Google Bard vs ChatGPT,究竟该如何选择?

人工智能
在文中,我们将深入探讨 Bard 和 ChatGPT 之间的全面比较,探讨它们的优势和用例,并探讨企业如何利用它们独特的功能,以增强客户体验和简化运营,适应日益数字化的世界。

Hello folks,我是 Luga,今天我们来聊一下人工智能(AI)生态领域相关的技术 - Google Bard & ChatGPT 差异性对比。

众所周知,全球 AI 产业正经历前所未有的增长,预计其复合年增长率将达到 38.1%。据有关组织机构预测,到 2030 年,AI 行业的规模可能将达到 18,118 亿美元,得益于 ChatGPT 和 Google Bard 等生成式 AI 工具取得的突破性进展。

ChatGPT 和 Google Bard 在彻底改变我们与文本交互的方式方面发挥着关键作用。Google Bard 由 Google 开发,以其卓越的讲故事能力吸引着观众。另一方面,OpenAI 开发的 ChatGPT 则专注于生成模拟人类交互的对话响应。这两种模型都引起了广泛关注,并在各行业中得到了广泛应用。

在本篇博文中,我们将深入探讨 Bard 和 ChatGPT 之间的全面比较,探讨它们的优势和用例,并探讨企业如何利用它们独特的功能,以增强客户体验和简化运营,适应日益数字化的世界。

什么是 Google Bard AI ?

于 2023 年 2 月 6 日问世,Google Bard 将机器学习和数据处理相结合,旨在创建高度个性化的内容。Google Bard 的核心支持来自于 Google 开发的先进语言模型 LaMDA(Language Model for Dialogue Applications),为用户生成更加相关和精准的结果。

Google Bard 的目标是通过深入理解用户的需求和上下文,生成与用户交互更加自然和有趣的内容。LaMDA 的能力使得 Bard 能够处理复杂的对话情境,并根据用户的喜好、兴趣和需求,提供定制化的内容体验。这个项目的推出被认为是人工智能领域的一项重要突破,将为用户带来更加个性化和满足需求的内容服务。

那么,Google Bard 是如何工作的呢?

针对此谜底,虽然官方没有给出具体的实现机制,但从 Google Bard AI 的发展,我们或多或少看出点端倪:

Google Bard 的初始迭代使用了 LaMDA 的轻量级版本,旨在以更少的计算需求扩展到更大数量的并发用户。 然而,在 Google I/O 2023 上宣布的一项令人兴奋的开发中,Google 推出了 PaLM 2 作为最新、最复杂的大型语言模型 (LLM),为 Google Bard 提供支持。 PaLM 2 代表了语言建模能力的重大飞跃。

PaLM 2 为 Google Bard 提供了增强的支持,使其能够以更具视觉吸引力和吸引力的方式响应用户查询。 借助 PaLM 2 提供的增强的计算能力,Google Bard 可以提出问题并生成不仅高度相关而且具有视觉吸引力的内容。

PaLM 2 与 Google Bard 的集成代表了语言处理和内容生成方面的重大进步。 PaLM 2 拥有广泛的数据集和复杂的神经网络架构,使其能够以更高的准确性、流畅性和上下文感知来理解和生成文本。

由 PaLM 2 提供支持的 Google Bard 升级版展现了 Google 致力于突破语言建模界限并提供更加动态和视觉沉浸式用户体验的承诺。 借助 PaLM 2 的先进功能和 Google Bard 的个性化内容生成,用户可以期待更具互动性和吸引力的对话体验。

注:

截止撰稿时,Google 最为强大、通用及智能的,专为多模式而设计的 Gemini 与大家见面,即意味着 Bard 将会在 Gemin 的支撑下,展现其更为强大的潜能。

什么是 ChatGPT ?

