ChatGPT lwn Google Bard (2023): Perbandingan mendalam
ChatGPT dan Google Bard ialah kedua-dua bot sembang kecerdasan buatan yang tujuannya adalah untuk menjana respons berdasarkan gesaan yang dimasukkan oleh pengguna. ChatGPT dan Google Bard boleh digunakan untuk menyokong proses perniagaan seperti pengeluaran dan pembangunan kandungan, selagi ia digunakan dengan sewajarnya. Baca artikel ini untuk mengetahui tentang ciri, kebaikan dan keburukan setiap alat untuk menentukan alat yang terbaik untuk perniagaan anda.
Apakah itu ChatGPT?
ChatGPT ialah bot sembang kecerdasan buatan yang dibangunkan oleh OpenAI yang boleh menjana jawapan seperti manusia berdasarkan teks yang dimasukkan pengguna Ia telah dilatih pada sejumlah besar model bahasa yang besar .
Apakah Google Bard?
Google Bard juga ialah bot sembang kecerdasan buatan. Google Bard menggunakan gesaan untuk menjawab soalan dan menjana teks seperti ChatGPT.
Fungsi |
CtGPT |
Google Bard |
Jana coretan dan teks lain |
√ |
√ |
Berikan jawapan dialog |
√ |
√ |
Amalkan konteks |
√ |
√ |
Harga |
Versi asas adalah percuma ChatGPT Plus $20 sebulan |
Percuma |
Jadual perbandingan ciri ChatGPT dan Google Bard
Harga ChatGPT dan Google Bard
ChatGPT
Versi asas ChatGPT adalah percuma dan boleh menjawab sehingga 100 soalan setiap hari. ChatGPT Plus menawarkan pelanggan masa respons yang lebih pantas, ciri baharu dan akses kepada GPT-4 (versi percuma kini menggunakan GPT-3.5) dengan harga $20 sebulan. Institusi yang tidak mempunyai kontrak dengan OpenAI boleh ditambah ke senarai menunggu ChatGPT-API.
Google Bard
Google Bard adalah percuma dan tiada had pada nombor soalan. Produk Google secara amnya adalah percuma kerana ia menghasilkan wang daripada pengiklanan.
Perbandingan fungsi: ChatGPT lwn Google Bard
Penjanaan teks
Kedua-dua ChatGPT dan Google Bard boleh digunakan untuk menjana teks, meliputi bidang seperti ringkasan maklumat, penciptaan puisi dan penulisan artikel. ChatGPT dilatih mengenai teks daripada Internet, manakala bar Google dilatih pada set data perbualan tertentu. Jadi sesetengah orang percaya bahawa ChatGPT lebih baik dalam menjana perenggan, ringkasan dan tugas penjanaan kandungan berasaskan teks lain, manakala Google Bard lebih baik dalam perbualan.
Walau bagaimanapun, memandangkan ChatGPT berdasarkan data yang dikumpul sebelum 2021, ia tidak boleh mengakses semua maklumat di Internet seperti Google Bard, jadi mungkin terdapat jawapan Lapuk. Jika anda cuba menggunakan ChatGPT untuk mengetahui tentang Google Bard, ChatGPT tidak akan dapat membalas.
Jawapan Perbualan
CtGPT dan Google Bard kedua-duanya beroperasi pada set data dengan ratusan bilion parameter yang dilatih, jadi respons yang dihasilkan sangat mirip manusia. Selain itu, GPT-4 mempunyai lebih 100 trilion parameter.
Dan Google Bard dilatih tentang data perpustakaan dengan akses segera ke Internet dan kemas kini, jadi ia boleh menghasilkan lebih banyak respons terkini daripada ChatGPT. Contohnya, jika ditanya "Apa yang berlaku di Budapest semalam, Google Bard boleh memberikan sorotan berita, tetapi ChatGPT tidak dapat menjawab.
Gunakan konteks
ChatGPT boleh memanfaatkan maklumat yang dikumpul daripada perbualan dan interaksi sebelumnya dengan pengguna untuk mendapatkan konteks, Jadilah lebih bijak semasa berbual. Google Bard dapat menggunakan konteks dalam perbualan dan menyambung semula dari tempat pengguna berhenti sekiranya berlaku gangguan.
Google Bard boleh menggunakan petunjuk sebelumnya untuk menjawab: "Apakah pendapat anda tentang pengambilan pekerja baharu yang saya nyatakan tadi?".
Kebaikan dan keburukan ChatGPT
Kelebihan ChatGPT
- Masa respons yang singkat: Kelajuan respons ChatGPT lebih baik daripada chatbot kecerdasan buatan generasi sebelumnya, yang membantu meningkatkan kecekapan perniagaan. ChatGPT Plus lebih responsif daripada Google Bard.
- Menjana lebih banyak respons seperti manusia: Berbanding dengan generasi AI chatbots sebelumnya, ChatGPT boleh menjana lebih banyak teks semula jadi kerana banyak latihan data.
