In de huidige wereld van artificial intelligence tools zijn ChatGPT en Google BARD twee prominente modellen die de grenzen van AI steeds weer verleggen. Hoewel beide modellen zijn ontwikkeld om te presteren op het gebied van het verwerken van tekstuele gegevens, zijn er enkele belangrijke verschillen tussen de 2 tools. Laten we eens dieper ingaan op deze verschillen en ontdekken hoe ze zich onderscheiden.
1. Ontwikkelaar en Trainingsdata: ChatGPT is ontwikkeld door OpenAI, een toonaangevend onderzoeks- en ontwikkelingsbedrijf op het gebied van kunstmatige intelligentie. Het model is getraind op een breed scala aan internetbronnen en teksten, waardoor het een goed begrip heeft van verschillende contexten en onderwerpen. Google BARD, aan de andere kant, is ontwikkeld door Google, een bedrijf dat bekend staat om zijn expertise op het gebied van zoekalgoritmen en taalverwerking. Hoewel de exacte details van de trainingsdata van BARD niet publiekelijk bekend zijn, is het aannemelijk dat Google BARD profiteert van Google’s enorme verzameling tekstuele gegevens, waaronder webpagina’s, documenten en andere bronnen.
2. Modelarchitectuur: Zowel ChatGPT als Google BARD maken gebruik van transformer-architecturen, die bekend staan om hun vermogen om complexe taalpatronen te begrijpen. ChatGPT is gebaseerd op het GPT-3.5-model van OpenAI, dat bestaat uit meerdere lagen van transformatoren en zelfsupervisie om de context van de tekst te begrijpen. Google BARD maakt gebruik van een aangepaste transformer-architectuur die specifiek is ontworpen voor bi-directionele codering van tekst. Dit betekent dat BARD zowel naar de linker- als rechtercontext van een woord kan kijken tijdens het begrijpen van de tekst, wat kan leiden tot een dieper begrip van de betekenis.
3. Toegankelijkheid: ChatGPT is beschikbaar als een API, waardoor ontwikkelaars toegang hebben tot de functionaliteit en deze kunnen integreren in hun eigen toepassingen. Met de ChatGPT API kunnen ontwikkelaars chatbots maken, vraag-antwoord-systemen ontwikkelen en zelfs tekstgeneratietaken uitvoeren. Google BARD is op dit moment niet publiekelijk beschikbaar. Het is mogelijk dat Google BARD in de toekomst beschikbaar wordt gesteld via Google’s Cloud AI-platform of andere services, maar op dit moment is er beperkte informatie beschikbaar over de toegankelijkheid van BARD voor ontwikkelaars.
4. Toepassingen: Zowel ChatGPT als Google BARD kunnen worden gebruikt voor een breed scala aan toepassingen in natuurlijke taalverwerking. Ze kunnen worden ingezet voor tekstgeneratie, chatbot-implementaties, vraag-antwoord-systemen, taalvertaling en meer.
Het gebruik van ChatGPT kan nuttig zijn wanneer een ontwikkelaar op zoek is naar een direct toegankelijke API die robuuste en veelzijdige taalverwerking mogelijk maakt. Met de brede training en de contextuele kennis van ChatGPT kan het een waardevol instrument zijn voor verschillende taalgerelateerde taken.
Gezien Google’s expertise in zoekalgoritmen en taalverwerking, zou BARD kunnen uitblinken in het begrijpen van complexe zoekopdrachten, semantische zoektoepassingen en geavanceerde taalinterpretatie.
Conclusie: ChatGPT en Google BARD zijn beide geavanceerde modellen voor natuurlijke taalverwerking, ontwikkeld door gerenommeerde organisaties. Hoewel ze vergelijkbare doelen hebben, zoals het begrijpen van tekstuele gegevens, verschillen ze in ontwikkelaar, trainingsdata, modelarchitectuur en toegankelijkheid. ChatGPT is momenteel beschikbaar als een API, terwijl Google BARD pas net publiekelijk beschikbaar is. Beide modellen hebben echter potentieel om waardevol te zijn in verschillende toepassingen binnen de taalverwerkingsruimte.
Prompt A/B test ChatGPT VS Google BARD
Laten we de proef eens op de som nemen met een A/B test. Wat zal het verschil zijn in respons van de verschillende AI tools? Laten we als voorbeeld een veelbesproken onderwerp in de online marketing wereld nemen: Attributie. Welk platform zal met de beste uitleg komen?
Start vraag: Wat is een attributiemodel precies?
ChatGPT:
Een attributiemodel is een analytische benadering die wordt gebruikt om de waarde of bijdrage van verschillende marketingkanalen of touchpoints bij te houden en toe te wijzen aan het behalen van een conversie of doel. Het attributiemodel geeft inzicht in de volgorde en impact van de interacties die een klant heeft met verschillende marketingkanalen voordat hij een gewenste actie onderneemt, zoals een aankoop, een aanmelding of een download.
In het digitale tijdperk waarin consumenten meerdere apparaten en kanalen gebruiken voordat ze een conversie voltooien, kan het moeilijk zijn om de effectiviteit van individuele marketingkanalen of campagnes nauwkeurig te bepalen. Attributiemodellen helpen marketeers om de relatieve waarde van elk touchpoint te begrijpen en om marketingbudgetten beter te optimaliseren.
