ChatGPT vs. BARD’の比較

ChatGPT vs. BARD 比較してみた結果

 

人工知能(AI)は、さまざまなアプリケーションで使用されるため、現在非常に流行しています。その中でも最も人気のある利用例は、OpenAIのChatGPT(AIパワードチャットボット)であり、さまざまなクエリに答えることができます。ChatGPTの近しい味方は、2021年6月にローンチされたGoogleのBARD(Better Accessible and Responsible Development)です。

では、これらの大規模言語モデルのどちらが優れているのかを詳しく見ていきましょう。

OpenAIのChatGPTは、トランスフォーマーモデルを使用してトレーニングされました。このモデルは大量のテキストを合成し、言語パターンを発見することができ、あらゆるタイプのクエリに有用です。これらのモデルはどちらもさまざまなクエリに答えることができます。もちろん、最も大きな違いは、これらのモデルのトレーニングと構築の方法です。人間のような応答を生成するための自然言語処理の利用方法です。

 

ChatGPT Vs. BARD: 主な違い

 

 

現在、会話能力を持つAIチャットボットを選ぶときには、さまざまな選択肢があります。以下の比較を行い、それぞれの利点と欠点を評価し、より優れたものを選ぶのに役立てましょう。

 

ChatGPT Vs. BARD: 比較

 

OpenAIのChatGPT

 

利点 欠点
長文のようなテキストの生成が得意 データソースの切り捨て制限が2021年までのため、ウェブブラウザにアクセスすることができない。
他の人との会話共有ができる協力的な体験を提供 長くてかさばった応答があり、スキャンが困難になる。
さまざまなアプリケーションで利用可能なプラグインの組み合わせが含まれる 幻覚や論理の乏しい状態になるため、事実は確認する必要がある。

 

 

GoogleのBARD

 

利点 欠点
Google検索を通じた無料のインターネットアクセス 幻覚に弱いため、出力をそのまま信じることはできない。
Google検索から情報を効率的に取得する 信頼性のない情報源があるため、事実は再確認が必要。
人間のような応答をするユーザーフレンドリーなインターフェースを持つ プラグインや統合はないため、経験は比較的孤立しています。

 

 

ChatGPT Vs. BARD: 利用事例

 

 

  1. カスタマーサービス:配送や返品手続き、製品やサービス、技術サポートに関するよくある質問に対して役立ちます。迅速かつ正確な回答を行うことで、顧客サポート担当者の作業負荷を減らし、応答時間を改善します。
  2. 言語翻訳:リアルタイムのチャット、メール、テキスト文書のテキスト翻訳が可能です。機械翻訳システムの品質を向上させ、顧客の質問やコメントをリアルタイムで翻訳することで多言語対応の顧客サービスを支援するためにも使用できます。
  3. コンテンツ生成:記事やレポートなどの長いテキストの要約が作成できます。元のテキストの要点を正確に反映し、テキスト評価を通じて主要なアイデアを要約します。ChatGPTは、ソーシャルメディアの投稿、メールマーケティングのコピー、その他のコンテンツのような情報にスタイルと文法が似ているテキストを生成するようにトレーニングすることができます。
  1. 教育と研究: ChatGPTは、学生の行動を評価することで個別の学習経験を提供することができます。重要な事実を特定するために素材を選別することで、研究を支援することもできます。素材へのアクセスと迅速な調査が必要な研究者や学生にとって有益なツールです。また、生徒の作成した課題に対して即座にフィードバックを提供することで評価もサポートできます。

  1. クリエイティブライティング: ウェブサイトや文章の形式、トーン、構造などを評価し、執筆スキルの向上を助けることができます。また、同義語や関連語、フレーズの選択肢も提供することができます。
  1. 個人用AIアシスタント: 時間管理や重要なプロセスの手順を絶対に忘れずに完了するよう支援することができます。
  1. 自動化されたタスク: GoogleのAIを使用してさまざまなタスクを即座に実行することができます。これにはレストランの予約や旅行の手配、商品の購入や場所の特定などが含まれます。

結論

したがって、ChatGPTとBARDの両方が日々進化し、最新バージョンがリリースされていることがわかります。これらの言語モデルにはそれぞれ利点と欠点がありますが、より優れた言語モデルを選択するには、使用目的や幻覚などの違和感に慣れることが重要です。

ロジャーは、機械学習と人工知能のためのトレーニングデータセットの収集と提供に10年以上の専門知識を持っています。視覚検索、バーチュアルアシスタント、チャットボットトレーニング、転写サービスなど、関連する他の分野にも精通しています。テストと品質チェックの結果にも豊富な経験を持っています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

機械学習

ロボットスキル合成のための言語から報酬への変換

Googleの研究科学者、Wenhao YuとFei Xiaによる投稿 エンドユーザーがロボットに新しいタスクを教えるためのインタラクティブ...

データサイエンス

「AI戦略にデータ管理を実装する方法」

データはAI戦略の核ですデータの品質、データの統合、データのガバナンスは、データを最も効果的に扱うための3つの主要な要素...

コンピュータサイエンス

認知的燃焼の引火:認知アーキテクチャとLLMの融合による次世代コンピュータの構築

「技術はシステムに統合されることで飛躍的な進展を遂げますこの記事では、言語モデルを統合したアーキテクチャの取り組みに...

AI研究

複雑なAIモデルの解読:パデュー大学の研究者が、ディープラーニングの予測を位相マップに変換

複雑な予測モデルの高度なパラメータ化の性質により、予測戦略の説明と解釈が困難です。研究者たちは、この問題を解決するた...

機械学習

AIパワードテックカンパニーが、食品小売業者に供給チェーン管理での新たなスタートを支援します

低く垂れ下がっている果物について話しましょう。Afreshは、食品ロスを減らすために供給チェーンを効率化するAIスタートアッ...

人工知能

「Canvaを使用して無料のAIアバターを作成する」

この記事の最後まで読むと、無料で自分そっくりのAIビデオを作る方法が完璧にわかるでしょう