ChatGPT와 Google Bard(2023): 심층 비교
ChatGPT와 Google Bard는 모두 사용자가 입력한 프롬프트에 따라 응답을 생성하는 것이 목적인 인공 지능 챗봇입니다. ChatGPT와 Google Bard는 적절하게 사용된다면 콘텐츠 제작 및 개발과 같은 비즈니스 프로세스를 지원하는 데 사용될 수 있습니다. 이 문서를 읽고 각 도구의 기능, 장단점에 대해 알아보고 어떤 도구가 귀하의 비즈니스에 가장 적합한지 결정하세요.
ChatGPT란 무엇인가요?
ChatGPT는 사용자가 입력한 텍스트를 기반으로 인간과 유사한 답변을 생성할 수 있는 OpenAI가 개발한 인공 지능 챗봇입니다. 수많은 대규모 언어 모델에 대해 훈련되었습니다.
구글 바드란 무엇인가요?
Google Bard도 인공지능 챗봇입니다. Google Bard는 프롬프트를 사용하여 ChatGPT처럼 질문에 답하고 텍스트를 생성합니다.
기능 |
ChatGPT |
Google Bard |
기타 텍스트 |
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대화식 답변 제공 |
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컨텍스트 채택 |
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가격 |
기본 버전은 무료입니다 ChatGPT Plus는 월 $20입니다 |
무료 |
ChatGPT와 Google Bard 기능 비교표
ChatGPT와 Google Bard 가격
ChatGPT
ChatGPT 기본 버전은 무료이며 하루에 최대 100개의 질문에 답변할 수 있습니다. ChatGPT Plus는 가입자에게 더 빠른 응답 시간, 새로운 기능, 월 20달러의 GPT-4(현재 무료 버전은 GPT-3.5 사용)에 대한 액세스를 제공합니다. OpenAI와 계약을 맺지 않은 기관은 ChatGPT-API 대기자 명단에 추가될 수 있습니다.
Google Bard
Google Bard는 무료이며 질문 수에는 제한이 없습니다. Google 제품은 주로 광고를 통해 수익을 창출하므로 일반적으로 무료입니다.
기능 비교: ChatGPT 및 Google Bard
텍스트 생성
ChatGPT와 Google Bard는 모두 정보 요약, 시 작성 및 기사 작성과 같은 영역을 다루는 텍스트를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. ChatGPT는 인터넷의 텍스트로 훈련되는 반면, Google bard는 특정 대화 데이터세트로 훈련됩니다. 따라서 일부 사람들은 ChatGPT가 단락, 요약 및 기타 텍스트 기반 콘텐츠 생성 작업을 생성하는 데 더 나은 반면 Google Bard는 대화에 더 좋다고 믿습니다.
그러나 ChatGPT는 2021년 이전에 수집된 데이터를 기반으로 하기 때문에 Google Bard처럼 인터넷에 있는 모든 정보에 접근할 수 없기 때문에 오래된 답변이 있을 수 있습니다. Google Bard에 대해 알아보기 위해 ChatGPT를 사용하려고 하면 ChatGPT가 응답할 수 없습니다.
대화형 답변
ChatGPT와 Google Bard는 모두 수천억 개의 매개변수가 포함된 데이터세트로 훈련되었으므로 생성된 응답은 매우 인간과 유사합니다. 또한 GPT-4에는 100조 개가 넘는 매개변수가 있습니다.
그리고 Google Bard는 인터넷과 업데이트에 즉시 액세스할 수 있는 도서관 데이터에 대한 교육을 받았기 때문에 ChatGPT보다 더 최신 응답을 생성할 수 있습니다. 예를 들어 "어제 부다페스트에서 무슨 일이 일어났나요?"라는 질문을 받으면 Google Bard는 뉴스 하이라이트를 제공할 수 있지만 ChatGPT는 답변할 수 없습니다.
컨텍스트 사용
ChatGPT는 이전 대화 및 사용자와의 상호작용에서 수집된 정보를 사용하여 컨텍스트를 얻고 채팅 중에 더욱 지능적으로 작업할 수 있습니다. Google Bard는 대화에서 컨텍스트를 사용하고 중단 시 사용자가 중단한 부분부터 다시 시작할 수 있습니다.
Google Bard는 이전 단서를 사용하여 "앞서 언급한 신입사원에 대해 어떻게 생각하시나요?"라고 대답할 수 있습니다.
ChatGPT의 장점과 단점
ChatGPT의 장점
- 응답 시간이 짧음: ChatGPT의 응답 속도는 이전 세대의 인공지능 챗봇보다 빨라 업무 효율성 향상에 도움이 됩니다. ChatGPT Plus는 Google Bard보다 반응성이 뛰어납니다.
- 보다 인간과 유사한 답변 생성: 이전 세대의 AI 챗봇에 비해 ChatGPT는 방대한 양의 데이터에 대해 교육을 받았기 때문에 더 자연스러운 텍스트를 생성할 수 있습니다.
- 사용자 친화적: ChatGPT는 번역부터 구절 압축, 가사 작성까지 광범위한 작업을 수행하여 더 많은 청중에게 다가갈 수 있습니다. 그리고 간단한 인터페이스와 간단한 답변은 기술적인 전문 지식이 없는 사람들도 쉽게 사용할 수 있습니다.
- 다양한 프로그래밍 언어 지원: ChatGPT는 Python, JavaScript, Java 및 기타 12개 이상의 프로그래밍 언어를 지원합니다.
- 20개 이상의 언어 지원: ChatGPT는 "20개 이상의 언어로 텍스트를 이해하고 생성할 수 있습니다".
