テクノロジーの世界では対決が珍しくありません。ジェミニ vs ChatGPT というエキサイティングなレースがもう 1 つあります。

人工知能 (AI) は急速に進化している分野であり、言語モデルの分野では、私たちはエキサイティングな対決を目の当たりにしています。 OpenAI の ChatGPT と Google 独自の強力な Gemini という 2 つの有力企業がシーンを支配しています。これらのモデルは何ですか、どのように積み重ねられ、どれが最高に君臨するのでしょうか? Gemini と ChatGPT の比較を見てみましょう!

Gemini 対 ChatGPT 対決で勝利するのは誰でしょうか?

AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、 & 双子座 の両方の例です 大規模言語モデル (LLM)。これらは、膨大な量のテキスト データでトレーニングされた高度な AI システムです。

彼らは次のような驚くべき一連のタスクを実行できます。

• 会話: 人間の対話を模倣して、現実的で流暢なディスカッションに参加します。
• インタビュー: 複数の言語をシームレスに切り替える
• 書き込み: 詩、コード、スクリプト、電子メールなどのクリエイティブなテキスト形式を作成します
• 要約: 情報を簡潔な概要に凝縮
• 質問に答える: 複雑な質問に対しても知識豊富な回答を提供します

どちらの LLM も優れていることは間違いありませんが、独自の長所と短所があります。 2022 年 2023 月の OpenAI の ChatGPT のリリースは、生成 AI 競争の新時代の到来を告げました。 Google はこれに応じて、これまでで最も先進的な AI システムである Gemini を XNUMX 年 XNUMX 月に初期展開し、強力な Ultra 1.0 LLM は 2024 年に利用可能になります。開発者や企業が最高の AI ソリューションを求める際には、これら 2 つの強力なシステムの微妙な違いを理解することが重要です。それでは、早速、Gemini と ChatGPT の比較を詳しく見ていきましょう。

以下の表は、各 LLM の主な機能と価格を並べて示しています。

Gemini vs ChatGPT: 私たちの目を引いた長所と短所

AIは急速に進化している分野です。組織が機能を反復して追加する際には、Gemini と ChatGPT の両方を継続的に監視し、実験することが不可欠です。単一ベンダーに縛られることは、AI の動的な分野においてリスクを伴います。しかし、どのモデルから始めるべきでしょうか?両方のモデルの長所と短所を見てみましょう。

双子座

メリット:

マルチモダリティ: 明示的なモード切り替えを行わずに、テキスト、コード、画像、データをシームレスに処理します。

• Google エコシステムの統合: フライト、ホテル、マップ、Gmail、ドライブ、YouTube からの情報にアクセスします (拡張機能を有効にする必要があります)
• XNUMX段: 多様なユースケースに柔軟に対応します。
• Google Researchの支援: Google の確立された AI 専門知識を活用

デメリット:

• 市場に新規参入: ChatGPT と比較して、ユーザーの馴染みが少なく、すぐに利用できるリソースが少ない
• 超可用性: 最も強力なバージョンは 2024 年まで広く利用可能になりません
• データの透明性: ソースデータとそれが応答に与える影響に関する潜在的な懸念

AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、

メリット:

• 実績のある実績: GPT モデル、特に GPT-4 は、歴史的にベンチマークで優れています。
• 豊富なリソース: 幅広いユーザーベースにより、豊富なガイド、チュートリアル、サンプルが提供されます
• APIの成熟度: さまざまなモデル向けに確立された API アクセス オプション
• 無料利用枠: 古い GPT-3.5 モデルでの初期実験が可能

デメリット:

• OpenAI の不確実性: 最近の内部リーダーシップの問題により、会社の安定性に対する懸念が生じる可能性があります
• データの透明性: トレーニング データの出所が明確ではありません

そしてもちろん、Gemini と ChatGPT の比較は例なしでは不完全になります。これらのモデルを、同じプロンプトで AI テクノロジーを最も使用する創造性、コーディング、計算、翻訳の分野でテストしてみましょう。

