プログラミング プロジェクトで行き詰まった場合は、アイデアをブレインストーミングしたり、きれいなコードを書いたり、説明したりするのに役立つツールを探してみるとよいでしょう。トリッキーなコンセプト。 AI チャットボットとして、迅速で情報豊富な Gemini と、包括的で強力な ChatGPT のどちらを選択しますか?
言語サポートに関しては、ChatGPT が幅広さと機能の面で Gemini を上回っています。熟練度。 Gemini は Python、Go、TypeScript など、約 22 の一般的なプログラミング言語を公式にサポートしていますが、ChatGPT の言語機能はさらに広範囲にわたっています。
Gemini とは異なり、ChatGPT にはサポートされている言語の公式リストがありません。ただし、Gemini がサポートする一般的な言語だけでなく、TypeScript や Go などの新しい言語から Fortran、Pascal、BASIC などの古い言語まで、数十の追加言語も処理できます。
言語機能をテストするには、 PHP、JavaScript、BASIC、C などの言語で簡単なコーディング作業を試してみました。 Gemini と ChatGPT はどちらも一般的な言語でうまく機能しましたが、BASIC などの古い言語でプログラムを説得力を持ってつなぎ合わせることができるのは ChatGPT だけです。
プロジェクトの期限に遅れそうなので、定型的なコードが必要です。 ChatGPT と Gemini にその機能を実装するコードを生成するよう依頼すると、両方のツールが数十行のコードを吐き出します。すぐに成功しますよね?
しかし、要求した機能を提供するためにどのツールのコードを信頼できるでしょうか? 2 つの AI チャットボットによって生成されたコードの精度と品質を比較するために、簡単なコーディング タスクを実行してもらいました。 Gemini と ChatGPT に、HTML、CSS、JavaScript を使用してシンプルな To Do リスト アプリを生成するように依頼しました。私は入門書を何も提供しませんでした。目標は、操作する限られた情報で両方のチャットボットがどの程度うまく機能するかを確認することです。
ChatGPT (GPT-4o) は、「十分に優れた」美学を備えた関数コードを生成しました。 ChatGPT のコードを使用して、タスクを追加または削除できます。ブラウザ上で ChatGPT の結果を実行した後に得られた結果は次のとおりです。
次に、Google の Gemini に同じタスクを繰り返すように依頼しました。 Gemini は、機能的な ToDo リスト アプリを生成することもできました。タスクを追加したり削除したりすることもできますが、全体的なデザインはそれほど魅力的ではありませんでした。
2 番目のテストを実行し、今回は両方のチャットボットに Twitter (X.com) フィードを再作成するように依頼しました。 ChatGPT は、機能的なツイート機能を備えたビンテージ スタイルの Twitter フィードを作成しました。テキスト ボックスに入力してツイートを送信し、ページに動的に読み込むことができます。これは私が期待していた Twitter フィードではありませんでしたが、ChatGPT のトレーニング データのほとんどが従来の Twitter コードであふれていることを考えると、結果は理解できます。
残念ながら、このラウンドでは Google の Gemini は機能的なコードを提供できませんでした。数百行の JavaScript コードが生成されましたが、不足しているロジックを埋める必要があるプレースホルダーが多すぎました。急いでいる場合、このようなプレースホルダーの多いコードは、依然として多大な開発作業が必要となるため、あまり役に立ちません。このような場合、コードを最初から作成した方が効率的である可能性があります。
他の基本的なコーディング タスクもいくつか試しましたが、すべての場合において、ChatGPT のソリューションが明らかに優れた選択肢でした。
エラーとバグは、プログラマが好んで嫌うパズルのようなものです。それらはあなたを狂わせるでしょうが、それらを修正することは非常に満足です。では、コードでバグに遭遇した場合、Gemini または ChatGPT に助けを求めるべきでしょうか?それは、回避しようとしているエラーの種類によって異なります。
決定するために、両方の AI チャットボットに解決すべき 2 つのデバッグ問題を与えました。まず、両方のチャットボットに、単純な PHP コードの論理エラーを解決するように指示しました。論理エラーは、コードの意図に依存するため、構文エラーよりも発見するのが難しいことで知られています。
このスクリーンショットのコードは実行され、多くの場合、正しい結果が生成されます。ただし、すぐには明らかではない論理エラーがいくつかあります。それらを見つけることができますか？ Gemini に助けを求めましたが、残念ながら、チャットボットはコード内の論理エラーを特定できませんでした:
ジェミニが問題を解決しようとした 3 回の試みはどれも正確ではありませんでした。私も半年前に同様の問題を試みましたが、同じ残念な結果でした。この分野では Gemini は改善されていないようです。
その後、ChatGPT に助けを求めたところ、すぐに論理エラーを見つけ出しました。
Gemini はエラーを修正するためにコードも書き直しました:
他にもいくつか試した後バグハンティングと修正タスクでは、ChatGPT の方が明らかに優れていました。しかし、ジェミニは完全に失われたわけではありませんでした。私が投げた多くの構文エラーは修正できましたが、複雑なエラー、特に論理エラーには苦労しました。
コーディングに AI チャットボットを使用する場合の最大の課題の 1 つは、コンテキスト認識が比較的限定されていることです。明確に定義されたタスク用に個別のコード スニペットを作成することはできるかもしれませんが、大規模なプロジェクト用のコードベースを構築するのは困難です。
