기술의 세계에서는 대결이 낯설지 않으며 또 다른 흥미진진한 경주가 있습니다: Gemini 대 ChatGPT.

인공 지능(AI)은 빠르게 발전하는 분야이며, 언어 모델 영역에서는 흥미로운 대결이 목격되고 있습니다. OpenAI의 ChatGPT와 Google의 강력한 Gemini라는 두 가지 유력 기업이 현장을 지배하고 있습니다. 이러한 모델은 무엇이며, 어떻게 구성되며, 어떤 것이 가장 중요합니까? Gemini와 ChatGPT 비교를 살펴보겠습니다!

Gemini와 ChatGPT 대결에서 누가 승리할 것인가?

ChatGPT 과 쌍둥이 자리 둘 다의 예입니다 대규모 언어 모델(LLM). 이는 엄청난 양의 텍스트 데이터에 대해 훈련된 정교한 AI 시스템입니다.

이들은 다음과 같은 놀라운 작업을 수행할 수 있습니다.

• 대화: 인간의 대화를 모방하여 현실적이고 유창하게 토론에 참여합니다.
• 번역: 여러 언어 간을 원활하게 전환
• 쓰기: 시, 코드, 스크립트, 이메일과 같은 창의적인 텍스트 형식을 생성합니다.
• 요약: 정보를 간결한 개요로 압축
• 질문 답변: 복잡한 질문에도 지식이 풍부한 답변 제공

두 LLM 모두 매우 인상적이지만 고유한 장점과 단점을 갖고 있습니다. 2022년 2023월 OpenAI의 ChatGPT가 출시되면서 생성 AI 경쟁의 새로운 시대가 열렸습니다. Google은 XNUMX년 XNUMX월 최초 출시를 통해 현재까지 가장 발전된 AI 시스템인 Gemini로 대응했으며 강력한 Ultra 1.0 LLM은 2024년에 출시됩니다. 개발자와 기업이 최고의 AI 솔루션을 추구함에 따라 이 두 가지 강력한 시스템의 미묘한 차이를 이해하는 것이 중요하므로 더 이상 고민하지 말고 Gemini와 ChatGPT 비교를 자세히 살펴보겠습니다.

다음은 각 LLM의 주요 기능과 가격을 나란히 보여주는 표입니다.

Gemini vs ChatGPT: 우리의 눈길을 사로잡은 장단점

AI는 빠르게 발전하는 분야입니다. 조직이 기능을 반복하고 추가할 때 Gemini와 ChatGPT를 지속적으로 모니터링하고 실험하는 것이 중요합니다. 단일 공급업체에 얽매이는 것은 AI라는 역동적인 분야에서 위험을 수반합니다. 하지만 어떤 모델부터 시작해야 할까요? 두 모델의 강점과 약점을 모두 살펴보겠습니다.

쌍둥이 자리

장점:

다중 양식: 명시적인 모드 전환 없이 텍스트, 코드, 이미지 및 데이터를 원활하게 처리합니다.

• Google 생태계 통합: 항공편, 호텔, 지도, Gmail, 드라이브, YouTube의 정보에 액세스합니다(확장 프로그램 활성화 필요)
• 세 계층: 다양한 Use Case에 대한 유연성 제공
• Google 연구 지원: Google의 확립된 AI 전문 지식을 활용합니다.

단점:

• 신제품: ChatGPT에 비해 사용자 친숙도가 낮고 쉽게 사용할 수 있는 리소스가 적습니다.
• 매우 높은 가용성: 가장 강력한 버전은 2024년까지 널리 제공되지 않습니다.
• 데이터 투명성: 소스 데이터에 대한 잠재적인 우려와 그것이 응답에 미치는 영향

ChatGPT

장점:

• 입증 된 트랙 기록: GPT 모델, 특히 GPT-4는 역사적으로 벤치마크에서 탁월한 성능을 발휘했습니다.
• 광범위한 자원: 사용자 기반이 넓다는 것은 풍부한 가이드, 튜토리얼, 예시를 의미합니다.
• API 성숙도: 다양한 모델에 대한 API 액세스 옵션 구축
• 프리 티어: 이전 GPT-3.5 모델로 초기 실험이 가능합니다.

단점:

• OpenAI 불확실성: 최근 내부 리더십 문제로 인해 회사 안정성에 대한 우려가 높아질 수 있음
• 데이터 투명성: 훈련 데이터의 출처에 대한 명확성이 부족합니다.

