ChatGPT vs Google Bard (2023): 徹底した比較-AI-php.cn

ホームページ

テクノロジー周辺機器

ChatGPT vs Google Bard (2023): 徹底した比較

WBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWB

Jun 08, 2023 pm 05:10 PM

AI bard

ChatGPT と Google Bard はどちらも人工知能チャットボットであり、その目的はユーザーが入力したプロンプトに基づいて応答を生成することです。 ChatGPT と Google Bard は、適切に使用されている限り、コンテンツの制作や開発などのビジネスプロセスをサポートするために使用できます。この記事を読んで各ツールの機能、長所、短所を学び、自分のビジネスに最適なツールを決定してください。

ChatGPT vs Google Bard (2023): 深度比较

ChatGPT とは何ですか?

ChatGPT は OpenAI によって開発された人工知能チャットボットで、ユーザーが入力したテキストに基づいて人間のような回答を生成できます。多数の大規模な言語モデルでトレーニングされています。 . .

Google Bard とは何ですか?

Google Bard も人工知能チャットボットです。 Google Bard は、ChatGPT と同様にプロンプトを使用して質問に答え、テキストを生成します。

#Google Bard##スニペットとその他のテキストを生成##基本バージョンは無料です

#関数	ChatGPT
##√	#√	#対話の回答を提供する
##√	√	## コンテキストを採用
√	#√
#価格	#ChatGPT プラス月額 20 ドル ##無料	ChatGPT と Google Bard の機能比較表 ##ChatGPT と Google Bard の料金表 ChatGPT ChatGPT の基本バージョンは無料で、1 日あたり最大 100 件の質問に回答できます。 ChatGPT Plus は、月額 20 ドルで加入者に、より高速な応答時間、新機能、GPT-4 (無料版は現在 GPT-3.5 を使用) へのアクセスを提供します。 OpenAI と契約していない機関も、ChatGPT-API の待機リストに追加できます。 #Google Bard ##Google Bard は無料で、数に制限はありません。あなたが尋ねることができる質問。 Google の製品は主に広告から収益を得ているため、通常は無料です。 #機能の比較: ChatGPT と Google Bard ##テキスト生成 # 両方#ChatGPT と Google Bard は、情報の要約から詩の作成や記事の執筆まで、テキストの生成に使用できます。 ChatGPT はインターネットからのテキストでトレーニングされますが、Google bard は特定の会話データセットでトレーニングされます。そのため、段落、要約、その他のテキストベースのコンテンツ生成タスクでは ChatGPT の方が優れており、会話では Google Bard の方が優れていると考える人もいます。ただし、ChatGPT は 2021 年より前に収集されたデータに基づいているため、Google Bard のようにインターネット上のすべての情報にアクセスできるわけではないため、古い回答がある可能性があります。 ChatGPT を使用して Google Bard について学習しようとすると、ChatGPT は応答できません。会話型の回答 ChatGPT と Google Bard は両方とも、トレーニングされた数千億のパラメータを含むデータセットに基づいて構築されています。生成される反応は非常に人間らしいものです。さらに、GPT-4 には 100 兆を超えるパラメーターがあります。 #Google Bard は、インターネットへの即時アクセスと更新を備えた図書館データでトレーニングされているため、ChatGPT よりも最新の応答を生成できます。たとえば、「昨日ブダペストで何が起こった?」と尋ねられた場合、Google Bard はニュースのハイライトを提供できますが、ChatGPT は答えることができません。コンテキストの採用 ChatGPT は、ユーザーとの以前の会話や対話から収集した情報を活用してコンテキストを取得できます。チャット中もインテリジェントです。 Google Bard は会話のコンテキストを使用し、中断された場合にユーザーが中断したところから再開できます。 Google Bard は、これまでの手がかりを使用して、「先ほど話した新入社員についてどう思いましたか?」と答えることができます。 ChatGPT のメリットとデメリット ChatGPT のメリット短い応答時間: ChatGPT の応答速度は、前世代の人工知能チャットボットよりも優れており、ビジネス効率の向上に役立ちます。 ChatGPT Plus は Google Bard よりも応答性が優れています。より人間らしい応答を生成: 前世代の AI チャットボットと比較して、ChatGPT は大量のデータトレーニングにより、より自然なテキストを生成します。ユーザーフレンドリー: ChatGPT は、翻訳から文章の要約、歌詞の作成まで、幅広いタスクを実行でき、より多くの聴衆に届けることができます。シンプルなインターフェースとわかりやすい回答は、技術的な専門知識を持たない人でも簡単に使用できます。複数のプログラミング言語のサポート: ChatGPT は、Python、JavaScript、Java、およびその他の十数のプログラミング言語をサポートしています。 20 を超える言語をサポート: ChatGPT は「20 を超える言語のテキストを理解して生成できます」。 ##ChatGPTの欠点精度と信頼性を改善する必要があります: ChatGPT はトレーニングデータを使用しており、最新のデータではないため (最新のデータ更新は 2021 年 9 月です)、回答には誤りが含まれる可能性があります。隠れたバイアス: ChatGPT は、トレーニングデータセットの影響により、バイアスされた応答を生成する可能性があります。ソースデータ自体にバイアスが含まれている可能性があるため、ChatGPT の回答はその影響を受けます。たとえば、ChatGPT は英語以外の言語での質問に答えるのが苦手で、エラーが発生することがよくあります。 #現実世界に基づいた理解がない: ChatGPT はトレーニングデータセットに限定されています。 ChatGPT によって生成される回答は印象的ですが、人間の経験からではなく Web から得られた情報に基づいています。 #Google Bard の長所と短所 Google Bard の長所と短所高品質のテキスト生成: Google Bard は、回答や質問から資料の要約、テキストの翻訳まで、本物の人のようなテキストを生成できます。大規模なデータセット: Google Bard は、より包括的で有益な回答を生成するために、テキストとコードで構成される大規模なデータセットで事前トレーニングされています。クリエイティブなテキスト出力: Google Bard は、仕事の説明から内定通知書、報告書の作成まで、さまざまなテキストを作成できるため、ビジネスツールとして多用途に使用できます。複数のプログラミング言語でのコード: Google は、Google Bard は、自然言語に基づいたものであっても、複数のプログラミング言語で単純または複雑なタスクのコードを生成できると主張しています。コード。言語サポート: Google Bard は英語、日本語、韓国語をサポートしており、他の言語も翻訳できます。 Google Bard の欠点コンピューティングリソース: 大規模Transformer モデルは大量のコンピューティングリソースを使用します。 Note ChatGPT と Google Bard はまだ開発中であるため、回答にはエラーが含まれている可能性があります。固定観念。情報の正確性を確保するために、ユーザーは ChatGPT と Google Bard が提供する情報に対して常に批判的である必要があります。 #さらに、ChatGPT や Google Bard の使用にはプライバシーの問題も伴います。検索エンジンが個人情報を収集する方法と同様に、IP アドレス、テキストメッセージ、さらには携帯電話、電子メール、ソーシャルメディアなどの情報も収集できます。あなたの教育機関は ChatGPT と Google Bard のどちらを選択していますか? ChatGPT と Google Bard はどちらも無料で使用できますが、ChatGPT Plus は有料オプションです。どちらの AI チャットボットも大規模な自然言語モデルを使用してトレーニングされているため、応答は非常に似ていることがよくあります。 Google Bard には、際立った機能がいくつかあります。たとえば、他のさまざまな回答を含む回答の「草案」バージョンを取得できます。さらに、Google Bard は最新の Web 情報へのアクセスを提供します。 # 一方、ChatGPT は 2021 年 9 月以前のデータに基づいています。 #重要なのは、どちらの AI チャットボットもエラーや偏見の可能性があるということです。この文は次のように書き換えることができます。システムは入力情報を収集するだけでなく、個人データも取得し、悪意のある者が違法行為のツールとして使用する可能性があります。方法論無料バージョンを使用して、ChatGPT と Google Bard の評価を実施します。私たちは、これら 2 つの AI チャットボットが同じ質問にどのように回答するかをテストし、ChatGPT と Google Bard に最新ニュースを尋ねて、その限界をテストしました。 #元のタイトル: ChatGPT vs Google Bard (2023): 徹底した比較、著者: ホープ・リース