ChatGPT의 단점
- 정확성과 신뢰성 개선 필요: ChatGPT는 훈련 데이터를 사용하고 최신 데이터(최신 데이터 업데이트는 2021년 9월)가 아니기 때문에 답변에 오류가 포함될 수 있습니다.
- 숨겨진 편견: ChatGPT는 훈련 데이터 세트의 영향으로 인해 편향된 답변을 생성할 수 있습니다. 원본 데이터 자체에 편견이 있을 수 있으므로 ChatGPT의 답변도 이에 영향을 받습니다. 예를 들어 ChatGPT는 영어 이외의 언어로 된 질문에는 답변을 잘 하지 못하고 오류가 자주 발생합니다.
- 실제 기반 이해 없음: ChatGPT는 교육 데이터 세트로 제한됩니다. ChatGPT가 제공하는 답변은 인상적이지만 이는 인간의 경험이 아닌 웹에서 얻은 정보를 기반으로 합니다.
Google Bard의 장점과 단점
Google Bard의 장점
- 고품질 텍스트 생성: Google Bard는 답변 및 쿼리부터 자료 요약, 번역까지 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있습니다. 텍스트.
- 대형 데이터 세트: Google Bard는 보다 포괄적이고 유익한 답변을 생성하기 위해 텍스트와 코드로 구성된 대규모 데이터 세트에 대해 사전 훈련되었습니다.
- 창의적인 텍스트 출력: Google Bard는 직무 설명부터 편지 제안, 보고서 작성까지 모든 종류의 텍스트를 생성할 수 있어 비즈니스를 위한 다용도 도구입니다.
- 여러 프로그래밍 언어로 코드 작성: Google은 Google Bard가 여러 프로그래밍 언어로 간단하거나 복잡한 작업을 위한 코드를 생성할 수 있으며 자연어로 작성된 프롬프트를 기반으로 코드를 생성할 수도 있다고 주장합니다.
- 언어 지원: Google Bard는 영어, 일본어, 한국어를 지원하며 다른 언어도 번역할 수 있습니다.
Google Bard의 단점
- 컴퓨팅 리소스: 대형 변압기 모델은 많은 컴퓨팅 리소스를 사용합니다.
NOTES
ChatGPT와 Google Bard는 아직 개발 단계이므로 답변에 오류가 있거나 편파적일 수 있습니다. 정보의 정확성을 보장하려면 사용자는 ChatGPT 및 Google Bard에서 제공하는 정보를 중요하게 여겨야 합니다.
또한 ChatGPT 또는 Google Bard를 사용하면 개인 정보 보호 문제도 발생합니다. 검색 엔진이 개인 정보를 수집하는 방식과 마찬가지로 IP 주소, 문자 메시지는 물론 휴대폰, 이메일, 소셜 미디어와 같은 정보까지 수집할 수 있습니다.
귀하의 기관에서는 ChatGPT 또는 Google Bard를 선택합니까?
ChatGPT와 Google Bard는 모두 무료로 사용할 수 있지만 ChatGPT Plus는 유료 옵션입니다. 두 AI 챗봇 모두 대규모 자연어 모델로 교육을 받았기 때문에 응답이 매우 유사한 경우가 많습니다.
Google Bard에는 눈에 띄는 여러 기능이 있습니다. 예를 들어, 다양한 답변이 포함된 답변의 "초안" 버전을 얻을 수 있습니다. 또한 Google Bard는 최신 웹 정보에 대한 액세스를 제공합니다.
반면, ChatGPT는 2021년 9월 이전 데이터를 기준으로 합니다.
중요하게 두 AI 챗봇 모두 오류와 편견이 있을 수 있습니다. 이 문장은 다음과 같이 다시 작성할 수 있습니다. 시스템은 입력 정보를 수집할 뿐만 아니라 개인 데이터도 획득할 수 있으며 악의적인 행위자가 불법 활동을 위한 도구로 사용할 수 있습니다.
방법론
무료 버전을 사용하여 ChatGPT 및 Google Bard를 검토해 보세요. 우리는 이 두 AI 챗봇이 동일한 질문에 어떻게 대답하는지 테스트하고 ChatGPT와 Google Bard에게 최신 뉴스를 요청하여 한계를 테스트했습니다.
원제: ChatGPT vs Google Bard(2023): 심층 비교, 저자: Hope Reese
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미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.
7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는
당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교
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Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다
AI와 같은 시장을 개척하는 GlobalFoundries는 Tagore Technology의 질화 갈륨 기술 및 관련 팀을 인수합니다.
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7월 5일 이 웹사이트의 소식에 따르면 글로벌파운드리는 올해 7월 1일 보도자료를 통해 타고르 테크놀로지(Tagore Technology)의 전력질화갈륨(GaN) 기술 및 지적재산권 포트폴리오 인수를 발표하고 자동차와 인터넷 시장 점유율 확대를 희망하고 있다고 밝혔다. 더 높은 효율성과 더 나은 성능을 탐구하기 위한 사물 및 인공 지능 데이터 센터 응용 분야입니다. 생성 AI와 같은 기술이 디지털 세계에서 계속 발전함에 따라 질화갈륨(GaN)은 특히 데이터 센터에서 지속 가능하고 효율적인 전력 관리를 위한 핵심 솔루션이 되었습니다. 이 웹사이트는 이번 인수 기간 동안 Tagore Technology의 엔지니어링 팀이 GLOBALFOUNDRIES에 합류하여 질화갈륨 기술을 더욱 개발할 것이라는 공식 발표를 인용했습니다. G
