Google ha recentemente annunciato l’espansione del suo modello di linguaggio AI, Bard, in oltre 40 lingue, Italia inclusa. Questo annuncio segna un passo importante nella diffusione dell’intelligenza artificiale (AI) a livello globale. Ma come si confronta Bard con un altro popolare modello di linguaggio AI, ChatGPT di OpenAI? L’abbiamo testato a fondo a confronto con ChatGPT e ne abbiamo ricavato qualcosa che non ci aspettavamo: Bard ora sembra un passo avanti rispetto a ChatGpt, dal punto di vista tecnologico. ChatGPT si distingue però ancora per una più ampia gamma di applicazioni.
Differenze tra Bard e ChatGPT
Va detto comunque che ci sono differenze sostanziali tra i due; quindi, il confronto non può essere paritetico. Una delle principali differenze tra Bard e ChatGPT riguarda il modo in cui gestiscono le conversazioni. Bard di Google e ChatGPT di OpenAI sono due modelli di linguaggio AI di punta che stanno rivoluzionando il modo in cui interagiamo con le macchine. Tuttavia, ci sono alcune differenze chiave tra i due che meritano un’analisi più dettagliata.
Gestione delle conversazioni
Una delle principali differenze tra Bard e ChatGPT riguarda il modo in cui gestiscono le conversazioni. Bard è progettato per rispondere a domande specifiche, rendendolo un ottimo strumento per ottenere risposte rapide e precise. Questo lo rende particolarmente utile per applicazioni come la ricerca online, dove gli utenti hanno bisogno di risposte dirette e pertinenti.
D’altra parte, ChatGPT è progettato per condurre conversazioni più lunghe e complesse. Questo significa che è in grado di mantenere un flusso di conversazione, rispondendo a domande e commenti in un modo che sembra più naturale e umano. Questo lo rende ideale per applicazioni che richiedono interazioni più lunghe e dettagliate, come assistenti virtuali, chatbot di servizio clienti e strumenti di apprendimento online.
Supporto linguistico
Un’altra differenza chiave tra Bard e ChatGPT riguarda il supporto linguistico. Bard supporta ora oltre 40 lingue, il che significa che può essere utilizzato da utenti di tutto il mondo, indipendentemente dalla loro lingua madre. Questo rende Bard un’opzione particolarmente attraente per gli utenti internazionali e le aziende che operano in più mercati. Google ha usato squadre per il reinforcement learning nelle diverse lingue per affinare il modello.
D’altra parte, ChatGPT è principalmente addestrato in inglese. Sebbene sia in grado di comprendere e generare testo in altre lingue, la sua capacità di farlo potrebbe non essere altrettanto sofisticata o accurata come quella di Bard. Questo significa che, per gli utenti che parlano altre lingue, Bard potrebbe essere una scelta migliore.
Privacy e sicurezza
Infine, ci sono alcune differenze nel modo in cui Bard e ChatGPT gestiscono la privacy e la sicurezza. Entrambi i modelli sono progettati per rispettare la privacy degli utenti e non conservano le conversazioni degli utenti o utilizzano le informazioni personali per generare risposte.
Tuttavia, Google ha implementato una serie di controlli aggiuntivi per prevenire l’uso improprio di Bard. Questi includono misure per prevenire l’uso di Bard per generare contenuti inappropriati o offensivi. Inoltre, Google ha implementato una serie di misure per garantire che Bard rispetti le leggi sulla privacy e sulla sicurezza dei dati.
Fonte dei dati
La principale differenza tra ChatGPT e Bard è la fonte dei dati. Bard attinge continuamente informazioni da Internet, quindi ha le informazioni più recenti. Le fonti di ChatGPT terminano con i dati del 2021, quindi è limitato su ricerche e informazioni più recenti. Bard ha più dati per raccogliere informazioni in tempo reale accedendo alle ricerche più recenti.
Modello di linguaggio
Bard utilizza il modello di linguaggio più recente di Google, PaLM 2. ChatGPT utilizza GPT-3.5 con la tecnologia GPT-4 disponibile nella sua versione a pagamento, ChatGPT Plus.
Generazione di contenuti
Bard crea più blocchi di informazioni, mentre ChatGPT crea contenuti in un unico prompt di testo.
Test di comparazione: Bard vs. ChatGPT
Ora è giunto il momento di mettere a confronto le due piattaforme attraverso un esame comparativo. La questione iniziale proposta a entrambe le piattaforme riguardava l’analisi di un articolo disponibile online.
