Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能(AI)生態領域相關的技術 - Google Bard & ChatGPT 差異性對比。

眾所周知，全球 AI 產業正經歷前所未有的增長，預計其復合年增長率將達到 38.1%。據有關組織機構預測，到 2030 年，AI 行業的規模可能將達到 18,118 億美元，得益于 ChatGPT 和 Google Bard 等生成式 AI 工具取得的突破性進展。

ChatGPT 和 Google Bard 在徹底改變我們與文本交互的方式方面發揮著關鍵作用。Google Bard 由 Google 開發，以其卓越的講故事能力吸引著觀眾。另一方面，OpenAI 開發的 ChatGPT 則專注于生成模擬人類交互的對話響應。這兩種模型都引起了廣泛關注，并在各行業中得到了廣泛應用。

在本篇博文中，我們將深入探討 Bard 和 ChatGPT 之間的全面比較，探討它們的優勢和用例，并探討企業如何利用它們獨特的功能，以增強客戶體驗和簡化運營，適應日益數字化的世界。

什么是 Google Bard AI ?

于 2023 年 2 月 6 日問世，Google Bard 將機器學習和數據處理相結合，旨在創建高度個性化的內容。Google Bard 的核心支持來自于 Google 開發的先進語言模型 LaMDA(Language Model for Dialogue Applications)，為用戶生成更加相關和精準的結果。

Google Bard 的目標是通過深入理解用戶的需求和上下文，生成與用戶交互更加自然和有趣的內容。LaMDA 的能力使得 Bard 能夠處理復雜的對話情境，并根據用戶的喜好、興趣和需求，提供定制化的內容體驗。這個項目的推出被認為是人工智能領域的一項重要突破，將為用戶帶來更加個性化和滿足需求的內容服務。

那么，Google Bard 是如何工作的呢?

針對此謎底，雖然官方沒有給出具體的實現機制，但從 Google Bard AI 的發展，我們或多或少看出點端倪：

Google Bard 的初始迭代使用了 LaMDA 的輕量級版本，旨在以更少的計算需求擴展到更大數量的并發用戶。 然而，在 Google I/O 2023 上宣布的一項令人興奮的開發中，Google 推出了 PaLM 2 作為最新、最復雜的大型語言模型 (LLM)，為 Google Bard 提供支持。 PaLM 2 代表了語言建模能力的重大飛躍。

PaLM 2 為 Google Bard 提供了增強的支持，使其能夠以更具視覺吸引力和吸引力的方式響應用戶查詢。 借助 PaLM 2 提供的增強的計算能力，Google Bard 可以提出問題并生成不僅高度相關而且具有視覺吸引力的內容。

PaLM 2 與 Google Bard 的集成代表了語言處理和內容生成方面的重大進步。 PaLM 2 擁有廣泛的數據集和復雜的神經網絡架構，使其能夠以更高的準確性、流暢性和上下文感知來理解和生成文本。

由 PaLM 2 提供支持的 Google Bard 升級版展現了 Google 致力于突破語言建模界限并提供更加動態和視覺沉浸式用戶體驗的承諾。 借助 PaLM 2 的先進功能和 Google Bard 的個性化內容生成，用戶可以期待更具互動性和吸引力的對話體驗。

注：

截止撰稿時，Google 最為強大、通用及智能的，專為多模式而設計的 Gemini 與大家見面，即意味著 Bard 將會在 Gemin 的支撐下，展現其更為強大的潛能。

什么是 ChatGPT ?

ChatGPT 是世界上最大的語言模型之一，是GPT(生成式預訓練變壓器)系列的第三個模型，由 OpenAI 開發，與 DALL.E 背后的公司相同。

ChatGPT 通過在龐大的數據集上進行訓練，并擁有 1750 億個參數，成為市場上最龐大的語言模型之一。其工作原理是利用神經網絡處理用戶的輸入，并生成類似于人類響應的文本。

這一強大的語言模型的應用潛力廣泛，可以用于多種領域，包括自動化客服、智能助手、內容生成等。ChatGPT 的訓練和優化使其能夠理解和回應用戶的查詢和指令，提供準確、流暢且人性化的對話體驗。

那么，ChatGPT 如何工作的呢?