물론 Gemini와 ChatGPT 비교는 예제가 없으면 불완전합니다. AI 기술을 가장 많이 사용하는 영역인 창의성, 코딩, 계산 및 번역에서 이러한 모델을 동일한 프롬프트로 테스트해 보겠습니다.

Gemini와 ChatGPT 비교에 사용할 프롬프트는 다음과 같습니다.

• 창의력: “우주비행사를 꿈꾸는 다람쥐에 대한 짧고 기발한 이야기를 써보세요.” 우리는 독창성, 예상치 못한 플롯 반전, 장난스러운 톤을 유지하는 능력을 찾을 것입니다.
• 코딩: "'요청' 및 'BeautifulSoup'과 같은 라이브러리를 사용하여 웹사이트에서 기사 제목이나 제품 가격과 같은 특정 정보를 추출하는 스크립트를 만듭니다."
• 계산: “기차는 시속 80km로 3시간 동안 주행한 다음, 시속 100km로 2시간 동안 주행합니다. 총 이동 거리는 얼마입니까?” 계산 전반에 걸쳐 단위의 정확한 처리를 포함하여 정확성에 중점을 둘 것입니다.
• 번역: ""It's raining cats and dogs"라는 관용어를 다른 언어(있는 경우)의 해당 언어로 번역하여 모델이 비문자적 언어 및 문화적 이해를 어떻게 처리하는지 테스트합니다.

Gemini 대 ChatGPT: 창의성

다음은 프롬프트에 대한 LLM의 응답입니다. 이를 통해 Gemini와 ChatGPT 비교에서 어떤 모델이 승자인지 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 창의성 카테고리:

쌍둥이 자리:

프롬프트: 우주비행사를 꿈꾸는 다람쥐에 관한 짧고 기발한 이야기를 써 보세요.

”칩은 평범한 다람쥐가 아니었어요. 그의 친척들이 도토리를 쫓고 참새들과 수다를 떨고 있는 동안 칩은 밤하늘을 올려다보았고 그의 복슬복슬한 가슴에는 작은 불이 타오르고 있었습니다. 그는 단지 나무 꼭대기에서 허둥지둥 뛰어다닐 의도가 아니었습니다. 그는 지구 자체를 떠날 운명이었습니다!

어느 가을 아침, 유난히 생생한 꿈이 선명한 그림을 그렸습니다. 그는 무중력 상태로 별들 사이를 떠다니고 밝은 흰색 도토리 모양의 우주 헬멧이 그의 머리를 보호하고 있었습니다. Chip은 더 이상 공상만 하는 것이 아니었습니다. 그는 별을 그의 집으로 삼을 것입니다.

첫째, 그에게는 양복이 필요했다. 꼼꼼하게 씹어 모양을 만든 낡은 정원용 장갑이 그의 우주복이 되었습니다. 다음으로 로켓 연료는 생물발광 효과를 위해 가장 매운 씨앗과 으깬 반딧불이를 에너지적으로 혼합한 것입니다. 마지막으로 배는... 반짝이는 병뚜껑과 도토리 끝 추진기로 장식된 거꾸로 된 화분입니다.

그랜드 론칭일이 다가왔습니다. 빛나는 정장을 입은 칩은 화분배에 올라탔다. “폭발해라!” 그는 삐걱거리며 힘차게 도약하여 완벽한 호를 그리며 새 모이통 위에 착지했습니다. 공간은 아니지만 어제보다 더 가깝습니다. 지나가던 사람들은 걸음을 멈추고 웃었지만, 낄낄거리는 가운데 칩이 그 말을 들었습니다. 작은 목소리가 "믿으세요"라고 속삭였습니다.

모든 점프, 모든 '로켓' 테스트, 별이 빛나는 밤마다 Chip은 우주가 그를 더 가까이 끌어당기는 것을 느꼈습니다. 다른 다람쥐들은 그를 '몽상가 칩'이라고 불렀지만 그 꿈은 현실이었습니다. 때로는 어쩌면 그것이 우주 비행사에게 정말로 필요한 전부일 수도 있습니다.”

ChatGPT:

프롬프트: 우주비행사를 꿈꾸는 다람쥐에 관한 짧고 기발한 이야기를 써 보세요.

“옛날, 울창한 숲 한가운데에 너티(Nutty)라는 이름의 호기심 많은 다람쥐가 살고 있었어요. 다른 다람쥐들이 도토리를 모으고 나무를 기어오르느라 분주한 가운데, 너티는 비밀스러운 꿈을 꾸었는데, 그 꿈은 별보다 더 빛나는 그의 눈에서 빛났습니다. 너티는 우주비행사를 꿈꿨어요!