以上がChatGPT vs Google Bard (2023): 徹底した比較の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明

この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト（SublimeText3）

ホットトピック

Gmailメールのログイン入り口はどこですか？

7801

Java チュートリアル

1644

CakePHP チュートリアル

1402

Laravel チュートリアル

1299

PHP チュートリアル

1236

Related knowledge

Bytedance Cutting が SVIP スーパーメンバーシップを開始: 継続的な年間サブスクリプションは 499 元で、さまざまな AI 機能を提供 Jun 28, 2024 am 03:51 AM

このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティングシステム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元（当サイト注：月額49.9元に相当）、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元（月額41.6元に相当）です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディングアシスタント Jun 10, 2024 am 11:08 AM

検索強化生成およびセマンティックメモリを AI コーディングアシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミングアシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディングアシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データサイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキストデータベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマンアノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

あなたが知らない機械学習の 5 つの流派 Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。 Jul 25, 2024 am 06:42 AM

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データセットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データセットがありますが、これらのデータセットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合 Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンションメカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。「S」で始まる関連研究

SKハイニックスは8月6日に12層HBM3E、321層NANDなどのAI関連新製品を展示する。 Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日（8月1日）ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャーメモリおよびストレージサミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュメモリサミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャーメモリおよびストレージサミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス

See all articles