AI巨头对决：ChatGPT、Bard、Claude 同台竞技：解析一段相同的人工智能代码
AI巨头对决：ChatGPT、Bard、Claude 同台竞技：解析一段相同的人工智能代码
“ 在某些方面，ChatGPT依然在商业模型中占据绝对优势。”
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这几天在学习与专属知识库开发相关的技术，读到以下这段代码。
（知识库项目介绍见这篇文章：教程｜使用免费GPU 资源搭建专属知识库 ChatGLM2-6B + LangChain）
from sklearn.metrics import PrecisionRecallDisplay
def evaluate_embeddings_approach(
labels = ['negative', 'positive'],
model = EMBEDDING_MODEL,
):
label_embeddings = [get_embedding(label, engine=model) for label in labels]
def label_score(review_embedding, label_embeddings):
return cosine_similarity(review_embedding, label_embeddings[1]) - cosine_similarity(review_embedding, label_embeddings[0])
probas = df["embedding"].apply(lambda x: label_score(x, label_embeddings))
preds = probas.apply(lambda x: 'positive' if x>0 else 'negative')
report = classification_report(df.sentiment, preds)
print(report)
display = PrecisionRecallDisplay.from_predictions(df.sentiment, probas, pos_label='positive')
_ = display.ax_.set_title("2-class Precision-Recall curve")
evaluate_embeddings_approach(labels=['An Amazon review with a negative sentiment.', 'An Amazon review with a positive sentiment.'])遇到许多陌生的名词、概念，和不熟悉的代码功能，第一时间，我立刻想到用AI人工智能来帮我解读这段代码。
一、Claude
由于之前的使用体验，我对Claude在写作风格、文字输出和概念介绍等方面比较满意，所以这次我想先让Claude来解释一下。
根据代码，Claude 逐步解释了这段代码的功能。一眼扫下来，感觉明白了，又没明白的状态。
二、再让谷歌家的 Bard 试试。
Bard 上来给我用英文解释了一通代码，但这不是我想要的。可能是之前我测试图片功能，设置了 Chrome 浏览器的语言为英文的缘故？
不过 Bard 展示出了作为搜索引擎起家的优势，在最后面给出来两个代码的来源。其中一个就是是 OpenAI 的 Github 仓库地址，方便更好的延展学习了。
接着让 Bard 翻译成中文，没想到，它把代码翻译成了中文，而我本意是让它把之前的英文回复翻译中文。
只好重复了一下问题：“用中文解释这段代码：。。。。。。”
这次 Bard 在代码中加了中文注释，并且在代码后面附上了完整的代码功能解释。
三、ChatGPT3.5
感觉还是差点意思，读起来有点费劲，最后再试一下我快要抛弃的旧爱 ChatGPT 3.5。
不出意外，出了意外惊喜，ChatGPT 3.5 给了我最想看到的回答。
它在每一行代码上面加了功能注释，这样的形式，是最合适开发人员阅读理解代码的形式。
而且最开始给出了总结：“是一个用于评估嵌入式模型（embedding model）效果的函数。”。结尾部分，给出了提示：“这段代码中可能有一些函数或变量并未在给定代码片段中定义”。
显然，ChatGPT 看出来这段代码只是摘取的一部分，从可运行的角度，给出了未定义函数或者变量的提醒。
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最近两个月，各家AI大模型厂商都相继推出了更新，作为一个AI的重度患者，我也迫不及待地跟进并亲身体验了这些更新。
感兴趣的朋友可以看看之前的文章。
又一家顶级的大模型开源商用了！Meta（Facebook）的 Llama 2 搅动大模型混战的格局
谷歌 Bard 深夜更新：支持中文、语音输入/播报、代码导出、对话分享
Claude 2 体验! 免费使用，生成代码，逻辑推理提升，对话记忆更长
Bard！谷歌对 ChatGPT 的最强反击，悄咪咪的支持中文了！
通过这次对三家AI模型的代码解释和比较体验：
- Claude 排最后。根据官方的信息，它优势在长文本和底层安全性做了改进。可能这个方面没体现出它的优势。
- Bard 略逊一筹。但是它的优势可以提供源码出处，供学习延展。而且它有谷歌全家桶的支持，许多应用可以轻松地构建在其之上。例如，搜索引擎、文档处理、在线代码调试、语音输入输出等功能都能与 Bard 无缝衔接，这使得它变得更加灵活多样。 谷歌在这方面的应用优势比较大，在实际使用过程中，我发现用户会问很多搜索引擎能回答，但是预训练模型无法回答或者不好的问题。例如：问最近发生的新闻事实；问某地区的治疗某病症的医院或者专家信息。
- ChatGPT的回答最符合我对这个问题的期望。不得不说，随着对预训练模型的研究越深入，我越发觉得这家公司训练的模型确实非常强大。
看来，有必要再次启用那个能够将多家AI人工智能模型集成在一起，比较它们各自答案不同之处的工具了：ChatALL：发现最佳答案的神奇AI机器人！这样可以更全面地了解各家模型的优势和劣势，并做出更准确的综合评估。
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