自然言語と人工知能の 2 つのモデルを比較する前 (AI）、 ChatGPT vs Google Bard、個々のモデルが実際に何であるかを理解することが重要です。 ChatGPT はどこで情報を取得し、それをどのように処理して自然言語で回答を提供しますか。 Google Bard の背後にある言語モデルは何ですか。2 つの人工知能モデルのうちどちらが、単純なユーザーと企業の両方に最も役立ちますか。

Bard と ChatGPT は両方とも 2 つの自然言語モデルであり、人工知能に基づいており、人間の表現に非常に近い自然な表現で複雑なテキストを生成できます。ただし、2 つのモデルの間には非常に大きな違いがあります。 ChatGPT 対 Google Bard。情報ソースの更新から機能に至るまで、どちらのモデルにも長所と短所があります。

ChatGPT とは何ですか?何に使用できますか?

ChatGPT は AI (人工知能) 言語モデルです、ニューラル ネットワーク アーキテクチャに基づいており、テキストの生成に使用できます。このモデルは OpenAI 企業によって開発され、2022 年 11 月 30 日に正式に発売されます。

名前 “chatgpt” 基本的に単語で構成されています “チャット” そしてその頭字語 “GPT“。つまり、ユーザーがモデルのファミリーと通信 (チャット) できるインターフェイスです。 人工知能 GPT （Generative Pre-trained Transformer)、OpenAIによって開発されました。

ChatGPT は膨大な量のデータでトレーニングされており、人間の介入なしでさまざまなドメインで一貫した自然なテキストを生成できます。テキストには、ユーザーが知りたいほぼすべての情報を含めることができます。 ChatGPT には、ユーザーが設定したベンチマークを含むコンポジションを作成し、数学や物理学の複雑な問題を解決し、さらにはさまざまなプログラミング言語のコードを理解して生成する機能があります。そのため、ChatGPT は言語パターンから学習し、言語パターンと構造を認識し、これらのパターンに基づいて新しいテキストを生成することができます。 人間の介入なしで。

ChatGPT がトレーニングされるデータセットは定期的に更新されますが、更新されません。 “最新の”。たとえば、1 か月前まで、ChatGPT は Windows 11 オペレーティング システムに関する情報を提供していませんでした。トレーニングに使用されたデータセットは、Windows 11 の発売前のものでした。
現時点では、ChatGPT は 2021 年以降に発生したイベントに関する情報を提供できません。

したがって、ChatGPT は、 AI 自然言語処理の分野では (NLP）。

ChatGPT API

の重要な機能 ChatGPT vs Google Bard、サポートです API (Application Programming Interface)。 ChatGPT の本当の強みは、インターネット上で利用できるチャット サービスにありません。 chat.openai.com、そこにあります ChatGPT API。

による ChatGPT API、開発者には、ChatGPT が提供する人工知能を Web アプリケーション、iOS、Android、または PC 用のアプリケーションに統合するためのサポートが提供されます。

最近、Microsoft が GPT の開始を発表したときに、最初の大規模な GPT 統合が行われました。 Microsoft 365 Copilot。 Microsoft 365 スイートのアプリケーションがユーザーのテキスト要件に基づいて複雑なタスクを実行できる機能。したがって、能力は Excel、 言葉、 パワーポイント、 見通し, OneNote やその他の Office アプリケーションは、ユーザーが経験することなく、ほぼ 100% の割合で悪用されます。

ChatGPT によって人類がさらされるリスク

正式リリース (2022 年 11 月 30 日) から 3 か月も経たないうちに、ChatGPT は文字通り、幅広い分野で働く多くの人々にとって懸念事項となっています。主な懸念は、昨日まで人的リソースを使って行われていた活動の自動化と GTP の導入がますます増え、雇用が失われることです。

経済学者が発表した最近の報告書では、多くの活動分野の自動化により米国と欧州で3億人以上の雇用が失われる可能性があるとしている。この額は全世界の雇用の18％に相当し、先進国で最も大きな影響が出るだろう。

肉体的な労力を必要とする仕事、屋外で行われ、コンピューターの使用を必要としない仕事は影響を受けません。建設、インテリアデザイン、農業、公益サービスなど。

ChatGpt vs Google Bard

Bard は Google が開発したチャットボットで、人工知能を使用してユーザーの質問に対する回答を生成します。 ChatGPT と Google Bard の違いを確認する前に、Google のこのチャットボットが何をベースにしているかを見てみましょう。

Google Bard とは何ですか?

