec des centaines de milliards de paramètres, de sorte que les réponses produites sont très humaines. De plus, GPT-4 possède plus de 100 000 milliards de paramètres.
Et Google Bard est formé sur les données de bibliothèque avec un accès instantané à Internet et aux mises à jour, il peut donc produire des réponses plus à jour que ChatGPT. Par exemple, si on lui demande « Que s'est-il passé à Budapest hier ? » Google Bard peut donner les faits saillants de l'actualité, mais ChatGPT ne peut pas répondre.
Utiliser le contexte
ChatGPT peut utiliser les informations collectées lors des conversations et interactions précédentes avec les utilisateurs pour obtenir du contexte et être plus intelligent pendant les discussions. Google Bard est capable d'utiliser le contexte dans les conversations et de reprendre là où l'utilisateur s'est arrêté en cas d'interruption.
Google Bard peut utiliser des indices précédents pour répondre : "Que pensez-vous de la nouvelle recrue dont j'ai parlé plus tôt ?".
Avantages et inconvénients de ChatGPT
Avantages de ChatGPT
- Temps de réponse court : la vitesse de réponse de ChatGPT est meilleure que celle des générations précédentes de chatbots à intelligence artificielle, ce qui contribue à améliorer l'efficacité de l'entreprise. ChatGPT Plus est plus réactif que Google Bard.
- Génère des réponses plus humaines : par rapport aux générations précédentes de chatbots IA, ChatGPT peut générer un texte plus naturel car ChatGPT a été formé sur d'énormes quantités de données.
- Convivial : ChatGPT peut effectuer un large éventail de tâches, de la traduction à la condensation de passages en passant par la création de paroles, capables d'atteindre un public plus large. Et l'interface simple et les réponses claires sont faciles à utiliser pour les personnes sans expertise technique.
- Prend en charge plusieurs langages de programmation : ChatGPT prend en charge Python, JavaScript, Java et plus d'une douzaine d'autres langages de programmation.
- Prend en charge plus de 20 langues : ChatGPT "peut comprendre et générer du texte dans plus de 20 langues".
Inconvénients de ChatGPT
- La précision et la fiabilité doivent être améliorées : étant donné que ChatGPT utilise des données de formation et ne constitue pas les données les plus récentes (la dernière mise à jour des données date de septembre 2021), les réponses peuvent contenir des erreurs.
- Biais caché : ChatGPT peut produire des réponses biaisées en raison de l'influence de l'ensemble de données d'entraînement. Étant donné que les données sources elles-mêmes peuvent contenir des biais, les réponses de ChatGPT en seront affectées. Par exemple, ChatGPT n'est pas doué pour répondre aux questions dans des langues autres que l'anglais et produit souvent des erreurs.
- Aucune compréhension basée sur le monde réel : ChatGPT est limité à l'ensemble de données de formation. Bien que les réponses produites par ChatGPT soient impressionnantes, elles sont basées sur des informations obtenues sur le Web plutôt que sur l'expérience humaine.
Avantages et inconvénients de Google Bard
Avantages de Google Bard
- Génération de texte de haute qualité : Google Bard peut générer un texte de type humain, de la réponse et de l'interrogation au résumé en passant par la traduction. texte.
- Grands ensembles de données : Google Bard est pré-entraîné sur de grands ensembles de données composés de texte et de code pour générer des réponses plus complètes et informatives.
- Sortie de texte créative : Google Bard peut créer toutes sortes de textes, des descriptions de poste aux lettres de proposition en passant par la rédaction de rapports, ce qui en fait un outil polyvalent pour les entreprises.
- Écrivez du code dans plusieurs langages de programmation : Google affirme que Google Bard peut générer du code pour des tâches simples ou complexes dans plusieurs langages de programmation, et peut même générer du code basé sur des invites écrites en langage naturel.
- Prise en charge linguistique : Google Bard prend en charge l'anglais, le japonais et le coréen, et peut également traduire d'autres langues.
Inconvénients de Google Bard
- Ressources informatiques : les grands modèles de transformateurs utilisent beaucoup de ressources informatiques.
NOTES
ChatGPT et Google Bard sont encore en phase de développement, les réponses peuvent donc contenir des erreurs ou être biaisées. Pour garantir l'exactitude des informations, les utilisateurs doivent rester critiques à l'égard des informations fournies par ChatGPT et Google Bard.
De plus, l'utilisation de ChatGPT ou de Google Bard impliquera également des problèmes de confidentialité. De la même manière que les moteurs de recherche collectent des informations personnelles, ils peuvent collecter votre adresse IP, vos SMS et même des informations telles que votre téléphone mobile, vos e-mails et vos réseaux sociaux.
Votre institution choisit ChatGPT ou Google Bard ?
ChatGPT et Google Bard sont tous deux gratuits, mais ChatGPT Plus est une option payante. Les deux chatbots IA sont formés avec de grands modèles de langage naturel, ce qui se traduit par des réponses souvent très similaires.
Google Bard possède plusieurs fonctionnalités qui se démarquent. Par exemple, vous pouvez obtenir une version « brouillon » d’une réponse qui inclut diverses autres réponses. De plus, Google Bard donne accès aux dernières informations Web.
En revanche, ChatGPT se base sur des données antérieures à septembre 2021.
Il est important de noter que les deux chatbots IA sont sujets à des erreurs et à des biais. Cette phrase peut être réécrite ainsi : le système ne collecte pas seulement des informations d'entrée, mais peut également obtenir des données personnelles et peut être utilisé par de mauvais acteurs comme outil pour leurs activités illégales.
Méthodologie
Réalisez une revue de ChatGPT et de Google Bard, en utilisant leurs versions gratuites. Nous avons testé comment ces deux chatbots IA répondaient aux mêmes questions et avons demandé à ChatGPT et Google Bard les dernières nouvelles pour tester leurs limites.
Titre original : ChatGPT vs Google Bard (2023) : Une comparaison approfondie, auteur : Hope Reese
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
