ChatGPT vs Google BARD：历代比较

多年来，谷歌一直处于人工智能开发的前沿——与 Facebook、亚马逊、英特尔和苹果等科技巨头并驾齐驱。 但是，就在全世界都在为谷歌的 AI 产品升温时，OpenAI 从阴影中脱颖而出，抢走了聚光灯。

在 OpenAI 令人印象深刻的 AI 工具库中，ChatGPT 是首次亮相最引人注目的工具。 它以其卓越的能力迅速获得认可，动摇了谷歌网络主导地位的基础。 搜索引擎的 AI 团队随后被迫加快开发他们自己的 AI 语言模型，该模型于 2023 年 3 月被命名为 Google BARD。

因此，史诗般的 ChatGPT 与 Google BARD 对决开始了。

ChatGPT vs Google BARD：是什么赋予了他们力量？

ChatGPT 和 Google BARD 之间的主要区别在于它们采用的大型语言模型 (LLM)。 OpenAI 的 ChatGPT 使用生成式预训练 Transformer 4 (GPT-4)，而 Google BARD 则依赖于其定制的对话应用程序语言模型 (LaMDA)。 两者都有明显的错误，但人工智能正在不断学习和改进。

在它们的基础上，这两个模型共享革命性的 transformer 架构，这是一个专门为处理顺序输入而设计的神经网络。

GPT-3 和 GPT-4 的前身接受了来自互联网的大量文本的培训。 我们谈论的是网站、书籍、文章、文档等。另一方面，Google LaMDA 的训练由 Infiniset 丰富，这是一个主要关注对话和对话的数据集。

Infiniset 一直在以 Common Crawl、维基百科、已发布的文档和各种基于网络的对话为食。 此外，谷歌 BARD 的 AI 模型也经过精心设计，可以实时搜索网络，为用户的问题生成相关的最新答案。

ChatGPT 也依赖于从 Common Crawl、维基百科、书籍、文章、文档和开放互联网内容中编译的训练数据。 然而，它可以访问的最新信息只能到 2021 年——这意味着它的人工智能引擎还没有赶上最新的事件和研究进展。

然而，值得注意的是，GPT-4 和 LaMDA 都在进行中。 随着他们能力的提升，ChatGPT 与 Google BARD 竞争的动态将发生转变，塑造我们所知道的 AI 语言模型的未来。

ChatGPT 与 Google BARD 对提示的响应

在本节中，我们将比较 ChatGPT 与 Google BARD 在三个不同任务上提供的响应，以确定哪种 AI 工具在准确性、能力、信息合成和编码方面表现更好。

1. ChatGPT 与 Google BARD 的准确性和能力
2. ChatGPT vs Google BARD 信息合成
3. ChatGPT 与谷歌 BARD 编码

1. ChatGPT 与 Google BARD 的准确性和能力

测试问题：运营一个 WordPress 电子商务网站需要多少钱才能收支平衡？

通过仔细分析 ChatGPT 4 和 Google BARD 提供的回复，我们可以观察到它们在讨论运行 WordPress 电子商务网站的成本时涵盖了相似的方面。 两种 AI 模型都提到域和托管、主题、插件、电子商务平台、营销、支付处理、库存和运输以及其他潜在费用。

但是，每个 AI 呈现信息的方式存在一些细微差别。 ChatGPT 4 深入探讨了该主题，提供了与每个元素相关的成本的更具体细节。

例如，它在评估中包括 WooCommerce，然后继续提供支付网关费用的估算（每笔交易约 2.9% + 30 美分）。 ChatGPT 4 还强调了估算固定和可变成本以及收入预测以计算盈亏平衡点的重要性。

另一方面，谷歌 BARD 的回应更为简洁，侧重于对所涉及成本的总体概述。 虽然它确实涵盖了所有主要方面，但并未提供与支付处理或电子商务平台相关的具体细节或数据。

因此，我们可以同意 ChatGPT 与 Google BARD 能力倾向测试的获胜者是 ChatGPT。

获胜者：ChatGPT

2. ChatGPT vs Google BARD 信息综合

测试任务：向非编码人员解释 API 。

在提示每个 AI 工具向非编码人员解释 API 时，两者都提供了可靠的答案。

ChatGPT 4 使用餐厅服务员的类比来描述 API 在软件通信中的作用，而 Google BARD 通过利用 OpenWeatherMap API 获取天气数据的天气预报应用程序示例来解释这一概念。

尽管这两种解释都清晰易懂，但 Google BARD 的回应提供了更详细的 API 在软件开发中的应用解释。

所提供的真实示例，例如社交媒体应用程序集成和在线库存管理，让读者更好地了解 API 在各个行业的实际应用和重要性。

获胜者：Google BARD

3. ChatGPT 与谷歌 BARD 编码

测试任务：为国际象棋游戏应用程序生成 HTML 和 CSS 代码。

在提示他们编写代码时，ChatGPT 4 的回答提供了一个更完整的解决方案，用于制作国际象棋游戏应用程序的布局。

ChatGPT 4 生成的 HTML 和 CSS 代码准确地展示了一个棋盘，完整的棋子排列在它们的起始位置。 此外，该代码还为每个棋子提供了 CSS 类，表示使用图像来表示它们。 此响应为开发国际象棋游戏应用程序奠定了坚实的基础。