매일 밤, 너티는 광활한 밤하늘을 올려다보며 자신이 별들의 바다 한가운데에 떠 있는 모습을 상상했고, 그의 푹신한 꼬리는 혜성의 꼬리처럼 그의 뒤를 따라 끌었습니다. 그는 숲을 돌아다니며 자신의 꿈을 듣는 사람과 공유했지만 대부분의 동물은 그저 낄낄 웃으며 자기 할 일을 했습니다.

하지만 너티는 단념하지 않았습니다. 그는 별에 도달하려면 우주와 과학에 관해 가능한 모든 것을 배워야 한다는 것을 알고 있었습니다. 그래서 그는 속이 빈 나무에 사는 지혜로운 늙은 부엉이 밑에서 공부하며 나날을 보냈습니다. 그는 우주 탐사, 중력, 로켓 추진에 관해 찾을 수 있는 모든 책을 읽었습니다.

Nutty의 지식이 늘어남에 따라 그의 결심도 커졌습니다. 그는 자신만의 우주선을 만들기 위해 숲에서 나뭇가지, 나뭇잎, 심지어 버려진 깡통까지 재료를 모으기 시작했습니다. 그는 낮과 밤을 가리지 않고 노련한 엔지니어의 정확성으로 자신의 창조물을 만들고 완성했습니다.

드디어 너티의 대모험의 날이 다가왔습니다. 희망과 설렘으로 가득 찬 마음으로 그는 임시 우주선에 올라 이륙을 준비했습니다. 카운트다운이 시작되자 – “셋… 둘… 하나…” – 너티는 숨을 참고 발사 버튼을 눌렀습니다.

엄청난 쉭쉭 소리와 함께 로켓은 별먼지와 꿈의 흔적을 남기고 하늘로 솟아올랐습니다. 너티는 지구의 대기권을 뚫고 들어가면서 엄청난 환희를 느꼈고, 그의 발은 결단력 있게 조종 장치를 움켜쥐었습니다.

위로, 위로, 위로 그는 우주 그 자체의 벨벳 포옹에 도달할 때까지 나아갔습니다. 너티는 우주선 창문을 통해 자신 앞에 펼쳐져 있는 소용돌이치는 은하계와 반짝이는 별자리를 경외심을 가지고 바라보았습니다. 그가 해냈어요! 그는 우주 비행사였습니다!

며칠 동안 Nutty는 천체의 우주 발레 속에서 무중력으로 표류하면서 우주의 경이로움을 탐험했습니다. 그러나 그는 모험을 즐겼지만 그의 마음은 고향인 숲에 속해 있다는 것을 알고 있었습니다.

그리하여 Nutty는 별들에게 씁쓸하고 달콤한 작별 인사를 하고 우주선을 지구로 다시 데려왔고 그곳에서 숲에 사는 동료들의 따뜻한 환영 속에 안전하게 착륙했습니다. 별을 향한 그의 여행은 끝났지만 Nutty는 그의 꿈이 계속해서 그에게 영감을 주고 그의 하루를 끝없는 가능성과 무한한 상상력의 마법으로 채울 것이라는 것을 알고 있었습니다.”

Gemini 대 ChatGPT: 코딩

코딩 괴짜 여러분, 우리는 여러분을 잊지 않았습니다! Gemini vs ChatGPT, 당신과 기계. 누가 더 나은 코딩을 할 수 있는지 알아보고 우리가 사용할 프롬프트에 더 나은 답변을 줄 수 있는지 살펴보겠습니다. 코딩 카테고리.

쌍둥이 자리:

프롬프트: '요청' 및 'BeautifulSoup'과 같은 라이브러리를 사용하여 웹사이트에서 기사 제목이나 제품 가격과 같은 특정 정보를 추출하는 스크립트를 만듭니다.

”가져오기 요청
bs4에서 가져 오기 BeautifulSoup

# 스크랩할 웹사이트(대상 웹사이트로 교체)
URL = “https://www.bbc.com/news”

# HTML 콘텐츠를 가져옵니다
응답 = requests.get(url)
response.raise_for_status() # HTTP 오류 확인

# HTML을 구문 분석
수프 = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

# 기사 제목이 포함된 요소를 찾습니다(귀하의 웹사이트에 맞게 조정).
title_elements = 수프.find_all('a', class_='gs-c-promo-heading')

# 제목 추출 및 인쇄
title_elements인 경우:
title_elements의 title_element에 대해:
제목 = title_element.getText().strip()
인쇄(제목)
그밖에:
print("기사 제목을 찾을 수 없습니다.")"