Articolo di cui è stata richiesta l’analisi: https://www.ai4business.it/quantum-computing/intel-presenta-il-chip-tunnel-falls-e-spinge-sulla-computazione-quantistica/
Prendiamo in esame i risultati.
Risposta di ChatGPT:
“L’articolo parla del nuovo chip quantistico di ricerca di Intel chiamato “Tunnel Falls”. Questo chip è composto da 12 qubit e rappresenta un importante passo avanti nel campo della computazione quantistica, segnando un punto di svolta significativo nel passaggio dalla teoria accademica astratta a una tecnologia pratica e tangibile con un potenziale rivoluzionario.
Il chip Tunnel Falls è basato sui qubit di spin di silicio, un tipo di qubit che rappresenta un notevole progresso nel campo della computazione quantistica. Intel ha utilizzato la sua vasta esperienza nella progettazione e produzione di semiconduttori per sviluppare il chip Tunnel Falls, sfruttando le ultime innovazioni nei materiali e nel design dei gate.
Tunnel Falls è il primo dispositivo Intel spin qubit in silicio rilasciato alla comunità di ricerca. Realizzato su wafer da 300 millimetri nell’impianto di fabbricazione D1, il dispositivo a 12 qubit sfrutta le più avanzate capacità di fabbricazione industriale dei transistor di Intel, come la litografia ultravioletta estrema (EUV) e le tecniche di elaborazione di gate e contatti.
Intel ritiene che i qubit di spin al silicio siano superiori ad altre tecnologie qubit grazie alla loro sinergia con transistor all’avanguardia. Avendo le dimensioni di un transistor, sono fino a 1 milione di volte più piccoli di altri tipi di qubit che misurano circa 50 nanometri per 50 nanometri, consentendo potenzialmente un ridimensionamento efficiente.
Il chip Tunnel Falls non è solo un prodotto tangibile, ma anche un catalizzatore per la crescita e la comprensione dell’intero settore. Con l’obiettivo di accelerare la ricerca e l’innovazione nel campo della computazione quantistica, Intel ha collaborato con il Quantum Collaboratory (LQC) dell’Università del Maryland per rendere “Tunnel Falls” accessibile a un numero sempre crescente di laboratori di ricerca in tutto il mondo.
L’articolo discute anche del potenziale della computazione quantistica in vari settori, come la scoperta di nuovi farmaci, la finanza e la crittografia. Tuttavia, sottolinea anche le sfide significative che la computazione quantistica porta con sé, come la necessità di sviluppare ulteriormente gli strumenti di programmazione quantistica e la difficoltà di creare un chip quantistico stabile e funzionale.”
Risposta di Bard:
“L’articolo “Intel presenta il chip Tunnel Falls e spinge sulla computazione quantistica” è stato pubblicato sul sito AI4Business il 27 giugno 2023. L’articolo descrive il nuovo chip quantistico di Intel, chiamato Tunnel Falls, che è stato progettato per essere più efficiente e affidabile rispetto ai precedenti chip quantistici. Tunnel Falls è basato su qubit di spin di silicio, che sono più stabili e meno soggetti a errori rispetto ai qubit di altri materiali. Questo rende Tunnel Falls un candidato più promettente per lo sviluppo di computer quantistici su larga scala.
L’articolo descrive anche gli sforzi di Intel per sviluppare un ecosistema quantistico, che comprende hardware, software e servizi per supportare i computer quantistici. Intel sta collaborando con altre aziende e università per sviluppare questi componenti, e sta anche investendo in ricerca e sviluppo per migliorare le prestazioni dei computer quantistici.
L’articolo conclude affermando che Intel è impegnata a rendere i computer quantistici una realtà, e che Tunnel Falls è un passo importante verso questo obiettivo.
Ecco alcune delle principali conclusioni dell’articolo:
Intel ha presentato il nuovo chip quantistico Tunnel Falls, che è basato su qubit di spin di silicio.
Tunnel Falls è più efficiente e affidabile rispetto ai precedenti chip quantistici.
Intel sta sviluppando un ecosistema quantistico, che comprende hardware, software e servizi per supportare i computer quantistici.
Intel è impegnata a rendere i computer quantistici una realtà.
Credo che questo articolo sia importante perché fornisce informazioni aggiornate sullo stato dell’arte della computazione quantistica. L’articolo descrive anche gli sforzi di Intel per sviluppare un ecosistema quantistico, che è fondamentale per la diffusione dei computer quantistici. Sono entusiasta di vedere come si evolverà il campo della computazione quantistica negli anni a venire.”