相比之下，谷歌 BARD 的回复仅提供了一个没有任何棋子的基本 8×8 棋盘的 HTML 和 CSS。 虽然它确实建立了棋盘布局，但未能提供创建功能齐全的国际象棋游戏应用程序所需的基本细节。

获胜者：ChatGPT

ChatGPT 和 Google BARD 之间有什么区别？

答案的方法

LaMDA 的培训强调把握用户的问题意图和上下文的细微差别。 为实现这一目标，谷歌研究人员将高级概念组织成层次集群，指导模型的响应选择。

人工智能工具旨在产生与人类语言非常相似的真实反应。 它甚至试图在主题之间转换，就像人类对话一样。 然而，根据我们从 ChatGPT 与 BARD 测试中得到的答案来看，LaMDa 的能力仍远未达到其设定的目标。

有趣的是，OpenAI 的 GPT AI 引擎似乎更面向自然语言。 这要归功于其在网络文本和基于统计模式的人工智能内容生成方面的广泛培训。 作为流行的 ChatGPT 聊天机器人的组件，GPT 引擎还可以汇总、翻译和执行各种基于文本的任务。

训练数据

尽管 Google BARD 的大部分训练数据仍然相对未知，但 LaMDA 的研究论文提供了一些重要的见解^[1] 。 它显示 12.5% 的训练数据来自 Common Crawl，类似于 GPT-n 模型，另外 12.5% 来自维基百科。

然而，事实证明，ChatGPT 拥有比 Google BARD 更多的模型参数，分别为 1750 亿和 1370 亿。 这些参数基本上是可调整的元素，可帮助 AI 模型在训练期间适应数据。 虽然更多的参数意味着更好地综合复杂的语言关系，但它们也有过度拟合的风险。

总的来说，关于 ChatGPT 与谷歌 BARD 训练数据的问题，我们可以说，尽管 BARD 可能对新的语言用例表现出更大的弹性，但 ChatGPT 被训练得更加通用。

互联网

ChatGPT 的主要缺点一直是无法上网。 尽管 GPT-4 模型有所改进，但 AI 聊天机器人依赖于一个不包括 2021 年 9 月后事件的数据集。

另一方面，Google BARD 拥有实时互联网连接。 与 Bing 类似，BARD AI 搜索网络并智能地生成各种查询的答案。 此功能使其非常擅长以最少的错误提供当前信息。

此外，Google BARD 偶尔会引用其 URL 来源以供用户参考。

不过，值得注意的是，Google BARD 的实时网络访问并不能保证 100% 的准确性。 令人尴尬的是，AI 在提供错误响应方面存在问题，即使在最初发布时也是如此。

用户界面️

这两种工具都非常简单，因为它们主要通过搜索栏与用户交互。 但是，在功能上存在一些细微差别。

Google BARD 支持通过您设备的麦克风进行语音提示，提供免提体验。 它还包括一个“ Google it ”按钮，用于超越 BARD 的无缝在线研究。

AI 界面还具有一个“草稿”选项，可以针对每个提示呈现多个响应变化，允许用户选择最合适的回复。 此处用户友好的活动显示甚至会显示过去的提示，并提供查看详细信息或删除条目的选项。 用户可以通过其他方式禁用 BARD 的活动存储。

另一方面，ChatGPT 将提示安排到侧边栏对话中，鼓励就特定主题进行更长时间的讨论。 用户可以重命名或删除这些对话，但要找到对个别提示的回复，您需要滚动屏幕。

结论：ChatGPT 和 Google BARD 哪个更好？

在比较了 ChatGPT 与 Google BARD 的性能之后，很明显 ChatGPT 4 具有优势——因为它在多个方面都优于 Google BARD。 虽然这两种 AI 语言模型都有改进的空间，但 ChatGPT 4 展示了一种更人性化和更智能的文本生成方法。

这限制了它作为通用 AI 语言模型的潜力，对于需要更广泛的上下文和知识的自然语言处理任务，它可能不是最佳选择。

总体而言，虽然这两种 AI 模型各有优势，但对于范围广泛的语言相关任务，ChatGPT 4 似乎是更通用、更复杂的选择。 但是，请记住，这两种模型仍在开发中，它们的功能将随着时间的推移而不断变化。

他们的成长肯定会让 ChatGPT 与 Google BARD 的竞争更加有趣，我们将在这里为您提供所有更新。 继续关注这个空间。

您对这两个 AI 聊天机器人之间的对决有何看法？ 您更喜欢其中一个吗？ 在下面的评论中让我们知道！