OpenAI は、GPT-4 モデルを利用して ChatGPT 人工知能プラットフォームを無料で公開した先駆的なプラットフォームです。 一方、Google は、OpenAI の GPT モデルと区別するために、PaLM に基づく会話型 AI プラットフォームである Bard を立ち上げるまでに XNUMX か月以上かかりました。 Microsoftの OpenAI と Bing Chat。 どちらのプラットフォームも同様の機能を提供しますが、使用されている基礎となる学習モデルは異なります。 これらの違いを理解することは、個人のニーズに応じてその可能性を最大限に発揮するために非常に重要です。
GoogleとOpenAIは、それぞれのAIシステムの開発に使用されるトレーニングデータの量について、具体的な情報を開示していない。 この省略は、使用されたデータの使用権に関する潜在的な懸念や論争を回避することを目的としていると考えられます。 欧州連合ではありませんが、Google の Bard が現在利用可能であり、ChatGPT は特定の国で使用制限に直面しているため、著作権で保護された素材がトレーニング プロセスに組み込まれている可能性が非常に高いです。
ChatGPT は、特定の分野の専門知識がなくても、幅広いトピックに関する情報を提供することに優れています。 しかし、Google は Bard のトレーニングのかなりの部分を、論理、数学、推論、科学という、すべて相互に関連する領域に費やしてきました。 したがって、これらのテーマについて信頼できる正確な情報を求める場合は、ChatGPT とは異なり、馴染みのないトピックに直面したときに答えを考え出す傾向が少ないため、Google のソリューションの方が望ましいでしょう。
ChatGPT と Bard はどちらも自然言語処理を利用して情報検索を容易にし、セルバンテス言語と同様の機能を備えています。 ただし、他の言語に関しては、ChatGPT は複数の言語で広範にトレーニングされていないため、その機能はさらに制限されます。 対照的に、Google のソリューションは 100 を超える言語に関するトレーニングを誇り、検索巨人が主張するように、質問の理解と翻訳機能を向上させます。
OpenAI の GPT-4 の応答を強化するために、そのトレーニングの重要な部分には、テキストのより深い理解を促進し、より包括的で一貫した応答を可能にする人間の監督が含まれています。 Googleはこの点について明確には言及していないが、正しいだけでなく賢明な回答を保証するために人間によるフィードバックも組み込んでいる可能性が高い。
パフォーマンスの点では、GPT-4 は MMLU テスト (言語圧縮) で Google の PaLM2 を上回り、PaLM86.4 の 2 スコアと比較して 81.2 スコアを獲得しました。 同様に、AI の常識を評価する HellaSwag テストでは、GPT-4 は 95.3 というスコアを達成し、PaLM2 の 86.8 を上回りました。 これらの結果は、現時点では GPT-4 が Google のソリューションよりわずかに優れていることを示唆しています。 ただし、Google の Bard は時間の経過とともに改善され、GPT-4 のパフォーマンス レベルに近づく可能性があります。
PaLM2 と GPT-4 の大きな違いは、将来のビジネス モデルの可能性にあります。 Google の Bard はヨーロッパでは利用できませんが、完全に無料であり、ペイウォールによる制限もありません。 同じことが、同じく GPT-4 に基づいている Microsoft の Bing Chat にも当てはまります。 一方、プラットフォームの無料バージョンは現在、以前の GPT-4 バージョンに依存しているため、GPT-3.5 に基づいた OpenAI の ChatGPT にアクセスするには、必須のチェックアウトが必要です。