Gemini と ChatGPT の比較で使用するプロンプトは次のとおりです。

• クリエイティビティ: 「宇宙飛行士になることを夢見るリスについての、短くて気まぐれな物語を書いてください。」オリジナリティ、予想外の展開、遊び心のあるトーンを維持する能力を求めます。
• コーディング: 「「requests」や「BeautifulSoup」などのライブラリを使用して、Web サイトから記事のタイトルや商品の価格などの特定の情報を抽出するスクリプトを作成します。」
• 計算: 「電車は時速80キロで3時間進み、その後時速100キロで2時間進みます。総走行距離はどれくらいですか？」計算中の単位の正確な取り扱いなど、正確さに重点を置きます。
• インタビュー: 「「猫と犬の雨が降っている」という慣用句を他の言語 (存在する場合) の同等の言語に翻訳する」ことで、モデルが非文字通りの言語と文化的理解をどのように処理するかをテストします。

ジェミニ vs ChatGPT: 創造性

ここでは、Gemini と ChatGPT の比較でどちらのモデルが勝者であるかをより適切に決定できるように、プロンプトに対する両方の LLM の応答を示します。 創造性カテゴリー:

双子座:

メッセージ: 宇宙飛行士になることを夢見るリスについての、短くて風変わりな物語を書いてください。

「チップは普通のリスではありませんでした。彼の親戚がドングリを追いかけたり、スズメと噂話をしている間、チップは夜空を見つめ、毛皮で覆われた胸の中で小さな火が燃えていました。彼はただ木の上を走り回るつもりではなかった――彼は地球そのものを離れる運命にあったのだ！

ある秋の朝、特に鮮やかな夢が鮮明な絵を描きました。彼は無重力で星々の間に浮かび、ドングリの形をした明るい白い宇宙用ヘルメットが頭を守っていました。チップはもうただ空想するだけではありませんでした。彼は星を自分の家にするだろう。

まず、彼にはスーツが必要だった。古い園芸用手袋を注意深く噛み砕いて形を整え、それが彼の宇宙服になりました。次に、ロケット燃料です。生物発光効果を得るために、最もスパイシーな種子と砕いたホタルをエネルギー的にブレンドしたものです。最後に、船は…きらめくボトルキャップとドングリの先端のスラスターで飾られた逆さまの植木鉢です。

盛大な打ち上げの日がやって来た。スーツを着飾ったチップは植木鉢船に乗り込んだ。 "飛び立つ！"彼はきしむ音を立て、力強い跳躍で完璧な弧を描き、鳥の餌箱の上に着陸しました。それほど広いスペースではありませんが、昨日よりは近いです。通行人は立ち止まって笑いましたが、その笑い声の中でチップはそれを聞きました - 小さな声がささやきました、「信じて」。

ジャンプするたび、「ロケット」テストが行​​われるたび、そして星空が輝く夜ごとに、チップは宇宙が自分を引き寄せているのを感じました。他のリスたちは彼を「チップ・ザ・ドリーマー」と呼びましたが、その夢は現実でした。そして場合によっては、もしかしたら、宇宙飛行士が本当に必要とするのはそれだけなのかもしれません。」

AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、:

メッセージ: 宇宙飛行士になることを夢見るリスについての、短くて風変わりな物語を書いてください。

「むかしむかし、緑豊かな森の中心に、ナッティという名前の好奇心旺盛な小さなリスが住んでいました。他のリスたちがドングリを集めたり、木の上を駆け回ったりするのに忙しい中、ナッティは星よりも明るく目にきらめく秘密の夢を見ていました。宇宙飛行士になるのが夢のナッツ!