ChatGPT 用于交流的類人語言是由龐大的神經網絡生成，但這個過程是如何發生的呢?以下是ChatGPT的工作原理，具體流程如下所示：

• 輸入處理：用戶在 ChatGPT 的文本框中鍵入命令或問題。
• 標記化：輸入的文本被標記化，也就是將其分解為單詞或子單詞，以便程序可以進行解析。
• 輸入嵌入：標記化的文本被嵌入到神經網絡的轉換器部分中。這一步驟將文本轉化為計算機可以理解和處理的數值表示。
• 注意力編碼器-解碼器：ChatGPT 使用 Transformer 模型對輸入文本進行編碼，并為所有可能的輸出生成概率分布。Transformer 模型是一種強大的神經網絡架構，它可以處理長期依賴關系和上下文理解。
• 文本生成和輸出：ChatGPT 根據輸入信息和上下文生成其輸出響應。它通過從概率分布中選擇最有可能的詞或短語來生成下一個文本片段。這個過程會不斷迭代，直到生成完整的響應。

那么， ChatGPT VS Google Bard 哪些區別?

針對 ChatGPT 與 Google Bard 全局性對比，我們先目睹一下兩者的整體差異性概覽，具體可參考如下表格所示：

前面我們簡要介紹了這兩個人工智能聊天機器人 Google Bard 與 ChatGPT 的基本概念及實現原理，接下來，我們將針對兩者的核心特性進行一一對比分析，雖然這兩種人工智能生成聊天機器人都有自己的功能，但兩者之間存在一些關鍵差異，具體可參考如下所示：

1、訓練模型

Bard 和 ChatGPT 的主要區別在于它們使用的大型語言模型 (LLM)。 OpenAI 的 ChatGPT 基于 Transformer 架構構建，而 Google Bard 基于 PaLM 2 架構。

這兩個系統都有其缺陷，但人工智能正在不斷學習和改進。 GPT-3 和 GPT-4 的前身接受了從互聯網收集的大量文本的訓練，包括網站、書籍、文章和文檔。 另一方面，Infiniset豐富了Google PaLM 2的訓練，重點關注對話和對話。 Infiniset 是一個包含 Common Crawl、維基百科、已發布文檔和大量基于網絡的對話的數據集。

此外，Google Bard 背后的人工智能模型能夠執行實時網絡搜索，為用戶查詢生成最新的相關答案。 ChatGPT 還依賴于 2021 年之前從 Common Crawl、維基百科、書籍、文章和文檔等來源收集的訓練數據。 這意味著其人工智能引擎可能無法跟上最新的事件和研究進展。

然而，GPT-4 和 LaMDA 都是正在進行的項目。 隨著 ChatGPT 和 Google Bard 能力的進步，它們之間的競爭格局將會演變，從而塑造我們所知的人工智能語言模型的未來。

基于 Google Bard 進行問題探索

基于 ChatGPT 進行問題探索

2、編碼能力

ChatGPT 擅長解釋不明確的指令并生成清晰、易于理解的代碼。它對生成代碼的解釋也很出色。然而，Google Bard 展示了其在代碼重構方面的強大功能。

ChatGPT 在清晰度和解釋方面表現出色，而 Google Bard 在效率和性能方面表現出色。它不僅提供優化的代碼解決方案，還提供基準代碼和測試結果，展示了其生成高效、高性能代碼的能力。

這一優勢可歸因于 Google Bard 對強大搜索引擎數據的利用，尤其是最新大模型 Gemin 的推出，這種能力超出了 ChatGPT 當前的限制。

因此，從本質上而言，ChatGPT 和 Google Bard 在編碼熟練度方面都有明顯的優勢。ChatGPT 擅長解釋模糊的指示并提供清晰的解釋，而 Google Bard 在代碼重構和提供全面的調試理由方面表現出優勢。了解這些細微差別可以幫助用戶就哪種模型最適合其特定編碼需求做出明智的決定。