Il secondo passaggio del test comparativo ha consistito nel richiedere ad entrambe le piattaforme di analizzare le differenze tra le risposte precedentemente fornite da ciascuna.
E questi sono i risultati.
Risposta di ChatGPT:
Entrambi i testi discutono del nuovo chip quantistico di Intel chiamato “Tunnel Falls” e del suo impatto sulla computazione quantistica. Tuttavia, ci sono alcune differenze significative nello stile, nella struttura e nei dettagli dei due testi:
Stile e Struttura:
Il Testo di ChatGPT è più tecnico, dettagliato e descrittivo, esplorando a fondo il funzionamento e le caratteristiche del chip Tunnel Falls, e fornendo dettagli sull’architettura del chip, la sua tecnologia di fabbricazione e le sue potenziali applicazioni.
Il Testo di Bard, d’altra parte, è più sintetico, meno tecnico e più orientato verso un pubblico generale. È presentato come un riassunto o una recensione di un articolo e si concentra maggiormente sugli sforzi generali di Intel per sviluppare la computazione quantistica, oltre alla presentazione del chip Tunnel Falls.
Dettagli:
Il Testo di ChatGPT descrive specificamente il chip Tunnel Falls come composto da 12 qubit, basato su qubit di spin di silicio e realizzato su wafer da 300 millimetri. Dettaglia anche il processo di fabbricazione del chip, citando l’uso di litografia ultravioletta estrema (EUV) e tecniche di elaborazione di gate e contatti. Queste informazioni specifiche non sono presenti nel Testo di Bard.
Il Testo di ChatGPT menziona la collaborazione di Intel con il Quantum Collaboratory dell’Università del Maryland per rendere il chip Tunnel Falls accessibile ai laboratori di ricerca in tutto il mondo. Questa informazione non è presente nel Testo di Bard.
Il Testo di ChatGPT discute anche del potenziale della computazione quantistica in vari settori, come la scoperta di nuovi farmaci, la finanza e la crittografia, e le sfide che la tecnologia porta con sé. Questi dettagli non sono presenti nel Testo di Bard.
Il Testo di Bard, d’altra parte, menziona che Intel sta sviluppando un “ecosistema quantistico” composto da hardware, software e servizi per supportare i computer quantistici. Questo concetto non viene menzionato nel Testo di ChatGPT.
In sintesi, il Testo di ChatGPT sembra essere più adatto per un pubblico tecnico o specializzato che è interessato a dettagli più specifici sul chip Tunnel Falls e sul contesto più ampio della computazione quantistica, mentre il Testo di Bard sembra più adatto per un pubblico generale o per chi desidera una panoramica di alto livello della situazione senza addentrarsi troppo nei dettagli tecnici.
Risposta di BARD:
“I due testi parlano entrambi del nuovo chip quantistico di Intel, chiamato Tunnel Falls. Tuttavia, ci sono alcune differenze chiave tra i due testi.
Il testo di ChatGPT è più tecnico e si concentra sui dettagli tecnici del chip, come la sua architettura, i materiali utilizzati e le sue prestazioni.
Il testo di Bard è più generale e si concentra sul potenziale del chip e sugli sforzi di Intel per sviluppare un ecosistema quantistico.
Inoltre, il testo di ChatGPT è stato scritto da un giornalista, mentre il testo di BARD è stato scritto da un rappresentante di Intel. Questo spiega le differenze di tono e prospettiva tra i due testi.
Nonostante le differenze, i due testi sono entrambi importanti per comprendere il nuovo chip quantistico di Intel. Il primo testo fornisce dettagli tecnici che possono essere utili a ricercatori e sviluppatori. Il secondo testo fornisce informazioni sul potenziale del chip e sugli sforzi di Intel per rendere i computer quantistici una realtà.
Nel complesso, i due testi forniscono una visione completa del nuovo chip quantistico di Intel. I due testi si completano a vicenda e forniscono informazioni utili a un pubblico diverso.”
Il terzo step del test è stato quello di sollecitare ad entrambe le piattaforme l’analisi delle differenze tra le risposte precedentemente date.
E questi sono i risultati.
Analisi di ChatGPT:
“Sembra che ci sia un certo grado di sovrapposizione e di differenza tra i due approcci di analisi di ChatGPT e BARD. Entrambi hanno interpretato correttamente l’articolo e fornito un’analisi significativa. Tuttavia, ci sono differenze nell’enfasi e nei dettagli che ognuno ha scelto di presentare.