- Mesra pengguna: ChatGPT boleh melaksanakan pelbagai tugas, daripada menterjemah kepada memekatkan petikan kepada mencipta lirik, yang mampu menjangkau khalayak yang lebih luas. Dan antara muka yang ringkas dan jawapan yang mudah mudah digunakan untuk orang yang tidak mempunyai kepakaran teknikal.
- Sokong berbilang bahasa pengaturcaraan: ChatGPT menyokong Python, JavaScript, Java dan lebih daripada sedozen bahasa pengaturcaraan lain.
- Menyokong lebih daripada 20 bahasa: ChatGPT "boleh memahami dan menjana teks dalam lebih daripada 20 bahasa".
Kelemahan ChatGPT
- Ketepatan dan kebolehpercayaan perlu dipertingkatkan: Memandangkan ChatGPT menggunakan data latihan dan bukan data terkini (kemas kini data terakhir pada September 2021), jawapan mungkin mengandungi ralat.
- Kecondongan tersembunyi: Terjejas oleh set data latihan, ChatGPT mungkin menghasilkan jawapan yang berat sebelah. Memandangkan data sumber itu sendiri mungkin mengandungi berat sebelah, jawapan ChatGPT akan dipengaruhi olehnya. Contohnya, ChatGPT tidak pandai menjawab soalan dalam bahasa selain bahasa Inggeris dan sering menghasilkan ralat.
- Tiada pemahaman berasaskan dunia sebenar: ChatGPT terhad kepada set data latihan. Walaupun jawapan yang dihasilkan oleh ChatGPT mengagumkan, ia berdasarkan maklumat yang diperoleh daripada web dan bukannya melalui pengalaman manusia.
Kebaikan dan Keburukan Google Bard
Kebaikan dan Keburukan Google Bard
- Penjanaan teks berkualiti tinggi: Google Bard boleh menjana teks seperti manusia, daripada menjawab dan bertanya kepada meringkaskan bahan kepada menterjemah teks.
- Set data besar: Google Bard dilatih terlebih dahulu pada set data besar yang terdiri daripada teks dan kod untuk menjana jawapan yang lebih komprehensif dan bermaklumat.
- Output teks kreatif: Google Bard boleh mencipta semua jenis teks, daripada huraian kerja hingga menawarkan surat kepada menulis laporan, menjadikannya serba boleh untuk alat perniagaan.
- Kod dalam berbilang bahasa pengaturcaraan: Google mendakwa bahawa Google Bard boleh menjana kod untuk tugas mudah atau kompleks dalam berbilang bahasa pengaturcaraan, walaupun berdasarkan bahasa semula jadi Penjanaan segera bertulis kod.
- Sokongan bahasa: Google Bard menyokong bahasa Inggeris, Jepun dan Korea serta boleh menterjemah bahasa lain.
Kelemahan Google Bard
- Sumber pengkomputeran: Besar Model pengubah menggunakan sumber pengkomputeran yang ketara.
Nota
CtGPT dan Google Bard masih dalam pembangunan, jadi jawapan mungkin mengandungi ralat atau Bias . Untuk memastikan ketepatan maklumat, pengguna harus kekal kritikal terhadap maklumat yang diberikan oleh ChatGPT dan Google Bard.
Selain itu, menggunakan ChatGPT atau Google Bard juga akan melibatkan isu privasi. Sama seperti cara enjin carian mengumpul maklumat peribadi, mereka boleh mengumpul alamat IP anda, teks dan juga maklumat seperti telefon mudah alih, e-mel dan media sosial anda.
Adakah institusi anda memilih ChatGPT atau Google Bard?
Kedua-dua ChatGPT dan Google Bard adalah percuma untuk digunakan, tetapi ChatGPT Plus ialah pilihan berbayar. Kedua-dua chatbot AI dilatih dengan model bahasa semula jadi yang besar, yang menyebabkan respons mereka selalunya hampir serupa.
Google Bard mempunyai beberapa ciri yang menonjol. Sebagai contoh, anda boleh mendapatkan versi "draf" jawapan yang merangkumi pelbagai jawapan lain. Selain itu, Google Bard menyediakan akses kepada maklumat web terkini.
ChatGPT, sebaliknya, adalah berdasarkan data sebelum September 2021.
Yang penting, kedua-dua bot sembang AI tertakluk kepada ralat dan berat sebelah. Ayat ini boleh ditulis semula sebagai: sistem bukan sahaja mengumpul maklumat input, tetapi mungkin juga memperoleh data peribadi dan mungkin digunakan oleh pelakon jahat sebagai alat untuk aktiviti haram mereka.
Metodologi
Menjalankan semakan ChatGPT dan Google Bard, menggunakan versi percuma mereka. Kami menguji cara kedua-dua chatbot AI ini menjawab soalan yang sama dan meminta ChatGPT dan Google Bard untuk berita terkini untuk menguji batasan mereka.
Tajuk asal: ChatGPT vs Google Bard (2023): Perbandingan yang mendalam, Pengarang: Hope Reese
Atas ialah kandungan terperinci ChatGPT lwn Google Bard (2023): Perbandingan mendalam. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1382
52
Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal
Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi
Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya
Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks
Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada
Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka
Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S
SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
