ChatGPT と Google BARD: 時代の比較

Google は長年にわたり、Facebook、Amazon、Intel、Apple などの大手テクノロジー企業と並んで AI 開発の最前線に立ってきました。 しかし、ちょうど世界が Google の AI サービスに注目し始めた頃、OpenAI が影から現れて注目を集めました。

OpenAI の印象的な AI ツールの中で、最も印象的なデビューを果たしたのが ChatGPT です。 その卓越した機能はすぐに認知されるようになり、Google の Web 支配の基盤そのものを揺るがしました。 その後、検索エンジンの AI チームは独自の AI 言語モデルの開発を急ぐ必要に迫られ、2023 年 3 月に Google BARD として廃止されました。

こうして、ChatGPT 対 Google BARD の壮大な対決が始まりました。

ChatGPT 対 Google BARD: 何が彼らに力を与えているのでしょうか?

ChatGPT と Google BARD の主な違いは、採用されている大規模言語モデル (LLM) にあります。 OpenAI の ChatGPT は Generative Pre-trained Transformer 4 (GPT-4) を使用しますが、Google BARD は特注の Dialogue Applications 用言語モデル (LaMDA) に依存しています。 どちらも顕著なエラーを抱えていますが、AI は継続的に学習し、改善しています。

2 つのモデルはその基礎において、連続入力を処理するために特別に設計されたニューラル ネットワークである革新的なトランスフォーマー アーキテクチャを共有しています。

GPT-3 と GPT-4 の前身は、インターネットから取得した膨大な量のテキストに基づいてトレーニングされました。 ここで話しているのは、Web サイト、書籍、記事、ドキュメントなどです。その一方で、Google LaMDA のトレーニングは、主に対話と会話に焦点を当てたデータセットである Infiniset によって強化されました。

Infiniset は、Common Crawl、Wikipedia、公開文書、および豊富な種類の Web ベースの会話を利用してきました。 さらに、Google BARD の AI モデルは、ウェブをリアルタイムで調査し、ユーザーの質問に対して関連性のある最新の回答を生成するように設計されています。

ChatGPT も、Common Crawl、Wikipedia、書籍、記事、ドキュメント、オープン インターネット コンテンツから編集されたトレーニング データに依存しています。 ただし、アクセスできる最新情報は 2021 年までに限られており、AI エンジンが最新の出来事や研究開発にまだ追いついていないことを意味します。

ただし、GPT-4 と LaMDA の両方が進行中であることは注目に値します。 そして、それらの機能が進歩するにつれて、ChatGPT 対 Google BARD の対立の力学が変化し、私たちが知っている AI 言語モデルの未来が形作られるでしょう。

ChatGPT と Google BARD のプロンプトに対する応答

このセクションでは、3 つの異なるタスクに関して ChatGPT と Google BARD によって提供された応答を比較し、精度、適性、情報合成、コーディングの点でどちらの AI ツールがより優れたパフォーマンスを発揮するかを判断します。

1. ChatGPT と Google BARD の精度と適性
2. ChatGPT と Google BARD の情報統合
3. ChatGPT と Google BARD コーディング

1. ChatGPT と Google BARD の精度と適性

テストの質問: WordPress の e コマース Web サイトを損益分岐点まで運営するには、どれくらいの資金が必要ですか?

ChatGPT 4 と Google BARD の両方から提供された回答を綿密に分析すると、WordPress e コマース Web サイトの運営コストについて議論する際に、同様の側面をカバーしていることがわかります。 どちらの AI モデルでも、ドメインとホスティング、テーマ、プラグイン、e コマース プラットフォーム、マーケティング、支払い処理、在庫と配送、その他の潜在的な費用について言及しています。

ただし、各 AI が情報を提示する方法には微妙な違いがいくつかあります。 ChatGPT 4 ではこのトピックをさらに深く掘り下げ、各要素に関連するコストに関するより具体的な詳細を提供します。

たとえば、評価には WooCommerce が含まれており、その後、支払いゲートウェイの料金の見積もり (トランザクションごとに約 2.9% + 30 セント) が提供されます。 ChatGPT 4 では、損益分岐点を計算するために収益予測と並行して固定費と変動費を見積もることの重要性も強調しています。

一方、Google BARD の回答はより簡潔で、関係するコストの概要に焦点を当てています。 すべての主要な側面をカバーしていますが、支払い処理や電子商取引プラットフォームに関連する具体的な詳細や数値は提供していません。

したがって、ChatGPT 対 Google BARD 適性テストの勝者は ChatGPT であることに同意できます。

勝者：ChatGPT

2. ChatGPT と Google BARD の情報統合

テスト タスク:コードを作成しない人に API を説明します。

各 AI ツールに、非プログラマーに API を説明するよう促すと、どちらも確かな答えを返しました。

ChatGPT 4 では、ソフトウェア通信における API の役割を説明するためにレストランのウェイターの例えを採用しましたが、Google BARD では、OpenWeatherMap API を利用して気象データを取得する天気予報アプリケーションの例を通じてその概念を説明しました。

どちらの説明も明確で理解しやすいですが、Google BARD の回答では、ソフトウェア開発で API がどのように利用されるかについてより詳細な説明が提供されています。

ソーシャル メディア アプリの統合やオンライン在庫管理など、実際の例が提供されているため、読者はさまざまな業界における API の実際の用途と重要性をより深く理解できます。

勝者：Google BARD

3. ChatGPT と Google BARD コーディングの比較

テスト タスク:チェス ゲーム アプリの HTML および CSS コードを生成します。

彼らにコーディングを促すと、ChatGPT 4 の答えは、チェス ゲーム アプリのレイアウトを作成するためのより完全なソリューションを提供します。

ChatGPT 4 によって生成された HTML および CSS コードは、開始位置に配置された駒を備えたチェス盤を正確に表しています。 さらに、このコードには各チェスの駒の CSS クラスが含まれており、駒を表す画像の使用を示しています。 この応答は、チェス ゲーム アプリを開発するための強力な基盤となります。

対照的に、Google BARD の返信は、駒のない基本的な 8×8 チェス盤の HTML と CSS を提示しているだけです。 チェス盤のレイアウトは確立されていますが、完全に機能するチェス ゲーム アプリを作成するために必要な重要な詳細を提供するには至っていません。

勝者：ChatGPT

ChatGPT と Google BARD の違いは何ですか?