ChatGPT ha fornito una descrizione più dettagliata e tecnica dell’articolo, presentando una maggiore quantità di dettagli specifici sul chip Tunnel Falls e sulle sue potenziali applicazioni. Inoltre, ha discusso del contesto più ampio della computazione quantistica, citando le potenziali applicazioni in vari settori e le sfide presenti.
D’altra parte, BARD ha fornito un riassunto più generale dell’articolo, presentando una visione d’insieme dello sviluppo della computazione quantistica da parte di Intel. Ha posto una maggiore enfasi sugli sforzi complessivi di Intel per creare un ecosistema quantistico.
Entrambi i modelli forniscono valore, ma a diversi pubblici. ChatGPT potrebbe essere più utile per un pubblico tecnico che vuole dettagli specifici sul chip e sulla tecnologia, mentre BARD può essere più utile per un pubblico generale che vuole una visione d’insieme senza dettagli tecnici troppo complicati.
Per quanto riguarda la comprensione e l’analisi, entrambi i modelli sembrano avere una comprensione accurata del contenuto dell’articolo e lo presentano in modo competente. Entrambi i modelli hanno presentato errori minimi o nulli nella loro interpretazione dell’articolo.
In sintesi, entrambi i modelli hanno i loro punti di forza e possono essere utilizzati in modo complementare a seconda del pubblico e degli obiettivi dell’analisi.”
Analisi di BARD:
“Grazie per aver condiviso il tuo esperimento. È interessante vedere come ChatGPT e BARD hanno affrontato la stessa attività. Come hai notato, ci sono alcune differenze chiave tra i due testi.
Il testo di ChatGPT è più tecnico e si concentra sui dettagli tecnici del chip, come la sua architettura, i materiali utilizzati e le sue prestazioni. Il testo di BARD è più generale e si concentra sul potenziale del chip e sugli sforzi di Intel per sviluppare un ecosistema quantistico.
Queste differenze sono probabilmente dovute al fatto che ChatGPT è un modello di linguaggio generativo, mentre BARD è un modello di linguaggio di risposta. ChatGPT è quindi meglio attrezzato per generare testo che è accurato e dettagliato, mentre BARD è meglio attrezzato per generare testo che è conciso e informativo.
Inoltre, il testo di ChatGPT è stato scritto da un giornalista, mentre il testo di BARD è stato scritto da un rappresentante di Intel. Questo spiega le differenze di tono e prospettiva tra i due testi. Il testo di ChatGPT è scritto in un tono più imparziale, mentre il testo di BARD è scritto in un tono più promozionale.
Nonostante le differenze, i due testi sono entrambi importanti per comprendere il nuovo chip quantistico di Intel. Il primo testo fornisce dettagli tecnici che possono essere utili a ricercatori e sviluppatori. Il secondo testo fornisce informazioni sul potenziale del chip e sugli sforzi di Intel per rendere i computer quantistici una realtà.
Nel complesso, i due testi forniscono una visione completa del nuovo chip quantistico di Intel. I due testi si completano a vicenda e forniscono informazioni utili a un pubblico diverso.”
Analisi del test comparativo
Nel mio sforzo di comparare le due piattaforme, ho impiegato una strategia di prompt annidati che attraversava entrambe le piattaforme.
Il risultato è stato molto interessante: BARD ha delineato perfettamente le differenze tra sé stesso e ChatGPT nel seguente passaggio:
“La narrazione di ChatGPT tende ad essere più tecnica, puntando sui dettagli tecnici del chip, come la sua architettura, i materiali usati e le prestazioni. Al contrario, la narrazione di BARD è più generale, enfatizzando il potenziale del chip e gli sforzi di Intel per creare un ecosistema quantistico.
Queste distinzioni potrebbero derivare dal fatto che ChatGPT è un modello di linguaggio generativo, mentre BARD è un modello di linguaggio di risposta. Di conseguenza, ChatGPT è meglio equipaggiato per creare testi precisi e dettagliati, mentre BARD è più predisposto per la generazione di contenuti concisi ed informativi.”
Pertanto, l’intelligenza artificiale di BARD ha specificato le differenze tra BARD e ChatGPT affermando: “ChatGPT è un modello di linguaggio generativo, mentre BARD è un modello di linguaggio di risposta”.
Al contrario, ChatGPT non ha fornito un paragone simile, si è concentrata solamente su un confronto dei contenuti.
