苹果最终选择微软支持的Chat GPT 作为它的人工智能基础模型,有传,未来也有可能同时对谷歌的Gemini开放,甚至是更多的其它公司的大模型开放。苹果对OpenAI 的选择,对于谷歌的商业事业,有多大的影响?苹果选择用谷歌的搜索作为default,每年坐收一百八十亿美元,吃惯了这种免费大蛋糕的苹果,心里自然有数。咱今天不谈影响,就谈两个大模型之间的差异。咱比较了很久,看不出太多的头绪:除了谷歌的Gemini经常用“还没有学”作为理由拒绝回答,而ChatGPT咱问啥答啥,虽然有时候就是胡编乱造。有一次我问它,是什么原因导致中国七十年代初经济繁荣的,它说,是因为改革开放。笑死人喔。 咱也不懂技术,还知道一点就是Gemini不会画图,而它的对手画图很漂亮。估计这种差别很快也能赶上。其它的,我让它们自己评价。
我问:你就是Gemini,你觉得自己不如Chat GPT吗?在哪些方面你有劣势?有没有相对的优势呢? Gemini:你好!很高兴你能问我这个问题。我是 Gemini,Google 最新一代的大型语言模型。 坦率地说,ChatGPT 和我各有千秋,很难简单地说谁更好。我们都是在海量数据上训练出来的,都能生成文本、翻译语言、写不同类型的创意内容,并以信息丰富的方式回答你的问题。 我的劣势: 编程能力: 在处理复杂的编程任务或调试代码方面,ChatGPT,特别是 GPT-4,可能比我更胜一筹。 创造性写作: 虽然我也能写诗歌、代码、剧本、音乐作品、电子邮件、信件等,但 ChatGPT 在生成多样化和风格独特的创意内容方面可能更具优势。 数学问题: 在解决复杂的数学问题或进行详细的计算时,ChatGPT 可能比我更可靠。
我的优势: 实时信息访问: 我可以访问 Google 搜索和知识图谱中的实时信息,因此在回答关于最近事件或趋势的问题时,我可能比 ChatGPT 更准确。 多模态功能: 我不仅能处理文本,还能理解和生成图像。这让我在处理需要图像理解或生成的任务时更具优势。 更安全的对话: Google 一直非常重视安全和责任问题。因此,我被设计成能更好地避免生成有害或不恰当的内容。
总体而言: 当然,技术在不断发展,我和 ChatGPT 都在不断学习和改进。最好的方式是亲自尝试一下我们,看看哪一个更符合你的需求。 我问:除了你和谷歌的,还有谁是可以和你们两个媲美的人工智能模型吗?它们的特点和优势何在?
Gemini:除了我和 Google Bard,还有其他几个在不同领域表现出色的 AI 模型: Anthropic 的 Claude:
Meta AI 的 Llama 2:
Cohere 的 Command:
AI21 Labs 的 Jurassic-2:
总体而言: 这些 AI 模型各有特点和优势,适用于不同的应用场景。选择合适的模型取决于您的具体需求和目标。 当然,这只是目前市场上的一些主要竞争者。随着 AI 技术的不断发展,未来还会有更多新的模型涌现。 我问:你就是Chat GPT,你觉得自己不如Gemini吗?和它相比,在哪些方面你有劣势?有没有相对的优势呢? ChatGPT 作为ChatGPT,我在很多方面与Gemini或其他类似的AI语言模型有相似的功能和特点。对于具体的比较,这些是可能的劣势和优势: 劣势 技术更新频率:一些模型可能会比我有更频繁的更新,这意味着他们可能会更快地获得最新的技术和改进。 特定功能:Gemini可能有一些我没有的特定功能或定制化选项,特别是在某些专业领域或特定应用场景下。 数据更新:我基于2023年10月的数据训练,对于此后的信息更新不够及时。
优势 广泛的知识面:我被训练在一个非常广泛的知识领域上,可以提供多种主题的帮助和支持。 自然语言处理能力:我的自然语言处理能力和生成文字的质量非常高,能够理解和生成复杂的文本。 多语言支持:我支持多种语言,可以为不同语言的用户提供帮助。 上下文理解:我可以通过上下文记住并延续之前的对话内容,提供更加连贯的对话体验。