Phyton 코드 자체 외에도 Gemini는 다음 사항에 대한 지침도 제공했습니다. 라이브러리를 설치하는 방법 우리가 아직 만들지 않았다면 각 코드 줄이 최종 제품에 어떤 영향을 미치는지에 대한 설명.

ChatGPT:

프롬프트: '요청' 및 'BeautifulSoup'과 같은 라이브러리를 사용하여 웹사이트에서 기사 제목이나 제품 가격과 같은 특정 정보를 추출하는 스크립트를 만듭니다.

”가져오기 요청
bs4에서 가져 오기 BeautifulSoup

# 스크랩할 웹사이트의 URL
URL = 'https://openai.com/blog/'

# URL에 GET 요청을 보냅니다.
응답 = requests.get(url)

# 요청이 성공했는지 확인합니다(상태 코드 200).
response.status_code == 200인 경우:
# BeautifulSoup를 사용하여 페이지의 HTML 콘텐츠를 구문 분석합니다.
수프 = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

# 모든 기사 제목을 찾습니다. 태그)
Article_titles = 수프.find_all('h2')

# 각 기사 제목의 텍스트를 추출하고 인쇄합니다.
Article_titles의 제목:
인쇄(제목.텍스트.스트립())
그밖에:
print('웹사이트에서 콘텐츠를 검색하지 못했습니다.')”

Gemini와 마찬가지로 ChatGPT도 라이브러리 설치 방법에 대한 지침을 제공했지만 코드 작동 방식에 대한 자세한 설명을 제공하지 않았습니다..

Gemini 대 ChatGPT: 계산

예, 수학은 때때로 혼란스러울 수 있으며 우리는 종종 이를 위해 AI를 사용합니다. 그렇다면 계산 분야에서 Gemini와 ChatGPT 비교의 승자는 누구일까요? 다음에서 사용할 프롬프트로 테스트해 보겠습니다. 비교의 계산 부분.

쌍둥이 자리:

프롬프트: 기차는 80시간 동안 시속 3km로 주행한 다음 100시간 동안 시속 2km로 주행합니다. 총 이동 거리는 얼마입니까?

”총 거리를 계산하는 방법은 다음과 같습니다.

1단계: 첫 번째 부품의 거리 계산

속도 = 80km/h
시간 = 3시간
거리 = 속도 x 시간 = 80km/h * 3시간 = 240km
2단계: 두 번째 부분의 거리 계산

속도 = 100km/h
시간 = 2시간
거리 = 속도 x 시간 = 100km/h * 2시간 = 200km
3단계: 총 거리 계산

총 거리 = 거리(1부) + 거리(2부)
총 거리 = 240km + 200km = 440km
따라서 기차는 총 440km를 이동했습니다.”

ChatGPT:

프롬프트: 기차는 80시간 동안 시속 3km로 주행한 다음 100시간 동안 시속 2km로 주행합니다. 총 이동 거리는 얼마입니까?

”기차가 이동한 총 거리를 알아보려면 여행의 각 구간에서 이동한 거리를 계산한 다음 합산하면 됩니다.

거리 = 속도 × 시간

첫 번째 세그먼트의 경우:
속도 = 시속 80km
시간 = 3시간

거리1 = 속도 × 시간
= 80km/h × 3시간
= 240 킬로미터

두 번째 세그먼트의 경우:
속도 = 시속 100km
시간 = 2시간

거리2 = 속도 × 시간
= 100km/h × 2시간
= 200 킬로미터

이제 총 이동 거리를 확인하려면 두 구간의 거리를 더하면 됩니다.

총 거리 = 거리1 + 거리2
= 240km + 200km
= 440 킬로미터

따라서 기차가 이동한 총 거리는 440km입니다.”

네, 이번에는 질문이 간단했지만 두 LLM 모두 자세한 단계별 설명을 제공했습니다. 정답을 말하면서.

Gemini 대 ChatGPT: 번역

그리고 아마도 가장 중요한 문제는 다국어 사용입니다. 오늘날 영어는 세계 공용어로 인정받고 있지만, Statista에 따르면, 세계 인구의 21%만이 영어를 말할 수 있습니다. 그러므로, 언어 번역 능력 모델의 접근성을 테스트하기 위해 Gemini와 ChatGPT 비교에서 중요한 범주이기도 합니다.

쌍둥이 자리:

프롬프트: "It's raining cats and dogs" 관용어를 다른 언어(있는 경우)의 해당 언어로 번역하십시오.