答えへのアプローチ

LaMDA のトレーニングでは、ユーザーの質問の意図と文脈上のニュアンスを把握することに重点を置いています。 これを達成するために、Google の研究者は、高レベルの概念を階層的なクラスターに整理し、モデルの応答選択をガイドしました。

この AI ツールは、人間の音声によく似た本物の応答を生成することを目的としています。 人間の会話と同じように、主題間の移行も試みます。 しかし、ChatGPT 対 BARD のテストから得られた答えによれば、LaMDa の能力は目標を達成するにはまだ程遠いです。

興味深いことに、OpenAI の GPT AI エンジンは、より自然言語指向であると思われます。 これは、統計パターンに基づいた Web テキストと AI コンテンツ生成に関する広範なトレーニングのおかげです。 人気のある ChatGPT チャットボットのコンポーネントとして、GPT エンジンは、さまざまなテキストベースのタスクを要約、翻訳、実行することもできます。

トレーニングデータ

Google BARD のトレーニング データの多くは比較的不明なままですが、LaMDA の研究論文はいくつかの重要な洞察を提供します^[1] 。 これにより、トレーニング データの 12.5% が GPT-n モデルに似た Common Crawl から取得され、さらに 12.5% が Wikipedia から取得されたことが明らかになりました。

しかし、ChatGPT は Google BARD よりも多くのモデル パラメーターを誇り、1,370 億に対して 1,750 億であることが判明しました。 これらのパラメーターは基本的に、トレーニング中に AI モデルがデータに適応するのに役立つ調整可能な要素です。 また、パラメーターが多いほど、複雑な言語関係の合成が向上しますが、過剰適合の危険もあります。

全体として、ChatGPT と Google BARD のトレーニング データの問題に関しては、BARD が新しい言語のユースケースに対してより優れた回復力を示す可能性があるとしても、ChatGPT はより多用途になるようにトレーニングされていると言えます。

インターネット・アクセス

ChatGPT の主な欠点は、常にインターネットにアクセスできないことです。 GPT-4 モデルの改善にもかかわらず、AI チャットボットは 2021 年 9 月以降のイベントを除外したデータセットに依存しています。

Google BARD は、その対極にあるリアルタイムのインターネット接続を誇ります。 Bing と同様に、BARD AI は Web を検索し、さまざまなクエリに対する回答をインテリジェントに生成します。 この機能により、最新の情報を最小限のエラーで配信する能力が高まります。

さらに、Google BARD はユーザーの参照のために URL ソースを引用することがあります。

ただし、Google BARD のリアルタイム Web アクセスは 100% の精度を保証するものではないことに注意してください。 恥ずかしいことに、この AI は、最初のリリース時であっても、誤った応答を返すという問題を抱えていました。

ユーザーインターフェース ️

どちらのツールも、主に検索バーを通じてユーザーと対話するため、非常に簡単です。 ただし、機能には若干の違いがあります。

Google BARD はデバイスのマイクを介した音声プロンプトをサポートしており、ハンズフリー体験を提供します。 また、BARD を超えたシームレスなインライン調査のための「 Google it 」ボタンも含まれています。

AI インターフェイスには、プロンプトごとに複数の応答バリエーションを表示する「ドラフト」オプションが追加されており、ユーザーは最も適切な応答を選択できます。 ここのユーザーフレンドリーなアクティビティ表示には、過去のプロンプトも表示され、詳細を表示したり、エントリを削除したりするオプションが付いています。 それ以外の場合、ユーザーは BARD のアクティビティ ストレージを無効にすることができます。

一方、ChatGPT はプロンプトをサイドバーの会話に配置し、特定のトピックについての長い議論を促進します。 ユーザーはこれらの会話の名前を変更したり削除したりできますが、個々のプロンプトに対する応答を見つけるにはスクロールする必要があります。

評決: ChatGPT と Google BARD ではどちらが優れていますか?

ChatGPT と Google BARD のパフォーマンスを比較すると、ChatGPT 4 がいくつかの領域で Google BARD を上回っているため、優位性があることは明らかです。 どちらの AI 言語モデルにも改善の余地はありますが、ChatGPT 4 はテキストを生成するための、より人間らしくインテリジェントなアプローチを示しています。

これにより、汎用性の高い AI 言語モデルとしての可能性が制限され、より広範囲のコンテキストと知識を必要とする自然言語処理タスクには最適な選択ではない可能性があります。

全体として、どちらの AI モデルにもそれぞれ長所がありますが、ChatGPT 4 は、言語関連の幅広いタスクにとって、より多用途で洗練された選択肢であるようです。 ただし、どちらのモデルもまだ開発中であり、その機能は時間の経過とともに変化し続けることに注意してください。

彼らの成長により、ChatGPT 対 Google BARD のライバル関係はさらに興味深いものになることは間違いありません。私たちは最新情報をすべて提供するためにここに来ます。 この空間を見守り続けてください。

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