ChatGPT vs Google Bard (2023): 徹底した比較
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 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。
#関数 | ChatGPT | #Google Bard|
##√ |
#√ |
#対話の回答を提供する |
##√ |
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## コンテキストを採用 |
√ |
#√ |
#価格
| ##基本バージョンは無料です #ChatGPT プラス月額 20 ドル ##無料 |
ChatGPT と Google Bard の機能比較表 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。
#Google Bard の長所と短所Google Bard の長所と短所
Google Bard の欠点
NoteChatGPT 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。

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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。

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。

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

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。

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

7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
