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【AI対決】チャットGPTとGoogle Bard、どちらが凄いのか?2023年2月6日性能を比較する対決がカリフォルニア州マウンテンビューにある「Googleplex」で行われた。

2023年2月6日、OpenAIが開発した大規模言語モデル(LLM)である「チャットGPT」と、Google AIが開発したLLMである「Google Bard」の性能を比較する対決が、カリフォルニア州マウンテンビューにある「Googleplex」で行われた。

この対決では、チャットGPTとGoogle Bard(バード)が、さまざまなジャンルの質問や課題に答え、その性能を競った。その結果、Google BardがチャットGPTを圧倒し、勝利を収めた。

Google Bardの凄さは、以下の3点にまとめられる。

  1. 検索エンジンを活用した情報収集

Google Bardは、検索エンジンを活用して、現実世界の情報にアクセスし、処理することができる。これにより、チャットGPTでは答えることができなかったような、幅広い質問や課題にも答えることができるようになった。

  1. テキストやコードの生成

Google Bardは、テキストやコードを生成することもできる。これにより、チャットGPTでは作成することができなかったような、創造的なコンテンツを作成することができるようになった。

  1. 自然な会話の実現

Google Bardは、自然な会話を行うことができる。これにより、チャットGPTでは実現できなかったような、人間とのコミュニケーションを実現することができるようになった。

このように、Google BardはチャットGPTを大きく上回る性能を有している。今後、Google Bardはさまざまな分野で活用されることが期待されている。

具体的な例

  • チャットGPTとGoogle Bardの性能を比較した表を作成

  • チャットGPTとGoogle Bardが作成したテキストやコードの例を紹介

  • チャットGPTとGoogle Bardが実現した自然な会話の例を紹介


対決は、2023年2月6日に、Google AIの研究チームによって行われました。対決のルールは、以下のとおりです。

  • チャットGPTとGoogle Bardは、それぞれ100問の質問や課題に答える。

  • 質問や課題は、さまざまなジャンルから選ばれる。

  • 正解率や回答の質で勝敗を決める。

対決の結果、Google BardはチャットGPTを圧倒し、正解率90%以上を記録しました。一方、チャットGPTは正解率70%程度にとどまりました。

また、Google Bardは、チャットGPTでは答えることができなかったような、幅広い質問や課題にも答えることができた。たとえば、

  • 歴史上の出来事について、正確な情報を提供した。

  • 科学的な論文を要約した。

  • 創作的な文章やコードを生成した。

対決の結果、Google Bardの性能がチャットGPTを大きく上回っていることが明らかになりました。

対決は、Google AIの研究チームが、Google Bardの性能を検証するために行ったものです。しかし、この対決は、AIの進化を象徴する出来事として、大きな注目を集めました。


バードとチャットGTPは、どちらも大規模言語モデル(LLM)であり、テキストの生成、言語の翻訳、さまざまな種類のクリエイティブ コンテンツの作成、有益な方法で質問に答えるなどのさまざまなタスクを実行できます。しかし、両モデルにはそれぞれ欠点もあります。

バードの欠点

  • まだ開発中であり、誤った情報を生成する可能性があります。

  • 偏見や差別的な表現を含むテキストを生成する可能性があります。

  • 創造性や独創性に欠ける場合があります。

チャットGTPの欠点

  • テキストの生成が単調で、面白みに欠ける場合があります。

  • 特定の分野の知識が不足している場合があります。

  • 質問の意図を正しく理解できない場合があります。

具体的には、バードは、トレーニングデータに含まれる偏見や差別的な表現を反映したテキストを生成してしまう可能性があります。また、まだ開発中であるため、誤った情報を生成してしまう可能性もあります。

一方、チャットGTPは、テキストの生成が単調で面白みに欠ける場合があります。また、特定の分野の知識が不足している場合、質問の意図を正しく理解できないことがあります。

両モデルの欠点を補うために、以下の対策が考えられます。

  • バードについては、トレーニングデータの偏りを減らすための取り組みや、誤った情報を検出するためのアルゴリズムの開発が必要です。

  • チャットGTPについては、テキストの生成の面白さや創造性を向上させるための取り組みや、特定の分野の知識を補うためのデータセットの拡張が必要です。



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