【AI】技术革命较量:Google Gemini Ultra与ChatGPT-4生成对比,谁是真正的NLP霸主?

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【AI】技术革命较量:Google Gemini Ultra与ChatGPT-4生成对比,谁是真正的NLP霸主?。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一 、概述

1.1 前言

  Google在2024年2月8日发布了Genimi Ultra(Genimi Advanced)正式商用版本,作为NLP人工智能的爱好者,我也在2月10日试用了Genimi,相比于Chatgpt4,Genimi Advanced可以免费试用2个月,2个月后19.99美金的价格可以选择是否续订。
  本篇文章,将使用相同的Prompt,从代码生成和文本生成两个角度横向对比GPT-4-0125-Preview,Chatgpt4、Genimi Advance的输出内容。

1.2 Genimi新版本介绍

  首先,我们看下Genimi的发布内容,文章开篇使用了一个极具吸引力的标题《我们双子座时代的下一篇章》,妥妥的UC老粉,看来Google掌握了AI大模型时代的精髓—流量密码。不管好不好用是不是第一,吸引到关注,拉来足够多的流量才是重点。
  第一段一个短视频,我没看,直接跳过了,正文前半段一堆吹嘘,大致意思是我们取得了很多进展,遥遥领先,这里就不贴上来了,感兴趣的可以去看原文,链接在这儿: 原文链接google genimi,AI与云计算,人工智能,自然语言处理

正文感觉比较有价值的信息:

  • Bard改名叫Genimi
  • Gemini Ultra版本改名叫Genimi Advanced
  • 订阅Google One Al Premium就可以用Genimi Advanced
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进入Genimi Advanced,显示了订阅价格,亮点是赠了2T的存储空间,相比Chatgpt,这个算是意外之喜了。
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需要绑定一个信用卡,才能试用Genimi Advanced,好在赠送了2个月试用,试用结束之后才会开始扣费,可以在试用结束之前退订不扣费。
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进入Genimi对话窗口,有2个模型可以选择,Genimi 和Genimi Advanced
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二、python代码生成

本文会在Chatgpt4、GPT-4-0125-Preview、Genimi Advaced中使用相同的Prompt,然后将三者的输出贴出来,方便大家横向对比输出内容效果。Prompt中是我以前写的半成品python代码。

2.1 prompt:

你现在的角色是一个python软件开发工程师,你对python进行GUI编程非常了解。请帮我优化以下的python代码

from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QVBoxLayout, QPushButton, QComboBox, QLineEdit, QRadioButton, QPlainTextEdit  
import sys  
  
class MainWindow(QWidget):  
    def __init__(self):  
        super().__init__()  
  
        # 创建一个垂直布局,用于添加控件  
        self.layout = QVBoxLayout()  
  
        # 设备端口选择(COM0、COM1等),是一个下拉列表  
        self.combo_box_port = QComboBox()  
        self.combo_box_port.addItem('COM0')  
        self.combo_box_port.addItem('COM1')  
        self.layout.addWidget(self.combo_box_port)  
  
        # Modbus串口通讯参数设置:波特率—下拉列表、校验位-单选控件、停止位—单选控件、数据位—单选控件、从站号—输入框(输入范围0~255的整数)  
        self.combo_box_baudrate = QComboBox()  
        self.combo_box_baudrate.addItem('9600')  
        self.combo_box_baudrate.addItem('19200')  
        self.layout.addWidget(self.combo_box_baudrate)  
  
        self.radio_parity = QRadioButton("Parity")  
        self.layout.addWidget(self.radio_parity)  
  
        self.radio_stopbit = QRadioButton("Stop Bit")  
        self.layout.addWidget(self.radio_stopbit)  
  
        self.radio_databit = QRadioButton("Data Bit")  
        self.layout.addWidget(self.radio_databit)  
  
        self.slave_address = QLineEdit("0")  
        self.layout.addWidget(self.slave_address)  
  
        # 通讯收发数据帧显示控件,一个显示Serial_Error接收到的数据和发送到的数据的控件  
        self.text_frame = QPlainTextEdit()  
        self.layout.addWidget(self.text_frame)  
  