ChatGPT 是世界上最大的语言模型之一,是GPT(生成式预训练变压器)系列的第三个模型,由 OpenAI 开发,与 DALL.E 背后的公司相同。

ChatGPT 通过在庞大的数据集上进行训练,并拥有 1750 亿个参数,成为市场上最庞大的语言模型之一。其工作原理是利用神经网络处理用户的输入,并生成类似于人类响应的文本。

这一强大的语言模型的应用潜力广泛,可以用于多种领域,包括自动化客服、智能助手、内容生成等。ChatGPT 的训练和优化使其能够理解和回应用户的查询和指令,提供准确、流畅且人性化的对话体验。

那么,ChatGPT 如何工作的呢?

ChatGPT 用于交流的类人语言是由庞大的神经网络生成,但这个过程是如何发生的呢?以下是ChatGPT的工作原理,具体流程如下所示:

  • 输入处理:用户在 ChatGPT 的文本框中键入命令或问题。
  • 标记化:输入的文本被标记化,也就是将其分解为单词或子单词,以便程序可以进行解析。
  • 输入嵌入:标记化的文本被嵌入到神经网络的转换器部分中。这一步骤将文本转化为计算机可以理解和处理的数值表示。
  • 注意力编码器-解码器:ChatGPT 使用 Transformer 模型对输入文本进行编码,并为所有可能的输出生成概率分布。Transformer 模型是一种强大的神经网络架构,它可以处理长期依赖关系和上下文理解。
  • 文本生成和输出:ChatGPT 根据输入信息和上下文生成其输出响应。它通过从概率分布中选择最有可能的词或短语来生成下一个文本片段。这个过程会不断迭代,直到生成完整的响应。

那么, ChatGPT VS Google Bard 哪些区别?

针对 ChatGPT 与 Google Bard 全局性对比,我们先目睹一下两者的整体差异性概览,具体可参考如下表格所示:

前面我们简要介绍了这两个人工智能聊天机器人 Google Bard 与 ChatGPT 的基本概念及实现原理,接下来,我们将针对两者的核心特性进行一一对比分析,虽然这两种人工智能生成聊天机器人都有自己的功能,但两者之间存在一些关键差异,具体可参考如下所示:

1、训练模型

Bard 和 ChatGPT 的主要区别在于它们使用的大型语言模型 (LLM)。 OpenAI 的 ChatGPT 基于 Transformer 架构构建,而 Google Bard 基于 PaLM 2 架构。

这两个系统都有其缺陷,但人工智能正在不断学习和改进。 GPT-3 和 GPT-4 的前身接受了从互联网收集的大量文本的训练,包括网站、书籍、文章和文档。 另一方面,Infiniset丰富了Google PaLM 2的训练,重点关注对话和对话。 Infiniset 是一个包含 Common Crawl、维基百科、已发布文档和大量基于网络的对话的数据集。

此外,Google Bard 背后的人工智能模型能够执行实时网络搜索,为用户查询生成最新的相关答案。 ChatGPT 还依赖于 2021 年之前从 Common Crawl、维基百科、书籍、文章和文档等来源收集的训练数据。 这意味着其人工智能引擎可能无法跟上最新的事件和研究进展。

然而,GPT-4 和 LaMDA 都是正在进行的项目。 随着 ChatGPT 和 Google Bard 能力的进步,它们之间的竞争格局将会演变,从而塑造我们所知的人工智能语言模型的未来。

基于 Google Bard 进行问题探索

基于 ChatGPT 进行问题探索

2、编码能力

ChatGPT 擅长解释不明确的指令并生成清晰、易于理解的代码。它对生成代码的解释也很出色。然而,Google Bard 展示了其在代码重构方面的强大功能。

ChatGPT 在清晰度和解释方面表现出色,而 Google Bard 在效率和性能方面表现出色。它不仅提供优化的代码解决方案,还提供基准代码和测试结果,展示了其生成高效、高性能代码的能力。

这一优势可归因于 Google Bard 对强大搜索引擎数据的利用,尤其是最新大模型 Gemin 的推出,这种能力超出了 ChatGPT 当前的限制。

因此,从本质上而言,ChatGPT 和 Google Bard 在编码熟练度方面都有明显的优势。ChatGPT 擅长解释模糊的指示并提供清晰的解释,而 Google Bard 在代码重构和提供全面的调试理由方面表现出优势。了解这些细微差别可以帮助用户就哪种模型最适合其特定编码需求做出明智的决定。