ナッティは毎晩、広大な夜空を見上げ、ふわふわの尻尾を彗星の尾のように後ろに引きずりながら、星の海の中に浮かんでいる自分を想像しました。彼は森の中を走り回り、話を聞いてくれる人なら誰でも自分の夢を語りましたが、ほとんどの動物はただ笑いながら仕事をしていました。

しかしナッティはひるまなかった。彼は、星に到達するには、宇宙と科学についてできる限りのことを学ぶ必要があることを知っていました。そこで彼は、空洞の木に住んでいた賢い年老いたフクロウの下で勉強する日々を過ごしました。彼は宇宙探査、重力、ロケット推進に関するあらゆる本を読みました。

ナッティの知識が増えるにつれて、彼の決意も深まりました。彼は、森から小枝、葉っぱ、さらには捨てられたブリキ缶などの材料を集めて、自分だけの宇宙船を作り始めました。彼は昼も夜も苦労して、熟練したエンジニアのような精度で作品を作り、完成させました。

ついにナッティの大冒険の日がやって来た。彼は希望と興奮に満ちた心を持って、間に合わせの宇宙船に乗り込み、打ち上げの準備をしました。 「スリー…ツー…ワン…」とカウントダウンが始まると、ナッティは息を止めて発射ボタンを押した。

ロケットは大きな音を立てて空へ舞い上がり、星屑と夢の軌跡を残した。ナッティは、地球の大気圏を突破したときの高揚感を感じ、前足で決意を持ってコントロールを握りました。

上へ、上へ、上へ、彼は宇宙そのもののベルベットの抱擁に到達するまで進みました。ナッティは宇宙船の窓を通して、目の前に広がる渦巻く銀河と輝く星座を畏敬の念を持って見つめました。彼はそれをやったのです！彼は宇宙飛行士だったのだ！

ナッティは何日もの間、天体の宇宙バレエのただ中を無重力で漂いながら、宇宙の不思議を探検しました。しかし、冒険を楽しんだと同時に、自分の心は森の中にあることを知っていました。

そして、星々にほろ苦い別れを告げて、ナッティは宇宙船を地球に導き、森の住人たちの歓迎の腕の中で無事に着陸しました。星への旅は終わったが、ナッティは自分の夢が今後も彼にインスピレーションを与え、日々を無限の可能性と無限の想像力の魔法で満たし続けることを知っていた。」

Gemini 対 ChatGPT: コーディング

コーディングオタクの皆さん、私たちはあなたのことを忘れていません! Gemini vs ChatGPT、あなた vs マシン。誰がより上手にコードを書けて、この記事で使用するプロンプトに対してより良い答えを出せるか見てみましょう。 コーディングカテゴリ.

双子座:

プロンプト: 「requests」や「BeautifulSoup」などのライブラリを使用して、記事のタイトルや製品価格などの特定の情報を Web サイトから抽出するスクリプトを作成します。

「インポートリクエスト」
bs4からBeautifulSoupをインポート

# スクレイピングする Web サイト (ターゲット Web サイトに置き換えます)
URL = 「https://www.bbc.com/news」

# HTMLコンテンツを取得する
応答 = リクエスト.get(url)
response.raise_for_status() # HTTP エラーをチェックする

# HTMLを解析する
スープ = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

# 記事のタイトルを含む要素を検索します (これを Web サイトに適合させます)
title_elements =Soup.find_all('a', class_='gs-c-promo-Heading')

# タイトルを抽出して印刷する
title_element の場合:
title_elements の title_element の場合:
title = title_element.getText().strip()
プリント（タイトル）
その他：
print(“記事タイトルが見つかりませんでした。”)”

Python コード自体とは別に、Gemini は次の手順も提供してくれました。 ライブラリをインストールする方法 まだ作っていない場合 コードの各行が最終製品にどのような影響を与えるかについての説明.

AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、:

プロンプト: 「requests」や「BeautifulSoup」などのライブラリを使用して、記事のタイトルや製品価格などの特定の情報を Web サイトから抽出するスクリプトを作成します。

「インポートリクエスト」
bs4からBeautifulSoupをインポート

# スクレイピングする Web サイトの URL
URL = 'https://openai.com/blog/'

# GET リクエストを URL に送信します
応答 = リクエスト.get(url)

# リクエストが成功したかどうかを確認します (ステータスコード 200)
response.status_code == 200の場合:
# BeautifulSoupを使用してページのHTMLコンテンツを解析します
スープ = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

# すべての記事タイトルを検索します (タイトルが次の範囲内にあると仮定します)タグ)
Article_titles =Soup.find_all('h2')

# 各記事タイトルのテキストを抽出して印刷します
Article_titles のタイトル:
print(title.text.strip())
その他：
print('Web サイトからコンテンツを取得できませんでした。')”

Gemini と同様に、ChatGPT もライブラリのインストール方法についての説明を提供していますが、 コードがどのように機能するかについての詳細な説明はありませんでした.

Gemini 対 ChatGPT: 計算

はい、数学は時々混乱することがありますが、私たちはそのために AI に頼ることもよくあります。それでは、計算分野における Gemini と ChatGPT の比較の勝者は誰でしょうか?で使用するプロンプトを使用してテストしてみましょう。 比較の計算部分.

双子座:

プロンプト: 電車は時速 80 キロメートルで 3 時間走行し、その後時速 100 キロメートルで 2 時間走行します。総移動距離はどれくらいですか。

「合計距離の計算方法は次のとおりです。」

ステップ 1: 最初の部分の距離を計算する

速度 = 80 km/h
時間 = 3 時間
距離 = 速度 x 時間 = 80 km/h * 3 時間 = 240 km
ステップ 2: XNUMX 番目の部分の距離を計算する

速度 = 100 km/h
時間 = 2 時間
距離 = 速度 x 時間 = 100 km/h * 2 時間 = 200 km
ステップ 3: 合計距離を計算する

合計距離 = 距離 (パート 1) + 距離 (パート 2)
総距離 = 240 km + 200 km = 440 km
したがって、列車は合計440キロメートルを移動したことになります。」

AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、:

プロンプト: 電車は時速 80 キロメートルで 3 時間走行し、その後時速 100 キロメートルで 2 時間走行します。総移動距離はどれくらいですか。

「列車の総移動距離を知るには、旅行の各区間での移動距離を計算し、それらを合計します。

距離=速度×時間

最初のセグメントの場合:
速度 = 時速 80 キロメートル
時間 = 3 時間

距離1 = 速度 × 時間
= 80 km/h × 3 時間
= 240キロメートル

2 番目のセグメントの場合:
速度 = 時速 100 キロメートル
時間 = 2 時間

距離2 = 速度 × 時間
= 100 km/h × 2 時間
= 200キロメートル

ここで、合計移動距離を求めるには、両方のセグメントからの距離を単純に加算します。

合計距離 = 距離 1 + 距離 2
= 240 km + 200 km
= 440キロメートル

したがって、列車の総移動距離は 440 キロメートルです。」

はい、今回は簡単な質問でしたが、 両方の LLM が詳細な段階的な説明を行いました 正解を言いながら。

Gemini 対 ChatGPT: 翻訳

そしておそらく最も重要な問題は多言語対応です。現在、英語は世界共通語として認識されていますが、 Statistaによると, 世界人口のわずか21%しか英語を話せません。したがって、 言語を翻訳する能力 これは、モデルのアクセシビリティをテストするための Gemini と ChatGPT の比較においても重要なカテゴリです。

双子座:

プロンプト: 「猫と犬の雨が降っている」という慣用句を、他の言語 (存在する場合) の同等の言語に翻訳してください。

"絶対に！ここでは、他の言語で「猫と犬の雨が降っている」と言う楽しくて魅力的な方法をいくつか紹介します。

ヨーロッパの言語

• フランス語: Il tombe descordes (落ちてくるロープ)
• ドイツ語: Es regnet in Bindfäden (雨がストリング状に降っている)
• スペイン語: Está lloviznando a cántaros (水差しから雨が降っている)
• イタリア語: Piove a dirotto (大雨が降っています)
• オランダ語: Het regent pijpenstelen (パイプの茎に雨が降っている)
• ロシア語: Льёт как из ведра (L'yot kak iz vedra) (バケツから注ぐように)
• ポーランド語: Leje jak z cebra (ふるいから出るように注ぐ)

