ChatGPT vs. Gemini: 어떤 AI 챗봇이 코딩에 더 좋나요?

프로그래밍 프로젝트에 막혀 있다면 아이디어를 브레인스토밍하고, 깔끔한 코드를 작성하고, 설명하는 데 도움이 되는 도구를 찾아보세요. 까다로운 개념. 빠르고 유익한 Gemini와 포괄적이고 강력한 ChatGPT 중에서 어떤 AI 챗봇을 선택하시겠습니까?

언어 지원

언어 지원과 관련하여 ChatGPT는 폭과 측면에서 Gemini를 능가합니다. 진보. Gemini는 공식적으로 Python, Go 및 TypeScript를 포함하여 약 22개의 인기 프로그래밍 언어를 지원하지만 ChatGPT의 언어 기능은 훨씬 더 광범위합니다.

Gemini와 달리 ChatGPT에는 지원되는 언어의 공식 목록이 없습니다. 그러나 Gemini가 지원하는 인기 언어뿐만 아니라 TypeScript 및 Go와 같은 최신 언어부터 Fortran, Pascal, BASIC과 같은 오래된 언어까지 수십 개의 추가 언어도 처리할 수 있습니다.

언어 기능을 테스트하려면, PHP, JavaScript, BASIC, C와 같은 언어로 간단한 코딩 작업을 시도했습니다. Gemini와 ChatGPT는 모두 인기 있는 언어에서 좋은 성능을 발휘했지만, ChatGPT만이 BASIC과 같은 오래된 언어로 프로그램을 설득력 있게 연결할 수 있었습니다.

정확성 및 코드 품질

프로젝트 마감일이 늦어서 상용구 코드가 필요합니다. ChatGPT와 Gemini에게 해당 기능을 구현하기 위한 코드를 생성하도록 요청하면 두 도구 모두 수십 줄의 코드를 생성합니다. 빠른 승리죠?

그런데 요청한 기능을 제공하기 위해 어떤 도구의 코드를 신뢰할 수 있습니까? 두 AI 챗봇이 생성한 코드의 정확성과 품질을 비교하기 위해 간단한 코딩 작업을 맡겨서 완료하도록 했습니다. 저는 Gemini와 ChatGPT에게 HTML, CSS, JavaScript를 사용하여 간단한 할 일 목록 앱을 생성해 달라고 요청했습니다. 나는 어떤 입문서도 제공하지 않았습니다. 목표는 작업할 수 있는 제한된 정보로 두 챗봇이 얼마나 잘 작동하는지 확인하는 것입니다.

ChatGPT(GPT-4o)는 "충분히 좋은" 미학을 갖춘 기능 코드를 생성했습니다. ChatGPT의 코드를 사용하여 작업을 추가하거나 삭제할 수 있습니다. 브라우저에서 ChatGPT 결과를 실행한 후 얻은 결과는 다음과 같습니다.

다음으로 Google의 Gemini에게 동일한 작업을 반복하도록 요청했습니다. Gemini는 기능적인 할 일 목록 앱도 생성할 수 있었습니다. 작업을 추가하고 삭제할 수도 있지만 전체적인 디자인은 그다지 매력적이지 않았습니다.

두 번째 테스트를 진행했는데, 이번에는 두 챗봇 모두에게 Twitter(X.com) 피드를 다시 생성하도록 요청했습니다. ChatGPT는 기능적인 트윗 기능을 갖춘 빈티지 스타일의 트위터 피드를 제작했습니다. 텍스트 상자에 입력하고, 트윗을 보내고, 페이지에 동적으로 로드할 수 있었습니다. 제가 바라던 트위터 피드는 아니었지만 ChatGPT의 학습 데이터 대부분이 레거시 트위터 코드로 가득 차 있다는 점을 고려하면 결과는 이해가 됩니다.

아쉽게도 이번 라운드에서는 Google의 Gemini가 기능 코드를 제공하지 못했습니다. 수백 줄의 JavaScript 코드가 생성되었지만 누락된 논리로 채워야 하는 자리 표시자가 너무 많았습니다. 급한 경우에는 자리 표시자가 많은 코드는 여전히 많은 개발 작업이 필요하기 때문에 특별히 도움이 되지 않습니다. 그런 경우에는 처음부터 코드를 작성하는 것이 더 효율적일 수 있습니다.