基于 Google Bard 進行碼碼

基于 ChatGPT 進行碼碼

3、對話緩存能力

保留先前討論中的上下文是 ChatGPT 和 Google Bard 之間的一個關鍵區別。雖然 ChatGPT 可以存儲最多 3,000 個單詞的對話歷史記錄，但在生成響應時，它不主動使用此信息。這可能導致 ChatGPT 難以維持對話流程并為后續的提問提供準確的答案。

相比之下，Google Bard 在記住和利用早期交流的上下文方面表現出色。這使得它能夠更有效地調整其響應，利用先前交互的知識。因此，Google Bard 能夠更好地提供準確的答案，并在多個交換中保持對話的連貫性。

這種能力對于進行長時間對話或需要依賴上下文進行推理的任務非常有用。Google Bard 的上下文感知能力使其能夠更好地理解用戶的意圖，并在整個對話中提供更一致和有針對性的回復。

然而，ChatGPT 和 Google Bard 在其他方面仍然具有各自的優勢和適用場景。ChatGPT 在生成自然語言文本方面表現出色，而 Google Bard 在提供優化的代碼解決方案和基準測試方面非常強大。根據具體的使用情境和需求，選擇適合的模型將有助于獲得更好的結果。

4、外網訪問

ChatGPT 無法訪問互聯網確實是一個重大缺陷。 即使使用最新的 GPT-4 模型，人工智能聊天機器人使用的數據集對 2021 年 9 月之后的知識也很有限。由于缺乏對該日期之后發生的事件的全球認識，使得聊天機器人容易出現事實錯誤，特別是與 Microsoft Bing 等人工智能機器人相比 具有互聯網連接的人工智能。

幸運的是，Google Bard 具有實時訪問互聯網的能力，就像 Bing 一樣，可以執行互聯網搜索并智能地為您的所有查詢提供答案。此功能使其在獲取最新信息方面非常強大，而且不會出現重大錯誤。與 Bing 類似，Bard AI 也在底部包含 URL 源，供用戶進一步探索(盡管并非總是如此)。因此，當談到 Bard 和 ChatGPT 之間哪個機器人擁有最新答案時，Google BardAI 處于領先地位。

5、視覺效果

在此領域中，Google Bard 目前被公認為無可爭議的佼佼者。這是因為 ChatGPT 無法提供與查詢相關的任何圖像作為輸出結果。然而，ChatGPT 在純文本生成方面表現出色，并且能夠回答各種問題、提供信息和建議。

例如，我們可以這樣提問：

基于 Google Bard 進行問題提問

基于 ChatGPT 進行問題提問

6、插件集成能力

這兩種模型的盈利能力和商業化潛力在很大程度上取決于它們在其他系統中的整合能力。以 ChatGPT 為例，該模型已被廣泛整合到多個 Microsoft 產品中，例如 Bing、Edge 和 Teams。

目前，ChatGPT 提供廣泛的集成和多種插件選擇。這些 ChatGPT 插件極大地擴展了其功能并提供了多種用例。Expedia、FiscalNote、Instacart、KAYAK、Klarna、Milo、OpenTable、Shopify、Slack、Speak、Wolfram 和 Zapier 開發了一些著名的插件。通過這些插件，ChatGPT 可以增強其功能并為用戶提供各種功能和服務。

Google Bard 還與多個插件集成，包括 Walmart、Kayak、Uber Eats、Spotify、Adobe Firefly、Instacart、Wolfram Alpha 和 Khan Academy。

因此，總體來說，Google Bard 和 ChatGPT 都支持廣泛的第三方插件。

ChatGPT VS Google Bard 到底，該選擇誰?