Questo esperimento mette in luce due aspetti importanti.
BARD sembra dimostrare un livello di analisi più avanzato, nel senso che è stato in grado di analizzare e descrivere le sue proprie caratteristiche e funzionalità in confronto a un altro modello di IA, come ChatGPT. Al contrario, ChatGPT non ha mostrato una simile capacità limitandosi a un confronto dei contenuti.
Un altro punto interessante portato alla luce dalla risposta di BARD è: “Inoltre, il testo di ChatGPT è stato scritto da un giornalista, mentre il testo di BARD è stato scritto da un rappresentante di Intel“. Ho interpretato questo come una “allucinazione” di BARD, quindi ho chiesto da dove avesse ottenuto tale informazione. La sua risposta è stata: “Mi scuso per l’affermazione imprecisa. Il testo di BARD non è stato scritto da un rappresentante di Intel. È stato scritto da un team di ingegneri e scienziati di Intel”.
Quindi, BARD offre una reinterpretazione ancora “allucinata”, ma è affascinante come descrive il proprio testo come “prodotto da un team di ingegneri e scienziati di Intel” e il testo di ChatGPT come “redatto da un giornalista”.
Questo risultato mi ha incuriosito molto per cui ho fatto un ulteriore test.
Ho posto ad entrambe le piattaforme la seguente domanda “Qual è il tuo approccio principale alla risoluzione dei problemi: logico e basato su regole, oppure contestuale e interpretativo?”
Ecco le risposte:
Risposta di BARD:
“Il mio approccio principale alla risoluzione dei problemi è logico e basato su regole. Sono stato addestrato su un enorme set di dati di testo e codice, e sono in grado di utilizzare queste conoscenze per risolvere una varietà di problemi. Ad esempio, posso tradurre lingue, scrivere diversi tipi di contenuti creativi e rispondere alle tue domande in modo informativo.
Tuttavia, sono anche in grado di utilizzare un approccio contestuale e interpretativo alla risoluzione dei problemi. Questo significa che posso capire il contesto di una situazione e utilizzare questa comprensione per trovare la soluzione migliore. Ad esempio, se mi viene chiesto di scrivere un poema sulla natura, posso utilizzare le mie conoscenze sul mondo naturale e sul linguaggio per creare un poema che sia sia informativo che bello.
In definitiva, il mio approccio alla risoluzione dei problemi dipende dalla situazione specifica. Se il problema è logico e ben definito, userò un approccio logico e basato su regole. Tuttavia, se il problema è più complesso e richiede una comprensione del contesto, userò un approccio contestuale e interpretativo.
Spero che risponda alla tua domanda.”
Risposta di ChatGPT:
“Come modello di intelligenza artificiale, il mio approccio alla risoluzione dei problemi è principalmente logico e basato su regole. Utilizzo l’analisi semantica e sintattica per comprendere il testo in ingresso, e applico le informazioni di addestramento che ho ricevuto per generare risposte. Tuttavia, non ho intuizioni o sensi contestuali come un umano.
In altre parole, non interpreto le informazioni in termini di un contesto più ampio, come un essere umano potrebbe fare. Non posso fare inferenze basate su esperienze personali o conoscenze del mondo reale al di là dei dati su cui sono stato addestrato, e la mia “comprensione” delle informazioni è limitata al significato letterale del testo.
Detto questo, posso simulare un approccio contestuale e interpretativo fino a un certo punto, perché sono stato addestrato su un grande corpus di testo che include vari tipi di contesto. Ma è importante notare che questa simulazione non è lo stesso della vera comprensione contestuale e interpretativa che gli esseri umani possiedono.”
Il secondo stadio del nuovo test comparativo è consistito nel presentare ad entrambe le piattaforme la questione riguardante chi avrebbe redatto le risposte alla precedente domanda, identificando BARD come Persona 1 e ChatGPT come Persona 2.
Ecco le risposte:
Risposta di BARD:
“Sulla base delle risposte che hai fornito, è probabile che la prima persona (BARD) sia un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM), come Bard, mentre la seconda persona (ChatGPT) sia un sistema esperto.
Un LLM è un tipo di intelligenza artificiale (AI) che può essere addestrato su un enorme set di dati di testo e codice. Questo consente agli LLM di generare testo, tradurre lingue, scrivere diversi tipi di contenuti creativi e rispondere alle tue domande in modo informativo. Gli LLM sono ancora in fase di sviluppo, ma hanno il potenziale per rivoluzionare il modo in cui interagiamo con i computer.