        # Modbus错误码选择—下拉列表  
        self.combo_box_error_code = QComboBox()  
        self.combo_box_error_code.addItem('Illegal function code')  
        self.combo_box_error_code.addItem('Illegal data address')  
        self.layout.addWidget(self.combo_box_error_code)  
  
        # 启动按钮—按钮控件  
        self.start_button = QPushButton('Start')  
        self.layout.addWidget(self.start_button)  
  
        self.setLayout(self.layout)  
  
# 使用以下代码可以创建一个窗口并显示出来  
app = QApplication(sys.argv)  
window = MainWindow()  
window.show()  
app.exec_()




2.2 Genimi Advanced 回复

Python代码优化
以下是一些针对您提供的 Python 代码的优化建议:

1. 布局优化:

  • 使用 QHBoxLayout 代替 QVBoxLayout 布局串口参数设置部分,使界面更加紧凑。
  • 使用 QGridLayout 布局 Modbus 错误码和启动按钮,使其排列更加整齐。

2. 代码结构优化:

  • 将 Modbus 串口参数设置提取为单独的类或函数,提高代码的复用性。
  • 将错误码列表提取为常量字典,方便维护和更新。

3. 控件使用优化:

  • 使用 QSpinBox 代替 QLineEdit 输入从站号,方便用户输入。
  • 使用 QCheckBox 代替 QRadioButton 选择校验位、停止位和数据位,减少控件数量。
  • 使用 QTableWidget 显示通讯收发数据帧,更加直观易读。

4. 其他优化:

  • 使用 pyqtgraph 等库绘制数据曲线,更加直观地展示数据变化。
  • 使用多线程处理 Modbus 通讯,提高程序响应速度。

代码示例:

from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QHBoxLayout, QVBoxLayout, QPushButton, QComboBox, QSpinBox, QCheckBox, QTableWidget, QTableWidgetItem
from PyQt5.QtCore import Qt
import sys

class SerialPortSettings(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.layout = QHBoxLayout()

        self.combo_box_port = QComboBox()
        self.combo_box_port.addItem('COM0')
        self.combo_box_port.addItem('COM1')

        self.combo_box_baudrate = QComboBox()
        self.combo_box_baudrate.addItem('9600')
        self.combo_box_baudrate.addItem('19200')

        self.check_box_parity = QCheckBox("Parity")
        self.check_box_stopbit = QCheckBox("Stop Bit")
        self.check_box_databit = QCheckBox("Data Bit")

        self.spin_box_slave_address = QSpinBox()
        self.spin_box_slave_address.setRange(0, 255)

        self.layout.addWidget(self.combo_box_port)
        self.layout.addWidget(self.combo_box_baudrate)
        self.layout.addWidget(self.check_box_parity)
        self.layout.addWidget(self.check_box_stopbit)
        self.layout.addWidget(self.check_box_databit)
        self.layout.addWidget(self.spin_box_slave_address)

        self.setLayout(self.layout)


class MainWindow(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.layout = QVBoxLayout()

        self.serial_port_settings = SerialPortSettings()

        self.text_frame = QTableWidget()
        self.text_frame.setColumnCount(2)
        self.text_frame.setHorizontalHeaderLabels(["接收", "发送"])

        self.combo_box_error_code = QComboBox()
        self.combo_box_error_code.addItem('Illegal function code')
        self.combo_box_error_code.addItem('Illegal data address')

        self.start_button = QPushButton('Start')

        self.layout.addWidget(self.serial_port_settings)
        self.layout.addWidget(self.text_frame)
        self.layout.addWidget(self.combo_box_error_code)
        self.layout.addWidget(self.start_button)

        self.setLayout(self.layout)


app = QApplication(sys.argv)
window = MainWindow()
window.show()
app.exec_()




优化说明:

  • 使用 QHBoxLayout 布局串口参数设置部分,使界面更加紧凑。
  • 将 Modbus 串口参数设置提取为单独的类 SerialPortSettings,提高代码的复用性。
  • 使用 QSpinBox 代替 QLineEdit 输入从站号,方便用户输入。
  • 使用 QCheckBox 代替 QRadioButton 选择校验位、停止位和数据位,减少控件数量。
  • 使用 QTableWidget 显示通讯收发数据帧,更加直观易读。
  • 使用 QGridLayout 布局 Modbus 错误码和启动按钮,使其排列更加整齐。

