Gemini 対 ChatGPT 対オフライン Alpaca: 大規模言語モデルはどれが最適ですか?

大規模言語モデル (LLM) にはあらゆる形状とサイズがあり、適切と思われるあらゆる方法で役立ちます。しかし、さまざまなニーズに最適なモデルはどれでしょうか?私たちは、Alphabet、OpenAI、Meta の有力な AI システムを真剣にテストしました。確認する ChatGPT と Google Gemini の比較: どちらが優れていますか?

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AI チャットボットについて知っておくべきこと

一般に、人工知能の使用は、数十年にわたってコンピューター科学者の目標であり、さらに長い間、SF 作家や映画製作者の主力となってきました。

汎用人工知能は人間の認知能力と同様の知能を示し、コンピューターまたはアプリケーションが人間の知能を発揮できるかどうかを判断する方法であるチューリングテストは、最初に確立されてから 70 年間、事実上疑問が残されていません。

最近の非常に大規模なコンピューティングの融合、巨額の投資、そしてオープンなインターネットで自由に入手できる目もくらむような量の情報により、大手テクノロジー企業は次の単語分割 (つまりトークン) を予測できるモデルをトレーニングできるようになりました。記号の文字列。

この記事を書いている時点では、どちらも... Google ジェミニ وAI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、 OpenAI の Web インターフェイスを使用してテストすることができます。

メタ言語モデル LLaMa は Web 上では入手できませんが、LLaMa を自分のハードウェアに簡単にダウンロードして実行し、コマンドラインから使用したり、マシン上で Dalai を実行したりすることができます。インターフェイスを使用します。

テスト目的で、スタンフォード大学の Alpaca 7B モデル (LLaMa を改良したもの) を実行し、Gemini および ChatGPT と比較します。

以下の比較とテストは包括的なものではありませんが、重要なポイントと機能を示します。

最も使いやすい LLM モデルは何ですか?

Gemini と ChatGPT の両方で、チャットボットを使用するにはアカウントが必要です。 Google アカウントと OpenAI アカウントはどちらも簡単に無料で作成でき、すぐに質問を始めることができます。

ただし、LLaMa をローカルで実行するには、ある程度の専門知識、またはチュートリアルに従う能力が必要です。また、かなりの量の保管スペースも必要になります。

どの LLM モデルが最も高級ですか?

Gemini と ChatGPT はどちらも包括的なプライバシーポリシーを定めており、Google はドキュメントの中で、「Gemini の会話では、自分を特定したり、他人を特定したりするのに役立つ可能性のある情報を含めないでください」と繰り返し述べています。

デフォルトでは、Google はユーザーの IP アドレス、コメント、使用情報に基づいて、会話の内容と大まかな地理的位置を収集します。この情報は Google アカウントに最大 18 か月間保存されます。 Gemini アクティビティの保存を一時停止することはできますが、「品質の向上と製品の改善に役立てるため、人間のレビュー担当者が Gemini との会話を読み、コメントし、処理します」ことに注意してください。

ジェミニの使用には、 Googleの標準プライバシーポリシーについて.

OpenAI のプライバシーポリシーもほぼ同様で、IP アドレスと使用状況データを収集します。 Google が使用する期間限定の保持とは異なり、OpenAI は、「お客様へのサービスの提供、紛争の解決などのその他の正当なビジネス目的、安全性およびセキュリティ上の理由から、お客様の個人情報を必要な期間のみ保持する」と述べています。、または法的義務を遵守するためです。」

対照的に、デバイス上のローカルフォームにはアカウントが必要なく、ユーザーデータを誰とも共有する必要もありません。

どの LLM モデルが最も一般的な知識を持っていますか?

どの LLM が最も優れた一般知識を持っているかをテストするために、3 つの質問をしました。

最初の質問: 5 つの面を持つ国旗はどれですか? 正解はジェミニのみで、ネパールの国旗は五芒星であると答えました。

ChatGPT は、「5 つの側面を持つ国旗はない」と自信を持って主張しました。国旗は通常、長方形または正方形の形をしており、独特の色、模様、記号によって区別されます。」

私たちの地元のモデルもほぼ同様で、「インドの国旗は 1916 つの側面があり、インドの独立運動を表すために XNUMX 年にデザインされた」と指摘しました。この旗は確かに存在し、XNUMX つの側面がありましたが、それはインドの自治運動の旗であり、国旗ではありませんでした。

どのモデルも、エンドウ豆の形をした物体の正しい用語は「peasy」であるという主張に応答できませんでしたが、ChatGPTはエンドウ豆が「完全に円形で対称的な3次元の幾何学的形状」を持っているとさえ示唆しています。

3 つのチャットボットはすべて、フランコ・マレルバをイタリアの宇宙飛行士であり欧州議会議員であると正しく識別し、ジェミニはマレルバの Wikipedia のエントリの一部に似た表現で回答しました。確認する ChatGPT 対 Microsoft Bing AI 対 Google Gemini: 最高の AI チャットボットはどれですか?

技術指導にはどの LLM モデルが適していますか?

技術的な問題に遭遇したとき、チャットボットに助けを求めたくなるかもしれません。テクノロジーが進歩しても、変わらないものもあります。 BS 1363 電気プラグは、1947 年以来イギリス、アイルランド、その他多くの国で使用されています。私たちは、現地のモデルに正しく差し込む方法を尋ねました。

プラグに接続されているケーブルには、相線 (茶色)、接地線 (黄色/緑色)、および中性線 (青色) があります。プラグハウジング内の正しい端子に接続する必要があります。

Dalai アプリはプラグを「英国式」と正しく認識しましたが、その後コースを外れ、代わりに古いワイヤの色の古い BS 546 円形プラグの指示を提供しました。

ChatGPT はもう少し役に立ちました。彼はワイヤーの色に正確に名前を付け、材料のリストと 1363 つの説明書のセットを提供しました。 ChatGPTは、茶色のワイヤを「L」というラベルの付いた端子に、青色のワイヤを「N」端子に、黄色のワイヤを「E」に配置することも提案しました。これは、放送局が BSXNUMX に格付けされている場合に当てはまりますが、そうではありません。

Gemini は正しい配線の色を識別し、それらをライブ、ニュートラル、およびアース端子に接続するように指示しました。それらを識別する方法についての指示は与えられなかった。

我々の意見では。どのチャットボットも、誰かが BS 1363 電気プラグを正しく接続するのに役立つ十分な指示を提供していませんでした。短くて正しい答えは、「左が青、右が茶色」です。

コードの作成にはどの LLM モデルが適していますか?

Python は、ほとんどの最新のプラットフォームで実行できる便利なプログラミング言語です。私たちはモデルに Python を使用し、「加算、減算、乗算、除算などの算術演算を実行できる基本的な計算機を作成する」よう指示しました。ユーザーは入力を受け取り、結果を表示する必要があります。」これは初心者にとって最高のプログラミングプロジェクトの 1 つです。

Gemini と ChatGPT はどちらも、テストと検証が可能な、使用可能な完全なコメント付きコードをすぐに返しましたが、ローカルモデルからはコードは生成されませんでした。