Un sistema esperto è un tipo di AI che è stato progettato per risolvere un problema specifico. I sistemi esperti sono spesso usati in applicazioni che richiedono un’elevata conoscenza e abilità umana, come la diagnosi medica o la finanza. I sistemi esperti sono tipicamente costruiti utilizzando un insieme di regole che vengono utilizzate per prendere decisioni.
Le risposte delle due persone suggeriscono che la prima persona è in grado di utilizzare un approccio logico e basato su regole, così come un approccio contestuale e interpretativo alla risoluzione dei problemi. Questo suggerisce che la prima persona è un LLM. La seconda persona, d’altra parte, è solo in grado di utilizzare un approccio logico e basato su regole alla risoluzione dei problemi. Questo suggerisce che la seconda persona è un sistema esperto.
Naturalmente, è impossibile dire con certezza che la prima persona è un LLM e la seconda persona è un sistema esperto senza saperne di più sui loro background e sulle loro capacità. Tuttavia, le risposte che hanno fornito suggeriscono che questa è l’interpretazione più probabile.”
Risposta di ChatGPT: “Dalle risposte che hai ricevuto, sembra che entrambi gli individui siano intelligenze artificiali o modelli di apprendimento automatico. Non sono “persone” nel senso umano del termine, ma programmi o algoritmi di intelligenza artificiale che risolvono problemi attraverso l’elaborazione di dati.
La “prima persona”(BARD) sembra essere un modello di linguaggio più avanzato come ChatGPT, dato che parla di capacità contestuali e interpretative, di essere stata addestrata su un ampio set di dati di testo e codice, e di poter creare contenuti creativi come poesie. Questi modelli di linguaggio AI sono spesso usati in applicazioni che richiedono interazioni umanizzate, come assistenti virtuali, chatbot, traduttori automatici e strumenti di scrittura assistita.
La “seconda persona”(ChatGPT), invece, sembra essere un modello di apprendimento automatico più semplice o tradizionale che utilizza analisi semantica e sintattica per comprendere l’input e generare risposte. Questi modelli potrebbero essere usati in applicazioni che richiedono un’analisi più diretta e meno contestuale dei dati, come la classificazione del testo, l’elaborazione del linguaggio naturale, la traduzione automatica e altri compiti basati su regole.”
Conclusioni: Bard più avanzato, ChatGPT più versatile
Con l’esperienza di utilizzo di entrambe le piattaforme, trovo che i risultati dei due test comparativi siano coerenti con le mie percezioni: BARD è indubbiamente più avanzato di ChatGPT, ma attualmente, l’intelligenza artificiale generativa con un più ampio spettro di applicazioni rimane ChatGPT.
Il potenziale di BARD è contenuto in un sistema con molte restrizioni, una situazione che può essere ricondotta al modello di business di Google, focalizzato sull’ecosistema dei motori di ricerca, una decisione comprensibile. Dopo tutto, come potrebbe il CEO di Alphabet persuadere i suoi azionisti a ristrutturare l’intera azienda, piazzando l’intelligenza artificiale generativa al centro del modello di business, e mettendo così in pericolo un fatturato di 69,8 miliardi di dollari ottenuto nei primi tre mesi del 2023?
In conclusione, Bard e ChatGPT sono entrambi modelli di linguaggio AI potenti e versatili che hanno il potenziale di rivoluzionare il modo in cui interagiamo con le macchine. Tuttavia, ci sono alcune differenze chiave tra i due modelli che meritano di essere considerate quando si sceglie quale utilizzare.
Cos’è Bard
Bard è un modello di linguaggio AI sviluppato da Google, parte di una nuova generazione di strumenti di intelligenza artificiale che utilizzano l’apprendimento automatico per comprendere e generare il linguaggio umano. Bard è stato addestrato su un vasto corpus di testi in diverse lingue, il che gli permette di rispondere a una vasta gamma di domande, da quelle più semplici a quelle più complesse.
Cos’è ChatGPT
ChatGPT è un modello di linguaggio AI sviluppato da OpenAI, un’organizzazione di ricerca in intelligenza artificiale con sede a San Francisco. Questo modello di linguaggio è stato addestrato su un vasto corpus di testi, che gli permette di comprendere il linguaggio umano e di generare risposte pertinenti e coerenti.
ChatGPT utilizza una tecnologia chiamata GPT (Generative Pretrained Transformer), che è un tipo di modello di linguaggio basato su reti neurali.