截图:google genimi,AI与云计算,人工智能,自然语言处理

2.3 Chatgpt4 回复

你的代码已经是一个非常好的开始,但是我们可以通过一些方法来优化它,让它更加有效和易于维护。以下是一些建议:

  1. 使用循环来添加相似的控件项:对于需要添加多个相似项的下拉列表(如QComboBox),我们可以使用循环来简化代码。
  2. 分离UI初始化和业务逻辑:将UI组件的初始化放在一个单独的方法中,这样主初始化函数__init__会更加清晰。
  3. 使用更具描述性的变量名:使变量名更具描述性,以便于理解控件的用途。
  4. 限制QLineEdit的输入:为从站号的输入框(QLineEdit)添加输入验证,确保用户只能输入0到255之间的整数。
  5. 添加注释:在代码中添加更多注释,可以帮助其他开发者(或未来的你)更快地理解代码的意图。

基于这些建议,下面是优化后的代码示例:

from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QVBoxLayout, QPushButton, QComboBox, QLineEdit, QRadioButton, QPlainTextEdit
from PyQt5.QtCore import QIntValidator
import sys

class MainWindow(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.initializeUI()

    def initializeUI(self):
        # 初始化UI布局
        layout = QVBoxLayout()

        # 设备端口选择
        self.combo_box_port = self.createComboBox(["COM0", "COM1"])
        layout.addWidget(self.combo_box_port)

        # 波特率选择
        self.combo_box_baudrate = self.createComboBox(['9600', '19200'])
        layout.addWidget(self.combo_box_baudrate)

        # 校验位、停止位、数据位单选按钮
        self.radio_parity = QRadioButton("Parity")
        self.radio_stopbit = QRadioButton("Stop Bit")
        self.radio_databit = QRadioButton("Data Bit")
        layout.addWidget(self.radio_parity)
        layout.addWidget(self.radio_stopbit)
        layout.addWidget(self.radio_databit)

        # 从站地址输入框
        self.slave_address = QLineEdit("0")
        self.slave_address.setValidator(QIntValidator(0, 255))  # 限制输入范围0~255
        layout.addWidget(self.slave_address)

        # 数据帧显示控件
        self.text_frame = QPlainTextEdit()
        layout.addWidget(self.text_frame)

        # Modbus错误码选择
        self.combo_box_error_code = self.createComboBox(['Illegal function code', 'Illegal data address'])
        layout.addWidget(self.combo_box_error_code)

        # 启动按钮
        self.start_button = QPushButton('Start')
        layout.addWidget(self.start_button)

        self.setLayout(layout)

    def createComboBox(self, items):
        """快速创建并填充QComboBox的辅助方法"""
        combo_box = QComboBox()
        for item in items:
            combo_box.addItem(item)
        return combo_box

# 使用以下代码可以创建一个窗口并显示出来
app = QApplication(sys.argv)
window = MainWindow()
window.show()
sys.exit(app.exec_())

`

这些改进提高了代码的可读性和可维护性,并使得UI初始化更加模块化。此外,为QLineEdit添加输入验证是一个重要的改进,它确保用户输入的数据是有效的,从而减少了潜在的错误。

截图
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2.4 GPT-4-0125-preview 回复

为了优化你的代码,我会进行以下调整:

  1. 使用列表来添加下拉菜单的项,减少代码重复。
  2. 对于具有枚举值选项的控件(如波特率、错误码),定义清晰的列表以改善可读性和维护性。
  3. 利用循环简化重复的构造步骤,如为下拉框添加多个项。
  4. 还可以考虑对相似的控件(如单选按钮控件)使用循环或者函数来创建,以进一步简化代码。

以下是优化后的代码部分示例:

from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QVBoxLayout, QPushButton, QComboBox, QLineEdit, QRadioButton, QPlainTextEdit
import sys

class MainWindow(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()
  
        # 创建一个垂直布局用于添加控件
        self.layout = QVBoxLayout()

        # 设备端口选择(COM0、COM1等)
        self.combo_box_port = QComboBox()
        port_items = ['COM0', 'COM1']  # 可以按需增加更多端口
        self.combo_box_port.addItems(port_items)
        self.layout.addWidget(self.combo_box_port)