基于 Google Bard 进行码码

基于 ChatGPT 进行码码

3、对话缓存能力

保留先前讨论中的上下文是 ChatGPT 和 Google Bard 之间的一个关键区别。虽然 ChatGPT 可以存储最多 3,000 个单词的对话历史记录,但在生成响应时,它不主动使用此信息。这可能导致 ChatGPT 难以维持对话流程并为后续的提问提供准确的答案。

相比之下,Google Bard 在记住和利用早期交流的上下文方面表现出色。这使得它能够更有效地调整其响应,利用先前交互的知识。因此,Google Bard 能够更好地提供准确的答案,并在多个交换中保持对话的连贯性。

这种能力对于进行长时间对话或需要依赖上下文进行推理的任务非常有用。Google Bard 的上下文感知能力使其能够更好地理解用户的意图,并在整个对话中提供更一致和有针对性的回复。

然而,ChatGPT 和 Google Bard 在其他方面仍然具有各自的优势和适用场景。ChatGPT 在生成自然语言文本方面表现出色,而 Google Bard 在提供优化的代码解决方案和基准测试方面非常强大。根据具体的使用情境和需求,选择适合的模型将有助于获得更好的结果。

4、外网访问

ChatGPT 无法访问互联网确实是一个重大缺陷。 即使使用最新的 GPT-4 模型,人工智能聊天机器人使用的数据集对 2021 年 9 月之后的知识也很有限。由于缺乏对该日期之后发生的事件的全球认识,使得聊天机器人容易出现事实错误,特别是与 Microsoft Bing 等人工智能机器人相比 具有互联网连接的人工智能。

幸运的是,Google Bard 具有实时访问互联网的能力,就像 Bing 一样,可以执行互联网搜索并智能地为您的所有查询提供答案。此功能使其在获取最新信息方面非常强大,而且不会出现重大错误。与 Bing 类似,Bard AI 也在底部包含 URL 源,供用户进一步探索(尽管并非总是如此)。因此,当谈到 Bard 和 ChatGPT 之间哪个机器人拥有最新答案时,Google BardAI 处于领先地位。

5、视觉效果

在此领域中,Google Bard 目前被公认为无可争议的佼佼者。这是因为 ChatGPT 无法提供与查询相关的任何图像作为输出结果。然而,ChatGPT 在纯文本生成方面表现出色,并且能够回答各种问题、提供信息和建议。

例如,我们可以这样提问:

基于 Google Bard 进行问题提问

基于 ChatGPT 进行问题提问

6、插件集成能力

这两种模型的盈利能力和商业化潜力在很大程度上取决于它们在其他系统中的整合能力。以 ChatGPT 为例,该模型已被广泛整合到多个 Microsoft 产品中,例如 Bing、Edge 和 Teams。

目前,ChatGPT 提供广泛的集成和多种插件选择。这些 ChatGPT 插件极大地扩展了其功能并提供了多种用例。Expedia、FiscalNote、Instacart、KAYAK、Klarna、Milo、OpenTable、Shopify、Slack、Speak、Wolfram 和 Zapier 开发了一些著名的插件。通过这些插件,ChatGPT 可以增强其功能并为用户提供各种功能和服务。

Google Bard 还与多个插件集成,包括 Walmart、Kayak、Uber Eats、Spotify、Adobe Firefly、Instacart、Wolfram Alpha 和 Khan Academy。

因此,总体来说,Google Bard 和 ChatGPT 都支持广泛的第三方插件。

ChatGPT VS Google Bard 到底,该选择谁?