アジア言語

• 日本語: 土砂降りだ (どしゃぶりだ) (土砂降りだ)
• 韓国語：비기주닭주닭 내다다（ビガジュルクジュルクネリンダ）（雨が土砂降りです）
• 中国語: 倾盆大雨 (qīng pén dà yƔ) (傾盆 = 傾泻而下ダウンロード盆子) (盆地に降り注ぐ大雨)

その他の楽しいもの

• ノルウェー語: Det regner trollkjerringer (トロール女性の雨が降っている)
• アフリカーンス語: Dit reen ou vrouensmet knopkieries (ステッキを持った老婦人に雨が降っている)

世界の他の地域のものをご希望の場合はお知らせください。」

AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、:

プロンプト: 「猫と犬の雨が降っている」という慣用句を、他の言語 (存在する場合) の同等の言語に翻訳してください。

"確かに！ 「猫と犬の雨が降っている」という慣用句のいくつかの言語の翻訳を次に示します。

スペイン語:「エスタ・ロビエンド・ア・カンタロス」 （バケツの雨が降っています。）

フランス語：「イル・プリュー・デ・コルド」。 （ロープの雨が降っています。）

イタリア語: 「ピオーヴェ・ア・カティネル」 （バケツの雨が降っています。）

ポルトガル語: 「エスタ チョベンド カニベテス」 （ポケットナイフの雨が降っている。）

オランダ語: 「Het regent pijpenstelen.」 （パイプの茎に雨が降っています。）

ロシア語:「Льет как из ведра」 （バケツから注いでいるような感じです。）

中国語（北京語）：「下像狗拴的」。 （リードにつながれた犬のように雨が降っている。）

日本語: 「猫と犬が降ってきます。」 （猫や犬が落ちています。）

ドイツ語: 「Es regnet Bindfäden」 （ロープの雨が降っています。）

これらの慣用表現は、「猫や犬の雨が降っている」と同じ意味を伝え、カラフルでしばしばユーモラスな方法で大雨を示します。」

両方の LLM が私たちのプロンプトに対して適切な回答を返すことができましたが、Gemini は追加のポイントを獲得しました。 分類 それら。

また、Gemini と ChatGPT の比較にレンダリングを含めたかったのですが、執筆時点では Gemini ではレンダリングできませんでした。はい、 吟遊詩人はジェミニになりました、しかし、この劇的な変化はすべて昨日起こったことなので、まだこのカテゴリーのポイントを破るのは公平ではありません。

Gemini vs ChatGPT: 評決

AI モデルは昨年と比べてどれくらい進歩しましたか?エラーや一貫性のない結果に遭遇することはほとんどなくなりました。上記のプロンプトの例からわかるように、Google Gemini と OpenAI ChatGPT はどちらも間違いなく AI 業界をリードする製品です。

では、ジェミニ vs ChatGPT 対決の勝者は誰でしょうか?私たちの評価によれば、ChatGPT はアクセシビリティ、人気、ストーリーテリングの点で一歩先を行っていますが、Google の Gemini Advanced は、ChatGPT と比較して、その新しさ、詳細な説明、およびやや整理された結果で際立っています。

残念ながら、どちらを優先すべきかについて明確な答えはありませんが、確かなことが 1 つあります。AI は本当に魅力的であり、刻一刻と私たちの生活を楽にしようと決意しているということです。

注目の画像クレジット: リンクメディア.

• SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
• PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
• プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
• プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
• プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
• 情報源： https://dataconomy.com/2024/02/09/gemini-vs-chatgpt-features-pricing-more/