        # Modbus串口通讯参数设置:波特率
        self.combo_box_baudrate = QComboBox()
        baudrate_items = ['9600', '19200']  # 根据需要添加其他波特率
        self.combo_box_baudrate.addItems(baudrate_items)
        self.layout.addWidget(self.combo_box_baudrate)

        # 示例:如何用循环创建单选按钮
        radio_buttons = ['Parity', 'Stop Bit', 'Data Bit']
        for btn_label in radio_buttons:
            radio_button = QRadioButton(btn_label)
            self.layout.addWidget(radio_button)

        # 从站地址输入框
        self.slave_address = QLineEdit("0")
        self.layout.addWidget(self.slave_address)

        # 通讯收发数据帧显示控件
        self.text_frame = QPlainTextEdit()
        self.layout.addWidget(self.text_frame)

        # Modbus错误码选择
        self.combo_box_error_code = QComboBox()
        error_code_items = ['Illegal function code', 'Illegal data address']
        self.combo_box_error_code.addItems(error_code_items)
        self.layout.addWidget(self.combo_box_error_code)

        # 启动按钮
        self.start_button = QPushButton('Start')
        self.layout.addWidget(self.start_button)

        self.setLayout(self.layout)

# 使用以下代码可以创建一个窗口并显示出来
app = QApplication(sys.argv)
window = MainWindow()
window.show()
app.exec_()

这种方法简化了为下拉列表和其他重复项添加数据的步骤,并使代码更清晰、易于维护。如果有进一步的需求或者特定的优化方向,请随时告诉我。

截图:
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三、文本生成

3.1 Prompt

你现在的角色是一个有十年工作经验的软件测试工程师,你对嵌入式设备的软件测试非常了解。你现在需要测试嵌入式设备的CPU和内存性能(运行在linux系统,黑盒测试),请使用结构化思维模型,提出测试点,每个测试点要详细说明测试步骤和预期结果

3.2 Genimi Advance 回复

嵌入式设备 CPU 和内存性能测试点

测试环境:

  • 硬件: 嵌入式设备 (例如: 路由器, 智能家居设备)
  • 软件: Linux 操作系统

测试目标:

  • 评估嵌入式设备的 CPU 和内存性能
  • 识别性能瓶颈
  • 验证系统是否满足性能需求

测试方法:

  • 黑盒测试

测试点:

1. CPU 性能测试

  • 测试点 1.1: CPU 使用率测试

    • 测试步骤:

      1. 使用 tophtop 命令查看 CPU 使用率
      2. 运行不同负载 (例如: CPU 密集型应用程序) 并观察 CPU 使用率变化
    • 预期结果:

      • CPU 使用率在正常范围内 (例如: 不超过 80%)
      • CPU 使用率不会持续飙高
  • 测试点 1.2: CPU 性能基准测试

    • 测试步骤:

      1. 使用 sysbenchlmbench 等工具进行 CPU 性能基准测试
      2. 将测试结果与其他类似设备进行比较
    • 预期结果:

      • CPU 性能符合预期
      • CPU 性能与同类设备相比具有竞争力

2. 内存性能测试

  • 测试点 2.1: 内存使用率测试

    • 测试步骤:

      1. 使用 free 命令查看内存使用率
      2. 运行不同负载 (例如: 内存密集型应用程序) 并观察内存使用率变化
    • 预期结果:

      • 内存使用率在正常范围内 (例如: 不超过 80%)
      • 内存使用率不会持续飙高
  • 测试点 2.2: 内存性能基准测试

    • 测试步骤:

      1. 使用 sysbenchlmbench 等工具进行内存性能基准测试
      2. 将测试结果与其他类似设备进行比较
    • 预期结果:

      • 内存性能符合预期
      • 内存性能与同类设备相比具有竞争力

3. 其他测试点

  • 测试点 3.1: CPU 和内存压力测试

    • 测试步骤:

      1. 同时运行 CPU 和内存密集型应用程序
      2. 观察系统性能是否出现明显下降
    • 预期结果:

      • 系统性能不会出现明显下降
      • 系统能够稳定运行
  • 测试点 3.2: 功耗测试

    • 测试步骤:

      1. 在不同负载情况下测量设备功耗
      2. 分析功耗与 CPU 和内存使用率之间的关系
    • 预期结果:

      • 功耗与 CPU 和内存使用率成正比
      • 功耗在正常范围内

测试报告:

  • 测试报告应包括以下内容:

    • 测试环境
    • 测试目标
    • 测试方法
    • 测试结果
    • 结论

注意:

  • 以上测试点仅供参考,实际测试内容需要根据具体需求进行调整。
  • 测试过程中需要注意收集详细的测试数据,以便进行分析和判断。

参考资料:

  • Linux CPU Performance Testing: <移除了无效网址>
  • Linux Memory Performance Testing: <移除了无效网址>
  • Sysbench: https://sysbench.sourceforge.io/
  • Lmbench: <移除了无效网址>

截图:
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3.3 Chatgpt4 回复

作为一名有十年工作经验的软件测试工程师,对于嵌入式设备的CPU和内存性能测试,我们可以采用黑盒测试方法来进行。以下是基于结构化思维模型提出的测试点,包括详细的测试步骤和预期结果:

1. CPU性能测试

测试点1:CPU计算性能

  • 测试步骤
    1. 选择或设计用于CPU性能测试的基准测试软件,如Sysbench、Lmbench等。
    2. 在嵌入式设备上安装并运行基准测试软件。
    3. 执行计算密集型任务,例如质数计算、浮点运算等。
    4. 记录CPU的处理速度和完成任务的时间。
  • 预期结果:CPU能够在预定的时间内完成计算任务,且处理速度符合设备规格说明书中的性能指标。

测试点2:多任务处理能力

  • 测试步骤
    1. 同时运行多个计算密集型和I/O密集型任务。
    2. 监控CPU的利用率、上下文切换次数以及任务响应时间。
    3. 分析任务并发执行时CPU的表现。
  • 预期结果:CPU能够有效地管理多任务,并保持较高的利用率,同时确保任务响应时间合理。

2. 内存性能测试

测试点1:内存读写速度

  • 测试步骤
    1. 使用内存性能测试工具,如Memtest86+或者是Stream等。
    2. 在嵌入式设备上执行内存读写操作。
    3. 记录内存的读写速度。
  • 预期结果:内存的读写速度达到设备规格说明书中的标准。

测试点2:内存容量及泄露测试

  • 测试步骤
    1. 通过运行能够逐渐增加内存使用的应用程序。
    2. 监控内存使用情况,包括总量和剩余可用量。
    3. 检查长时间运行后的内存泄露情况。
  • 预期结果:内存容量符合规格要求,长时间运行应用程序后不出现明显的内存泄露。

3. 综合性能测试

测试点:系统稳定性和负载能力

  • 测试步骤
    1. 使用性能测试工具模拟高负载情况,如压力测试工具Stress或Stress-ng。
    2. 在高负载下运行系统一定时间。
    3. 监控系统资源的使用情况,包括CPU、内存、I/O等。
    4. 观察系统是否出现崩溃、重启或性能显著下降的情况。
  • 预期结果:系统能够在高负载下稳定运行,资源使用率保持在合理范围内,不出现系统崩溃或重启的情况。

通过上述测试点的详细测试步骤和预期结果,我们能够全面评估嵌入式设备CPU和内存的性能,确保设备能够满足实际应用中的需求。这些测试不仅关注单一性能指标,而且综合评估设备在实际运行环境中的表现。

截图:
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3.3 GPT-4-0125-preview 回复

对于进行嵌入式设备的CPU和内存性能测试,我们可以采用以下结构化思维模型来制定测试计划:

  1. 测试目标细分:分别针对CPU性能和内存性能制定详细的测试点。
  2. 定义测试方法:确定采用的压力测试、性能测试工具或手段。
  3. 测试环境设置:确保测试环境与实际运行环境相仿。
  4. 测试执行:按照预定步骤执行测试,并记录结果。
  5. 结果验证:根据预期结果验证测试结果是否符合性能标准。
  6. 问题报告与分析:对测试中发现的问题进行记录和分析。

1. CPU性能测试点

测试点1:CPU压力测试

  • 测试步骤

    • 使用 stresssysbench 工具在Linux系统上生成CPU负载。
    • 使用一系列的CPU密集型任务(如大量的计算任务)。
    • 观察并记录CPU使用率、系统响应时间等关键指标。
    • 可以分别设置不同的并发线程数量,进行多次测试。
  • 预期结果

