Apprenez à connaître les deux outils d'intelligence artificielle les plus connus du marché et découvrez quelles sont leurs principales différences
L’application de l’intelligence artificielle (IA) aux chatbots a entraîné des changements significatifs dans la façon dont nous interagissons avec les machines et obtenons des réponses en temps réel.
Le lancement de ChatGPT et Bard sont des exemples de ces outils qui ont révolutionné la communication et l'interaction avec les systèmes automatisés. Les deux le sont déjà
Dans cet article, vous allez en apprendre un peu plus sur chacune des deux technologies et découvrir les principales caractéristiques de chacune.
naturel de la conversation
L'une des principales distinctions entre ChatGPT et Bard est leur approche du naturel dans la conversation.
ChatGPT, étant un générateur de contenu avancé, répond aux commandes et aux questions en fonction de ce qui est écrit, mais peut présenter des réponses qui peuvent sembler moins réalistes ou décousues dans certains contextes.
D’un autre côté, Bard, avec sa capacité à comprendre des sujets complexes, cherche à rendre l’interaction plus étroite et plus humaine.
Bard utilise LaMDA, un modèle de langage conçu pour les applications et les dialogues, qui permet aux réponses d'être plus pertinentes et cohérentes avec le contexte de la conversation, augmentant ainsi la sensation d'une interaction plus naturelle.
Type de langage et contexte
Une autre différence significative entre ChatGPT et Bard réside dans le type de langage qu'ils utilisent et dans la manière dont ils gèrent le contexte de la conversation.
Premièrement, Bard est conçu pour mieux comprendre le contexte des dialogues, rendant ainsi vos réponses plus appropriées et précises.
C’est-à-dire qu’il est capable de maintenir une conversation plus cohérente, en tenant compte de l’historique de l’interaction et en répondant de manière plus contextualisée.
Cependant, ChatGPT, bien que capable de générer des réponses cohérentes, n’a pas la même capacité à comprendre le contexte et la continuité de la conversation que Bard.
Il répond principalement en fonction des modèles et des données avec lesquels il a été entraîné, sans mémoire explicite du dialogue précédent. Cela peut entraîner des réponses moins contextualisées que Bard.
Personnalisation de l'expérience
Concernant la personnalisation de l'expérience utilisateur, ChatGPT et Bard présentent également des différences importantes à prendre en compte.
ChatGPT, grâce à sa base de formation large et diversifiée, est capable de s'adapter à différents sujets et styles de conversation. Cependant, il peut nécessiter des commandes spécifiques pour cibler ses réponses et fournir des résultats plus pertinents.
Bard, en revanche, avec sa capacité à comprendre des sujets complexes et à établir des dialogues plus profonds, a l'avantage d'offrir dès le départ une expérience de conversation plus personnalisée.
Ainsi, il peut mieux comprendre les intentions de l’utilisateur et répondre avec plus de précision, sans nécessairement s’appuyer sur des commandes spécifiques.
Quel est le meilleur : ChatGPT ou Bard ?
Lorsqu'il s'agit de choisir entre ChatGPT et Bard, il est essentiel de prendre en compte le contexte et les besoins spécifiques.
Pour la recherche et la production de contenu, ChatGPT peut être une option viable. Sa vaste base de connaissances pré-formées vous permet d'obtenir des informations détaillées sur un large éventail de sujets.
Si vous recherchez un dialogue plus réaliste et une interaction plus humaine, Bard peut être le meilleur choix, car il est conçu pour comprendre des sujets complexes et offrir une conversation plus naturelle.
Ceci est particulièrement pertinent dans les cas où l’empathie et le naturel sont essentiels, comme le service client, les assistants virtuels et les chatbots.
L'un des principaux avantages de Bard est sa capacité à accéder à des informations provenant d'Internet et produites en temps réel. Par conséquent, s’il s’agit d’un différentiel important, cela peut être le meilleur choix.
Le choix entre ChatGPT et Bard dépend donc des besoins spécifiques de chaque contexte. En évaluant ces aspects et en comprenant les demandes des utilisateurs, il est possible de sélectionner le modèle le plus adapté à des objectifs spécifiques.