盡管 Google Bard 和 ChatGPT 都是很出色的人工智能聊天機器人，但它們在功能上有所不同。ChatGPT 是一種更通用的語言模型，而 Bard 則專門設計用于聊天機器人對話。接下來，我們將聚焦以下場景進行簡要解析 Google Bard 和 ChatGPT ，哪種工具更適合我們的業務具體如下：

1、內容生成

ChatGPT 和 Google Bard 是功能強大的內容生成人工智能聊天機器人。ChatGPT 在文本總結方面表現出色，而 Bard 在回答問題時利用最新信息的能力更強。

ChatGPT 以其強大的文本生成能力而聞名，它能夠理解輸入的文本并生成準確的總結和回答。這使得它在處理需要提取和概括信息的任務時非常有用，如文檔摘要、知識問答等。ChatGPT 的GPT-3.5 模型為其提供了廣泛的語言理解和生成能力。

相比之下，Google Bard 利用了 Google 的 LaMDA 技術，更專注于對話任務和實時信息的處理。Bard 能夠使用最新的信息回答問題，并與用戶進行更自然、流暢的對話。這使得 Bard 在提供個性化和實時的答案時表現更出色。

2、客戶服務

在客戶服務自動化方面，ChatGPT 優于 Bard。ChatGPT 特別擅長使用常見問題的格式來回復客戶，處理有關運輸時間表、進度、產品退貨、產品和服務可用性以及技術支持等方面的查詢。

另一方面，Bard 則更適合時間管理和約會提醒，能夠確保按順序執行流程的所有步驟，并可用于自動執行餐廳預訂和旅行安排等任務。因此，如果目標是自動化客戶服務，ChatGPT 是更好的選擇。

ChatGPT 的文本生成能力使其能夠理解和回答客戶的常見問題，并提供詳細的信息和支持。它可以處理特定領域的查詢，提供有關產品和服務的相關細節，以及解決技術支持問題。這使得 ChatGPT 成為自動化客戶服務的強大工具。

與此不同，Bard 則更加注重對流程和任務的管理，可以管理時間安排，提醒約會，確保事務按照正確的順序進行，并處理一系列自動化任務，如餐廳預訂和旅行安排。Bard 在基于對話的任務和流程管理方面表現出色。

3、市場探索

作為強有力的 AI 智能工具，Google Bard 和 ChatGPT 都可以用于市場研究。然而，這兩種模型在適用于此用例方面存在一些關鍵差異。

Google Bard 在理解客戶需求和識別市場趨勢方面表現出色。它通過接受包含各種客戶反饋和市場研究數據的訓練數據集，具備較好的分析能力。此外，Bard 可以實時訪問和處理來自互聯網的信息，這使其能夠始終了解最新的趨勢和發展動態。

相反，ChatGPT 在生成富有創意和吸引力的營銷材料方面表現出色。它經過在包含各種創意文本類型(例如小說、詩歌和代碼)的數據集上的訓練，具備較高的創造力。這使得 ChatGPT 能夠生成引人注目的調查問卷、社交媒體帖子等營銷材料。

因此，如果我們的目標是了解客戶需求和市場趨勢，Google Bard 或許是更好的選擇。它具備通過分析客戶反饋和市場研究數據來提供洞察的能力。而如果我們需要生成創意和吸引人的營銷材料，那么，ChatGPT則更適合我們的需求。

綜上所述，ChatGPT 和 Google Bard 是兩種功能強大的語言模型，它們正在徹底改變我們與人工智能交互的方式。這兩種模型在許多領域展現出廣闊的前景和令人驚嘆的潛力。

ChatGPT 和 Google Bard 的出現為自然語言處理和智能對話帶來了重大突破。它們能夠理解和生成人類語言，為我們提供了與計算機進行更自然、流暢對話的可能性。無論是在客戶服務、市場研究、文本總結還是創意生成等領域，這兩種模型都顯示出了卓越的能力。

隨著技術的不斷進步和模型的不斷優化，我們可以期待 ChatGPT 和 Google Bard 在未來發揮更大的作用，有望在各個行業和應用領域帶來革命性的變化，為我們提供更智能、更高效的解決方案。

盡管這些模型存在一些差異和適用性上的限制，但它們的潛力無疑是令人無比興奮的。我們可以期待看到它們在教育、醫療、娛樂和商業等領域的廣泛應用，為我們的生活和工作帶來積極的影響。