    • CPU使用率应接近但不应长时间保持在100%,避免系统过载。
    • 系统响应时间应在合理范围内,无明显延迟。
    • 随着并发线程数的增加,系统处理能力应成比例增加,直到达到性能瓶颈。

测试点2:CPU时钟频率及核心数的验证

  • 测试步骤

    • 使用 lscpu 查看CPU的时钟频率与核心数。
    • 根据设备规格书核对CPU的时钟频率与核心数。
    • 运行并行处理任务,通过 tophtop 观察各核心的负载。
  • 预期结果

    • lscpu 输出的CPU时钟频率与核心数与规格书相符。
    • 各核心在并行任务下均匀负载,无明显的不平衡。

2. 内存性能测试点

测试点1:内存使用率和泄漏测试

  • 测试步骤

    • 使用 valgrind 工具检测内存泄漏。
    • 在设备上运行能够持续占用内存资源的任务。
    • 使用 freetop 命令定时监控内存使用情况。
  • 预期结果

    • 随着时间推移,内存使用率上升后应稳定,无明显的持续性增长。
    • valgrind 应不报告任何内存泄漏。

测试点2:内存读写速率测试

  • 测试步骤

    • 使用 dd 命令测量内存到磁盘的写入速率。
    • 使用 hdparm 测试内存读取速率。
    • 重复多次测试并记录结果。
  • 预期结果

    • 内存读写速率应与设备规格书中声明的值相近,且稳定。
    • 不同次数的测试结果之间波动小。

以上测试点是在进行黑盒测试时,基于性能角度对嵌入式Linux设备CPU和内存进行检测的基础架构。在真实场景中,可能还需要根据设备的具体应用场景进行一些特定的性能测试。

四、分析

4.1 Python代码生成

4.1.1 运行

三个平台生成的代码,只有Chatgpt4没有运行成功报错了,Genimi Advanced 和 GPT-4-0125-Preview都成功运行,Genimi Advanced 还对生成的UI界面控件布局进行了调整,这一轮Genimi Advaced小胜

Prompt代码运行


google genimi,AI与云计算,人工智能,自然语言处理


Genimi代码运行
运行成功,软件UI界面控制布局进行了调整


google genimi,AI与云计算,人工智能,自然语言处理

Chatgpt
运行失败
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GPT-4-0125-preview
运行成功,软件UI界面未变化

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4.1.2 文本建议

Python代码生成,横向对比三个回复的文字内容建议,Genimi Adavanced建议增加类,不同类存放不同的功能,同时对控件提出了优化建议。ChatGPT4 建议变量命名描述,也建议了增加类存放不同功能,建议内容感觉平平无奇,垫底。GPT-4-0125-Preview在ChatGPT4基础上,提出了使用枚举来存放异常信息和存放数据。总体而言,Genimi Advanced优化会更激进一些,它会对用户代码中的控件进行更加大胆的改变,比如直接替换某个控件类型,UI方向是集中在控件和布局;ChatGPT4 和 GPT-4-0125-Preview则优化方向相对保守,会保留用户的控件和布局,将优化方向放在代码的变量命名、数据存放、代码结构上来。很难说Genimi Advanced胜出吧,在优化建议上,算是打了一个平手吧。

4.2 文本生成

关于文本生成的结果,让我有一点意外,因为Genimi Advanced和Chatgpt4 生成的信息同质化严重,如果做AB测试,我甚至怀疑这两个才是一家的。GPT-4-0125-Preview则不愧是OPEN AI目前最强大的模型,它首先进行了结构化模型总结,标准的结构化句式。从生成质量上来讲,我心中的1-3名为:GPT-4-0125-Preview、Genimi Advanced、Chatgpt4

五、 总结

从上述的输出结果对比及我的个人分析来看,Genimi Advanced的升级相对前一个产品Bard还是进步明显的,值得大家结合自己的业务场景上手体验一下。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-827560.html

到了这里,关于【AI】技术革命较量:Google Gemini Ultra与ChatGPT-4生成对比,谁是真正的NLP霸主?的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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