尽管 Google Bard 和 ChatGPT 都是很出色的人工智能聊天机器人,但它们在功能上有所不同。ChatGPT 是一种更通用的语言模型,而 Bard 则专门设计用于聊天机器人对话。接下来,我们将聚焦以下场景进行简要解析 Google Bard 和 ChatGPT ,哪种工具更适合我们的业务具体如下:

1、内容生成

ChatGPT 和 Google Bard 是功能强大的内容生成人工智能聊天机器人。ChatGPT 在文本总结方面表现出色,而 Bard 在回答问题时利用最新信息的能力更强。

ChatGPT 以其强大的文本生成能力而闻名,它能够理解输入的文本并生成准确的总结和回答。这使得它在处理需要提取和概括信息的任务时非常有用,如文档摘要、知识问答等。ChatGPT 的GPT-3.5 模型为其提供了广泛的语言理解和生成能力。

相比之下,Google Bard 利用了 Google 的 LaMDA 技术,更专注于对话任务和实时信息的处理。Bard 能够使用最新的信息回答问题,并与用户进行更自然、流畅的对话。这使得 Bard 在提供个性化和实时的答案时表现更出色。

2、客户服务

在客户服务自动化方面,ChatGPT 优于 Bard。ChatGPT 特别擅长使用常见问题的格式来回复客户,处理有关运输时间表、进度、产品退货、产品和服务可用性以及技术支持等方面的查询。

另一方面,Bard 则更适合时间管理和约会提醒,能够确保按顺序执行流程的所有步骤,并可用于自动执行餐厅预订和旅行安排等任务。因此,如果目标是自动化客户服务,ChatGPT 是更好的选择。

ChatGPT 的文本生成能力使其能够理解和回答客户的常见问题,并提供详细的信息和支持。它可以处理特定领域的查询,提供有关产品和服务的相关细节,以及解决技术支持问题。这使得 ChatGPT 成为自动化客户服务的强大工具。

与此不同,Bard 则更加注重对流程和任务的管理,可以管理时间安排,提醒约会,确保事务按照正确的顺序进行,并处理一系列自动化任务,如餐厅预订和旅行安排。Bard 在基于对话的任务和流程管理方面表现出色。

3、市场探索

作为强有力的 AI 智能工具,Google Bard 和 ChatGPT 都可以用于市场研究。然而,这两种模型在适用于此用例方面存在一些关键差异。

Google Bard 在理解客户需求和识别市场趋势方面表现出色。它通过接受包含各种客户反馈和市场研究数据的训练数据集,具备较好的分析能力。此外,Bard 可以实时访问和处理来自互联网的信息,这使其能够始终了解最新的趋势和发展动态。

相反,ChatGPT 在生成富有创意和吸引力的营销材料方面表现出色。它经过在包含各种创意文本类型(例如小说、诗歌和代码)的数据集上的训练,具备较高的创造力。这使得 ChatGPT 能够生成引人注目的调查问卷、社交媒体帖子等营销材料。

因此,如果我们的目标是了解客户需求和市场趋势,Google Bard 或许是更好的选择。它具备通过分析客户反馈和市场研究数据来提供洞察的能力。而如果我们需要生成创意和吸引人的营销材料,那么,ChatGPT则更适合我们的需求。

综上所述,ChatGPT 和 Google Bard 是两种功能强大的语言模型,它们正在彻底改变我们与人工智能交互的方式。这两种模型在许多领域展现出广阔的前景和令人惊叹的潜力。

ChatGPT 和 Google Bard 的出现为自然语言处理和智能对话带来了重大突破。它们能够理解和生成人类语言,为我们提供了与计算机进行更自然、流畅对话的可能性。无论是在客户服务、市场研究、文本总结还是创意生成等领域,这两种模型都显示出了卓越的能力。

随着技术的不断进步和模型的不断优化,我们可以期待 ChatGPT 和 Google Bard 在未来发挥更大的作用,有望在各个行业和应用领域带来革命性的变化,为我们提供更智能、更高效的解决方案。

尽管这些模型存在一些差异和适用性上的限制,但它们的潜力无疑是令人无比兴奋的。我们可以期待看到它们在教育、医疗、娱乐和商业等领域的广泛应用,为我们的生活和工作带来积极的影响。

责任编辑:赵宁宁 来源: 架构驿站
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