ChatGPT und BARD (Behavior-Aware Reward Design) sind Sprachmodelle (LLM), die mit einem riesigen Datensatz trainiert wurden. Sie basieren auf der GPT-3-Architektur, verwenden ähnliche Grundprinzipien des maschinellen Lernens aber wurden für unterschiedliche Aufgaben spezialisiert.
Sie können beide Text generieren, Sprachen übersetzen, kreative Inhalte schreiben und Fragen beantworten. Der Hauptunterschied liegt in den Daten und dem Training. Daher weisen sie Unterschiede auf, die ich im Folgenden aufzeige.
Daten
ChatGPT wurde mit Daten aus Texten, Büchern und Code trainiert. Bard wurde mit Daten aus Texten, Büchern, Code und Google-Suchergebnissen trainiert.
Architektur
ChatGPT ist ein generatives vortrainiertes Transformatormodell (GPT) während Bard ein generatives faktisches Sprachmodell (LaMDA) ist. GPT sind besser in der Generierung kreativer Textformate wie Gedichte, Codes, Skripte, Musikstücke, E-Mails, usw., während LaMDA besser in der Beantwortung von Fragen auf informative Weise sind, selbst wenn sie offen, herausfordernd oder seltsam sind.
Verfügbarkeit
ChatGPT ist öffentlich verfügbar und kann von jedem verwendet werden. Bard befindet sich noch in der Entwicklung und ist nur für einen begrenzten Kreis von Beta-Testern verfügbar. Ich gehöre diesem privilegierten Kreis an und kann Bard bereits testen.
Anwendungsbereich
ChatGPT wurde hauptsächlich für die Durchführung von Konversationen und die Beantwortung von Fragen entwickelt. Es eignet sich gut für Aufgaben im Zusammenhang mit dem Verstehen von natürlicher Sprache, Textgenerierung und Konversation. BARD wird in erster Linie in den Bereichen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verwendet, um die Leistung von Reinforcement Learning (RL)-Agenten in Spielen, Robotik oder anderen kontrollierten Umgebungen zu verbessern.
Belohnungsfunktion
ChatGPT ist darauf ausgerichtet, menschenähnliche Textantworten zu generieren, basierend auf den Eingabeaufforderungen. Es hat keine speziellen Mechanismen zur Berücksichtigung von Belohnungen. BARD ist hingegen darauf ausgerichtet, Belohnungsfunktionen zu entwerfen, um das Verhalten von Reinforcement-Learning-Agenten in verschiedenen Umgebungen zu optimieren. Es ist speziell darauf ausgerichtet, maschinelles Verhalten durch die Anpassung von Belohnungssignalen zu steuern.
Auf den Umgang mit der Belohnungsfunktion gehe ich in einem zukünftigen Beitrag ein.
Fazit
ChatGPT und Bard sind beide leistungsstarke und spezialisierte Modelle für unterschiedliche Anwendungsbereiche mit ihren eigenen Stärken und Schwächen. Ihre Unterschiede liegen in den Trainingsdaten und Anwendungsbereichen. ChatGPT ist besser in der Generierung kreativer Textformate, während Bard besser in der Beantwortung von Fragen und die Gestaltung von Belohnungsfunktionen für maschinelle Agenten ausgerichtet ist. Bard ist noch in der Entwicklung und könnte in Zukunft noch leistungsfähiger werden.
01.09.2023
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