Er zijn verschillende attributiemodellen die marketeers kunnen gebruiken, elk met hun eigen benadering van het toewijzen van waarde aan touchpoints. Enkele veelvoorkomende attributiemodellen zijn:
1. Last-click attributie: Dit model schrijft de volledige waarde van de conversie toe aan het laatste touchpoint dat plaatsvond voordat de conversie werd voltooid. Het negeert de impact van andere touchpoints die de klant heeft ervaren.
2. First-click attributie: In tegenstelling tot het last-click model, schrijft dit model de volledige waarde van de conversie toe aan het eerste touchpoint dat de klant heeft ervaren. Het negeert de impact van latere touchpoints.
3. Lineair attributie: Dit model verdeelt de waarde van de conversie gelijkmatig over alle touchpoints die de klant heeft ervaren. Elk touchpoint krijgt een gelijk aandeel van de waarde, ongeacht de positie in de customer journey.
4. Time decay attributie: Dit model geeft meer waarde aan touchpoints die dichter bij de conversie liggen en minder waarde aan touchpoints die verder weg liggen in de tijd.
Het veronderstelt dat touchpoints die dichter bij de conversie plaatsvinden een grotere impact hebben.
5. U-vormige attributie (ook bekend als de Bathtub Curve): Dit model wijst een hogere waarde toe aan het eerste en het laatste touchpoint en verdeelt de resterende waarde gelijkmatig over de tussenliggende touchpoints. Het erkent de impact van zowel het initiële contact als het laatste contact voor de conversie.
De keuze voor een attributiemodel hangt af van de specifieke behoeften en doelstellingen van een bedrijf. Sommige bedrijven kunnen ervoor kiezen om meerdere attributiemodellen te gebruiken om een breder beeld te krijgen van de effectiviteit van hun marketingkanalen en campagnes. Het doel is om inzichten te verkrijgen die kunnen helpen bij het optimaliseren van de marketingstrategieën en het verbeteren van de algehele ROI (Return on Investment).
Google BARD:
Een attributiemodel is een statistische methode die de invloed van verschillende marketingkanalen op een conversie meet. Dit wordt gedaan door de bijdrage van elk kanaal toe te wijzen aan de conversie.
Er zijn verschillende soorten attributiemodellen, elk met zijn eigen voor- en nadelen. De meest voorkomende attributiemodellen zijn:
· Last-click: dit model geeft de volledige bijdrage toe aan het laatste marketingkanaal dat een bezoeker heeft gebruikt voordat hij heeft geconverteerd.
· First-click: dit model geeft de volledige bijdrage toe aan het eerste marketingkanaal dat een bezoeker heeft gebruikt voordat hij heeft geconverteerd.
· Evenly weighted: dit model geeft elk marketingkanaal een gelijke bijdrage toe.
· Time-decay: dit model geeft de bijdrage van elk marketingkanaal toe op basis van de tijd dat de bezoeker het kanaal heeft gebruikt.
Het beste attributiemodel voor een bedrijf hangt af van een aantal factoren, zoals de marketingkanalen die het bedrijf gebruikt, de doelstellingen van het bedrijf en de beschikbare data.
Attributiemodellen kunnen bedrijven helpen om hun marketingbudget efficiënter te besteden. Door te weten welk kanaal het meest bijdraagt aan conversies, kunnen bedrijven hun budget concentreren op de kanalen die het meest effectief zijn.
Vervolgvraag: Beschrijf bovenstaande in 1 alinea
ChatGPT:
Een attributiemodel is een analytische benadering die gebruikt wordt om de waarde en impact van verschillende marketingkanalen of touchpoints toe te wijzen aan het behalen van conversies of doelen. Het helpt marketeers de volgorde en bijdrage van interacties van klanten met diverse kanalen te begrijpen, en maakt het mogelijk om marketingbudgetten effectiever te optimaliseren. Verschillende attributiemodellen, zoals last-click, first-click,
lineair, time decay en U-vormige attributie, bieden verschillende manieren om de waarde toe te kennen aan touchpoints in de customer journey en helpen bij het verkrijgen van inzichten voor het verbeteren van de marketingstrategieën en ROI.
Google BARD:
Een attributiemodel is een statistische methode die de invloed van verschillende marketingkanalen op een conversie meet. Dit wordt gedaan door de bijdrage van elk kanaal toe te wijzen aan de conversie. Er zijn verschillende soorten attributiemodellen, elk met zijn eigen voor- en nadelen. Het beste attributiemodel voor een bedrijf hangt af van een aantal factoren, zoals de marketingkanalen die het bedrijf gebruikt, de doelstellingen van het bedrijf en de beschikbare data.
Conclusie Alona:
De antwoorden van beide AI tools geven een degelijk antwoord op de gestelde vraag en ook op de gestelde vervolg vraag. Ze lijken beide goed in staat te zijn tot dezelfde functionaliteiten. ChatGPT lijkt over het algemeen echter uitgebreidere antwoorden te geven op de initieel gestelde vraag. Het werken met bullet points, een factor waar aan je een door AI gegenereerde tekst vaak kan herkennen, lijkt bij beide tools terug te komen.
De antwoorden verschillen echter nog wel van elkaar. Er staan bijvoorbeeld attributiemodellen in het ene antwoord welke niet terugkomen in het antwoord van de andere AI. Dat wil in onze ogen niet zeggen dat het ene antwoord fout is, of beter dan het andere. Het bestempelt echter weer de conclusie dat AI tools veel weten, maar niet altijd alles of het antwoord geven wat je zoekt. Een menselijk oog blijft om die reden onvervangbaar!