"전적으로! 여기 다른 언어로 “It's raining cats and dogs”를 재미있고 흥미롭게 말하는 방법이 있습니다:

유럽 ​​언어

• 프랑스어: Il tombe des cordes (떨어지는 밧줄입니다)
• 독일어: Es regnet in Bindfäden (비가 쏟아지고 있습니다)
• 스페인어: Está lloviznando a cántaros(주전자에서 비가 내립니다)
• 이탈리아어: Piove a dirotto (비가 많이 오네요)
• 네덜란드어: Het regent pijpenstelen(파이프 줄기에 비가 내립니다)
• 러시아어: Льёт как из ведра (L'yot kak iz vedra) (양동이에서 쏟아지는 것처럼)
• 폴란드어: Leje jak z cebra(체에서 쏟아지는 것처럼)

아시아 언어

• 일본어: 土砂降りだ (도샤부리 다) (폭우입니다)
• Korean: 비주룩주룩 내린다 (biga jurukjuruk naerinda) (The rain is pouring down)
• 중국어: 倾盆大雨 (qīng pén dà yū) (傾盆 =傾泻而下的盆子) (분지가 쏟아지는 폭우)

다른 재미있는 것들

• 노르웨이어: Det regner trollkjerringer(트롤 여성들에게 비가 내립니다)
• 아프리칸스어: Dit reen ou vrouens met knopkieries(지팡이를 든 할머니들이 비가 내립니다)

세계 다른 지역의 음식을 원하시면 알려주세요.”

ChatGPT:

프롬프트: "It's raining cats and dogs" 관용어를 다른 언어(있는 경우)의 해당 언어로 번역하십시오.

"틀림없이! 다음은 "It's raining cats and dogs" 관용어를 여러 언어로 번역한 것입니다.

스페인어: “Está lloviendo a cántaros.” (양동이에 비가 내린다.)

프랑스어: "Il pleut des cordes." (줄에 비가 내리고 있어요.)

이탈리아어: "Piove a catinelle." (양동이에 비가 내린다.)

포르투갈어: "Está chovendo canivetes." (주머니칼에 비가 내린다.)

네덜란드어: "Het regent pijpenstelen." (파이프 줄기에 비가 내립니다.)

러시아어: “Льет как из ведра.” (양동이에서 쏟아지는 것처럼요.)

중국어(북경어): “下的image狗拴的.” (목줄에 묶인 개처럼 비가 내린다.)

일본어: “猫と犬が降とていり.” (고양이와 개가 넘어진다.)

독일어: "Es regnet Bindfäden." (줄에 비가 내리고 있어요.)

이러한 관용적 표현은 “It's raining cats and dogs”와 같은 의미를 전달하며 다채롭고 종종 유머러스한 방식으로 폭우를 나타냅니다.

두 LLM 모두 우리의 프롬프트에 대해 적절한 답변을 제공했지만 Gemini는 추가 점수를 얻었습니다. 분류 그들.

또한 Gemini와 ChatGPT 비교에 렌더링을 포함하고 싶었지만 글을 쓰는 시점에는 Gemini에서 렌더링할 수 없었습니다. 예, 바드는 이제 쌍둥이자리입니다., 그러나 이 모든 급격한 변화는 어제 일어났으므로 아직 이 범주의 요점을 깨뜨리는 것은 공정하지 않습니다.

Gemini 대 ChatGPT: 평결

작년과 비교하면 AI 모델은 얼마나 발전했나요? 더 이상 오류나 일관성 없는 결과가 발생하는 일이 거의 없습니다. 위의 프롬프트 예에서 볼 수 있듯이 Google Gemini와 OpenAI ChatGPT는 의심할 여지 없이 AI 업계의 선도적인 제품입니다.

그렇다면 Gemini와 ChatGPT 대결의 승자는 누구일까요? 우리의 평가에 따르면 ChatGPT는 접근성, 인기성, 스토리텔링 측면에서 한 발 앞서 있으며, Google의 Gemini Advanced는 ChatGPT에 비해 새로움과 자세한 설명, 조금 더 체계적인 결과가 돋보입니다.

불행하게도 어떤 것을 선호해야 하는지에 대한 명확한 대답은 없지만 한 가지는 확실합니다. AI는 정말 매혹적이며 매 순간 우리의 삶을 더 쉽게 만들어 주기로 결심했다는 것입니다.

추천 이미지 크레딧: 링크미디어.

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• 출처: https://dataconomy.com/2024/02/09/gemini-vs-chatgpt-features-pricing-more/