Google Bard はテクノロジーに基づいて構築されています 対話アプリケーションの言語モデル （LaMDA）Googleから。 LaMDA は、2017 年に発売された Google のニューラル ネットワーク アーキテクチャである Transformer に基づいて構築されました。興味深いのは、Google が Transformer オープン ソースとして、OpenAI の ChatGPT で使用される GPT-3 言語モデルなど、他の生成 AI ツールの基礎となります。

Bard は、会話の中で自然に聞こえる質問と回答を中心に訓練を受けています。単に回答のリストを提供するのではなく、回答のコンテキストを提供します。フォローアップの質問にも役立つように設計されています

ChatGPT が 20 以上の言語で利用できる場合、Google Bard は米国のユーザー向けに英語でのみ利用可能です。現時点では、Google の人工知能を搭載したこのツールは実験段階にありますが、近い将来、Google が存在するほぼすべての国でこのサービスが利用できるようになることが期待されています。

Google Bard と ChatGPT の違い

現時点では、Bard は数学や物理学の問題に対する解決策を提供することはできず、非常に複雑なテキストを作成することも、ChatGPT のように回答にコード行を生成することもできません。ただし、最新の情報が必要な場合は、Google Bard が提供します。

ChatGPT が数か月前のデータセットでトレーニングされている場合、Google Bard は最新の情報を持っており、現在の現実に対して適切な回答を提供できます。

チャットの会話に関しては、ChatGPT の方がはるかに優れています。ディスカッションの最後の 3,000 単語を記憶する機能があるため、以前に議論したトピックを会話で簡単に持ち帰ることができます。そのため、会話の向こう側に人間の心が答えを与えてくれているような感覚が得られ、自然な議論ができるようになります。

ユーザーの要件に対する応答は、2 つの AI モデルで大きく異なります。 ChatGPT は最新の情報を提供できませんが、Google Bard は数学、物理学、コードの問題などの答えや解決策を提供するようにプログラムされていません。

“Bard can’t help you with coding just yet. Bard is still learning to code, and responses about code aren’t officially supported for now.“

もう 1 つの大きな違いは API です。 Bard の人工知能をアプリケーションに統合するつもりなら、それはまだ期待できます。

倫理 – 吟遊詩人 vs ChatGPT

倫理の観点から見ると、OpenAI はこの価値観からは程遠いです。 Bard は引用された回答で情報源を提供していますが、ChatGPT はインターネット上のすべての既存データを使用しますが、収集場所は正確には述べていません。確かに、ChatGPT は Web ページからの引用を使用せず、そこに公開されている情報からのみ学習しますが、多くの情報は特定の作成者から文書化されています。

ChatGPT は、質問に対する回答や問題の解決策を提供するだけでなく、コンテンツの作成も行います。 Google Bard ではできないことは、作品を作成したり、最初から最後まで本を書いたりすることです。ChatGPT を使用すると、非常によく練られた作品を作成でき、 “コピー & ペースト” 数学や物理の問題を数秒で解決します。彼が最終的な答えにどのように到達したかについての正確な説明付き。ただし、ChatGPT には少し不便な点があります。 ChatGPT の背後にある言語が人工知能のトレーニングに基づいているのと同様に、人間の脳も同じように発達します。トレーニングを通じて。

人間の心の創造力の発展が試され、控えめに言っても危険な時代に間もなく突入するでしょう。

結論

Google Bard は、ChatGPT よりもはるかに機能が少ないものの、人間的要素を維持し、創造性の開発に役立ちます。ユーザーの質問に対する魅力的な回答を提供し、調査、観察、質問を通じて新しいことを学ぶのに役立ちます。