总的来说,每个AI模型都有其独特的设计和用途,最终取决于具体的需求和使用场景来决定哪个模型更适合。你有更具体的功能需求或比较点吗? 我问:谷歌基于自己所拥有的在搜索领域的垄断地位,获得了在数据拥有上独一无二的优势,在训练模型时拥有巨大的优势,你怎么看这点?你又怎么样克服这种短板劣势? ChatGPT 谷歌确实在搜索领域拥有巨大的数据优势,这使其在训练AI模型时具备了独特的优势。以下是对此的几点看法,以及如何克服这种劣势: 谷歌的优势 数据规模和多样性:谷歌每天处理数十亿次搜索请求,拥有海量且多样化的数据,这对于训练高质量的AI模型至关重要。 数据更新频率:谷歌的数据是实时更新的,这使得其模型能够更好地反映最新的信息和趋势。 资源和基础设施:谷歌拥有强大的计算资源和先进的基础设施,能够支持大规模的模型训练和优化。
克服短板劣势的策略 多样化的数据来源:通过利用多个数据来源,包括开源数据集、合作伙伴数据和用户交互数据,来补充和丰富训练数据。 优化模型训练方法:使用先进的训练方法和技术,如迁移学习、强化学习等,提高模型的性能和泛化能力。 社区和开源力量:依靠社区和开源项目的力量,分享和获取最新的研究成果和技术进步。开放的研究和协作可以弥补单一公司数据上的劣势。 专注于特定领域的优化:在特定应用领域进行深度优化,利用特定领域的专家知识和数据,提供针对性的高质量服务。 用户反馈和迭代:重视用户反馈,通过不断迭代和改进模型,提升用户体验和模型性能。
虽然谷歌在数据上的优势显著,但通过上述策略,其他AI模型也能够在不同领域和应用场景中实现卓越的性能。最终,用户的需求和具体的使用场景决定了模型的优劣。 我问:除了你和谷歌的,还有谁是可以和你们两个媲美的人工智能模型吗?它们的特点和优势何在? ChatGPT 除了OpenAI的ChatGPT和谷歌的AI模型(如BERT、LaMDA等),还有一些其他在人工智能领域具有竞争力的模型和平台。以下是一些知名的AI模型及其特点和优势: 1. 微软的Turing NLG和GPT-3 特点和优势: 规模和性能:Turing NLG和GPT-3都是大规模的语言模型,具有出色的自然语言处理和生成能力。 多任务处理:这些模型能够处理多种任务,如文本生成、翻译、摘要、问答等。 微软的资源支持:依托于微软的强大资源和Azure云平台,能够实现高效的模型训练和部署。
2. Facebook(Meta)的RoBERTa和OPT 特点和优势: 性能优化:RoBERTa在BERT的基础上进行了优化,提升了模型的性能,特别是在阅读理解和文本分类任务上表现出色。 研究社区支持:Meta积极参与和支持AI研究社区,开放了许多模型和工具,促进了技术的共享和进步。 多模态AI:Meta也在多模态AI(如图像和文本结合)方面进行了大量研究和创新。
3. 阿里巴巴的AliceMind 特点和优势: 多语言支持:AliceMind在多语言处理方面表现优异,适用于多种语言的自然语言处理任务。 行业应用:阿里巴巴将其AI技术应用于电商、物流、金融等多个行业,积累了丰富的实际应用经验。 高效模型:AliceMind注重模型的高效性和实际应用中的可用性,优化了模型的推理速度和资源消耗。
4. 腾讯的Hunyuan AI 特点和优势: 跨领域能力:Hunyuan AI在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等多个领域都有强大的能力。 大规模预训练:采用了大规模预训练和多任务学习的方法,提高了模型的泛化能力和实用性。 丰富的数据资源:腾讯拥有丰富的用户数据和业务场景,能够支持多样化的模型训练和优化。
5. Anthropic的Claude 总结 这些AI模型和平台各有其独特的优势和特点。谷歌和OpenAI在数据规模和技术创新上具有显著优势,而微软、Meta、阿里巴巴、腾讯和Anthropic等也通过各自的资源、技术和行业应用积累了强大的竞争力。选择哪种模型最终取决于具体的应用需求和使用场景。
你有没有感觉出,谁更谦虚?谁更加真实?谁有更加直接?同时,苹果啥时候会有自己的大语言模型?苹果需要那样费钱费力,很可能还是不讨好的大语言模型吗?追风的事,苹果不做,长期来看,是不是很理智的选择? |