こんにちは。今回は、google bardについて初心者エンジニアに向けて、chatgptとの比較を交えながら解説いたします。
google bardとは、google社が提供する自然言語処理モデルです。続いて、chatgptについても簡単に説明します。chatgptは、openai社が提供する自然言語処理モデルで、人間に匹敵するレベルの応答ができるチャットボットを実現することを目的としています。
本記事を読み終えた後は、bardの基本的な使い方を理解し、chatgptとbardの違いを把握することができるようになるでしょう。
google bardとchatgptの比較
まずは、google bardとchatgptの比較から始めていきましょう。
google bardとchatgptは共に自然言語処理モデルですが、違いは次のようになります。
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開発元
google bardはgoogle社が開発しています。一方、chatgptはopenai社が開発しています。 -
オープンソース
chatgptはオープンソースで提供されているため、自由にアクセスして利用することができます。一方、bardはgoogleが提供するクローズドな自然言語処理モデルであるため、利用には制限があります。 -
トレーニングデータ
bardは、膨大なユーザーから得られるgoogle検索データを使用してトレーニングされています。chatgptも大量の文章を用いてトレーニングされていますが、トレーニングデータの質はbardと比較すると劣る場合があります。 -
応答速度
bardは、クラウドベースの自然言語処理モデルであるため、応答速度が速いというメリットがあります。chatgptは、モデルが複雑であるため、応答速度が劣る場合があります。
以上が、google bardとchatgptの比較です。次に、bardの基本的な使い方について解説していきます。
google bardの基本的な使い方
google bardを利用するためには、apiキーの取得が必要です。apiキーを取得するためには、google cloud platformに登録する必要があります。
apiキーの取得が完了したら、以下のようにpythonのコードを書くことで、bardを使用することができます。
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
def generate_text(prompt):
model_engine = "text-davinci-002"
completion = openai.completion.create(engine=model_engine, prompt=prompt, max_tokens=2048)
message = completion.choices[0].text
return message上記のコードでは、openaiのapiキーを設定し、generate_text関数でbardを呼び出しています。また、promptには生成したい文章の先頭部分を入力します。
また、以下は、bardを使用したチャットボットを作成するサンプルコードです。
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
def generate_text(prompt):
model_engine = "text-davinci-002"
completion = openai.completion.create(engine=model_engine, prompt=prompt, max_tokens=2048)
message = completion.choices[0].text
return message
def send_message(message):
# ここでチャットボットの送信処理を実装する
print(message)
while true:
message = input("please input message: ")
if message == "exit":
print("bye!")
break
response = generate_text(message)
send_message(response)上記のコードでは、generate_text関数でbardを呼び出し、send_message関数でチャットボットの送信処理を実装しています。また、whileループでチャットボットを起動しています。
まとめ
今回は、google bardについて初心者の方に向けて解説しました。bardは、googleが提供する自然言語処理モデルであり、apiキーを取得しpythonを用いて呼び出すことができます。また、chatgptと比較すると、トレーニングデータの質や応答速度に優れているというメリットがあります。
bardを用いたチャットボットなど、様々な応用ができるので、自然言語処理に興味のあるエンジニアの方はぜひ試してみてください。
参考記事：
- 【公式ドキュメント】google bardの使い方
- 【公式ドキュメント】openai gptの使い方