たとえば、AI チャットボットを使用して Web アプリを構築しているとします。登録およびログイン HTML ページのコードを書くように指示すると、それは完璧に実行されます。次に、ログイン ロジックを処理するサーバー側スクリプトを生成するようにチャットボットに依頼します。これは単純なタスクですが、コンテキスト認識が限られているため、コードの残りの部分と一致しない新しい変数や命名規則を含むログイン スクリプトが生成される可能性があります。
どのチャットボットが保持に優れているか文脈認識？私は両方のツールに同じプログラミング タスクを与えました。ChatGPT がすでに構築できることがわかっているチャット アプリ。
GPT-4 Turbo とその 128k コンテキスト ウィンドウの登場以来、ChatGPT の機能は維持されています。より長い期間にわたって、より多くのコンテキストが大幅に増加しました。私が初めて 4K コンテキスト ウィンドウ GPT-4 を使用して ChatGPT でチャット アプリを構築したときは、コンテキストを逸脱する軽微な出来事があっただけで、比較的スムーズに進みました。
2023 年 11 月に 128k GPT-4 を使用して同じプロジェクトを再作成しました。 Turbo はコンテキスト認識において顕著な改善を示しました。 6 か月後の 2024 年 5 月になっても、コンテキスト認識に大きな変化はありませんでしたが、劣化もありませんでした。
残念なことに、同じプロジェクトで最初に Gemini (当時は Bard と呼ばれていました) を試したとき、失敗してしまいました。プロジェクトのコンテキストを追跡できず、アプリを完了できませんでした。数回のアップデートの後、同じプロジェクトで Gemini を再テストしましたが、さらに悪化したようです。したがって、もう一度言いますが、コンテキスト認識の点では、ChatGPT が勝ちます。
現時点で、Google の Gemini には多くの点が欠けています。しかし、ついに勝利を収めることができるだろうか？その問題解決能力をテストしてみましょう。問題が発生しただけで、解決方法はおろか、それをプログラムで表現する方法がわからない場合もあります。
このような状況では、Gemini や ChatGPT などのチャットボットが役立ちます。私は二人に、「テキスト内に特定の単語が何回出現するかをカウントする JavaScript コードを書いてください。」
これが Google の Gemini からの結果です。
ChatGPT の結果は次のとおりです。
最初は、どちらのアプローチも非常に堅実に見えます。双子座のアプローチは簡潔にさえ見えます。ただし、ChatGPT のコードは、テキスト内の単語の出現数をカウントするために、より堅牢かつ正確なアプローチを採用しています。単語の境界と大文字と小文字の区別が考慮され、句読点が適切に処理され、より信頼性の高い結果が得られます。繰り返しますが、ChatGPT の方が優れています。
ChatGPT のアプローチは、句読点などのすべての非単語文字や単語区切り文字としての特殊文字を処理できる方法で、入力テキストを単語に分割します。一方、Gemini は空白を区切り文字としてのみ考慮します。このアプローチは、テキストの単語内に句読点やその他の単語以外の文字が含まれている場合、または単語が空白文字で区切られていない場合に失敗する可能性があります。
Google Gemini は比較に使用したすべての指標でほぼ負けているためです。 , 償還のチャンスを与えることにしました。私はチャットボットに「コーディングはどちらが得意ですか? ChatGPT と Gemini ですか?」と尋ねました。その答えは次のとおりです:
私も部分的には同意できる内容のようです! ChatGPT にこの評価についてどう思うかを尋ねたところ、次のように同意されました。
これはごく普通のことのように思えますが、ここには興味深い展開があります。昨年のほとんどを通じて、Gemini (当時は Bard) は常に自信を持って、より良いコードを作成でき、より効率的で、ミスが少なくなると主張していました。これは、2023 年 11 月のテストの 1 つのスクリーンショットです:
双子座はもう少しだそうです自意識があり、謙虚です!
ChatGPT も Gemini も、プログラミング専用の大きな機能はありません。ただし、両方のチャットボットには、効果的な使用方法を知っていれば、プログラミング エクスペリエンスを大幅に向上できる機能が備わっています。
ChatGPT は、チャットボットの使用時にプログラミング プロセスを合理化できる一連の機能を提供します。メモリやカスタム GPT などの便利な追加機能を使用すると、特定のプログラミング ニーズに合わせて ChatGPT をカスタマイズできます。
たとえば、カスタム GPT 機能を使用すると、関連ファイルをアップロードすることで、特定のプロジェクト用に特化した ChatGPT のミニ バージョンを作成できます。これにより、コードのデバッグ、最適化、新機能の追加などのタスクがはるかに簡単になります。全体として、Google の Gemini と比較して、ChatGPT にはプログラミング エクスペリエンスを向上させる機能がより多く含まれています。
Google の Gemini には、は多くの誇大宣伝を楽しんでいたので、ChatGPT と比較してどれほど欠けているかを見ると驚くかもしれません。 ChatGPT が明らかに有利なスタートを切りましたが、Google の膨大なリソースがその優位性を損なうのに役立つと思うかもしれません。
これらの結果にもかかわらず、Gemini をプログラミング支援として軽視するのは賢明ではありません。 ChatGPT ほど強力ではありませんが、Gemini は依然として強力な機能を備えており、急速に進化しています。
以上がChatGPT と Gemini: どちらの AI チャットボットがコーディングに優れていますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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