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GPT-4 VS Google Gemini:谁是赢家

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人工智能的新篇章

人工智能世界正处于一个新时代的风口浪尖。谷歌革命性的新模型Gemini代表了人工智能能力的范式转变,有望迎来一个前所未有的理解和创新时代。这不仅仅是一个新模型;它是迈向人类和机器无缝协作的未来的垫脚石,突破了可能性的界限。

揭示多模态的力量

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想象一下,人工智能不仅可以读写文本,还可以理解图像、声音和代码的细微差别。这就是双子座的精髓。与以前的模型不同,Gemini 是多模态的,这意味着它可以处理和理解各种格式的信息,就像人脑一样。这使它能够掌握复杂的概念并以以前无法想象的方式解决问题。

GPT-4 与双子座

随着 Google Gemini 的推出,大型语言模型 (LLM) 的格局正在发生巨大变化。这个强大的新模型有望与 OpenAI 的 GPT-4 正面竞争,挑战其在该领域的主导地位。这两种型号都拥有令人印象深刻的功能,但它们也有其优点和缺点。

性能

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  • 基准测试:Gemini 目前在 32 个广泛使用的学术基准测试中的 30 个方面优于 GPT-4,展示了其在文本生成、翻译和代码完成等各种任务中的卓越性能。
  • MMLU:Gemini 在 MMLU 基准测试中取得了 90% 的分数,在这个复杂的多领域推理任务中甚至超过了人类专家。GPT-4 在 MMLU 上的表现尚未公开,因此很难进行直接比较。
  • 多模态:两种模型在某种程度上都是多模态的,但双子座表现出明显的优势。它从头开始设计,用于理解和操作各种信息模式,如文本、代码、图像、音频和视频。GPT-4 的多模态是通过与其他 AI 模型集成来实现的,这可能会导致无缝性能降低。

能力

  • 推理:双子座擅长复杂的推理任务,特别是涉及科学和数学概念。其原生的多模态性使其能够分析和整合来自不同来源的信息,从而实现更深入的理解和更有洞察力的响应。
  • 编码:Gemini 的高级编码能力在它在 HumanEval 和 Natural2Code 等基准测试中的表现显而易见。它可以理解、解释和生成各种语言的代码,使其成为开发人员的强大工具。GPT-4 还具有很强的编码能力,但可能不擅长复杂的推理和代码解释。
  • 可扩展性和效率:两种模型都具有可扩展性和效率,能够在不同的计算平台上运行。然而,Gemini 受益于 Google 定制设计的 TPU,提供潜在的更高性能和更低的能耗。

安全与责任

  • 评估:Gemini 接受了迄今为止所有 Google AI 模型中最全面的安全性评估,包括偏倚和毒性测试。GPT-4 的安全性评估尚未公开。
  • 安全功能:Gemini 集成了专用的安全功能,如分类器,用于识别和标记有害内容,从而最大限度地降低误用风险。GPT-4 的安全功能没有那么有据可查,引发了对潜在风险的质疑。
  • 透明度:Google 在 Gemini 的开发和安全措施方面更加透明,发布技术报告并积极与外部专家合作。OpenAI 对 GPT-4 开发的方法不太透明,这加剧了对潜在风险的担忧。

可用性

  • 当前可用性:Gemini Pro 目前可通过 Google AI Studio 和 Google Cloud Vertex AI 获得,而 Gemini Nano 可在 Pixel 8 Pro 设备上使用。GPT-4 尚未公开发布,但对选定的合作伙伴授予有限的访问权限。
  • 未来可用性:Gemini Ultra 将在 2024 年初更广泛地发布之前提供给选定的客户、开发人员和合作伙伴进行早期测试。GPT-4 的发布日期仍然未知。