몇 가지 다른 기본 코딩 작업을 시도해 보았지만 모든 경우에서 확실히 ChatGPT의 솔루션이 더 나은 선택이었습니다.

디버깅 및 오류 감지

오류와 버그는 프로그래머가 싫어하는 퍼즐과 같습니다. 그것들은 당신을 미치게 만들겠지만, 그것들을 고치는 것은 꽤 만족스럽습니다. 그렇다면 코드에 버그가 발생하면 Gemini나 ChatGPT에 도움을 요청해야 할까요? 피하려는 오류 유형에 따라 달라질 수 있습니다.

결정하기 위해 두 AI 챗봇 모두에게 해결해야 할 두 가지 디버깅 문제를 주었습니다. 먼저 두 챗봇 모두에게 간단한 PHP 코드의 논리적 오류를 해결하도록 요청했습니다. 논리 오류는 코드의 의도에 따라 달라지기 때문에 구문 오류보다 발견하기가 훨씬 더 어렵습니다.

이 스크린샷의 코드는 실행되며 많은 경우 올바른 결과를 생성하기도 합니다. 그러나 즉각적으로 드러나지 않는 몇 가지 논리 오류가 있습니다. 당신은 그들을 발견할 수 있나요? Gemini에게 도움을 요청했지만 안타깝게도 챗봇은 코드에서 논리적 오류를 찾아내지 못했습니다.

문제 해결을 위한 Gemini의 세 가지 시도 중 어느 것도 정확하지 않았습니다. 나는 6개월 전에 비슷한 문제를 시도했지만 똑같은 실망스러운 결과를 얻었습니다. Gemini는 이 부분에서 개선되지 않은 것 같습니다.

그런 다음 ChatGPT에 도움을 요청했는데 즉시 논리적 오류를 찾아냈습니다.

Gemini는 또한 오류를 수정하기 위해 코드를 다시 작성했습니다.

몇 가지 다른 방법을 시도한 후 버그 사냥 및 수정 작업을 수행하는 동안 ChatGPT가 확실히 더 나은 작업을 수행했습니다. 하지만 쌍둥이자리가 완전히 잃어버린 원인은 아니었습니다. 제가 던진 많은 구문 오류를 수정할 수 있었지만 복잡한 오류, 특히 논리적 오류로 인해 어려움을 겪었습니다.

상황 인식

코딩에 AI 챗봇을 사용할 때 가장 큰 과제 중 하나는 상대적으로 제한된 상황 인식입니다. 잘 정의된 작업을 위해 별도의 코드 조각을 만들 수 있지만 대규모 프로젝트를 위한 코드베이스를 구축하는 데 어려움을 겪을 수도 있습니다.

예를 들어 AI 챗봇으로 웹 앱을 구축한다고 가정해 보겠습니다. 등록 및 로그인 HTML 페이지에 대한 코드를 작성하도록 지시하면 완벽하게 수행됩니다. 그런 다음 챗봇에게 로그인 로직을 처리하기 위한 서버 측 스크립트를 생성하도록 요청합니다. 이는 간단한 작업이지만 제한된 컨텍스트 인식으로 인해 나머지 코드와 일치하지 않는 새로운 변수 및 명명 규칙을 사용하여 로그인 스크립트를 생성하게 될 수 있습니다.

어떤 챗봇이 유지에 더 좋습니다. 상황인식? 저는 두 도구 모두에 동일한 프로그래밍 작업을 부여했습니다. ChatGPT가 이미 구축할 수 있는 채팅 앱.

GPT-4 Turbo와 128k 컨텍스트 창이 출시된 이후 ChatGPT는 더 오랜 기간 동안 훨씬 더 많은 맥락이 크게 증가했습니다. 4k 컨텍스트 창 GPT-4를 사용하여 ChatGPT로 채팅 앱을 처음 구축했을 때 컨텍스트를 벗어나는 사소한 사고만 제외하고 비교적 순조롭게 진행되었습니다.

2023년 11월에 128k GPT-4로 동일한 프로젝트를 재현 Turbo는 상황 인식이 눈에 띄게 향상되었음을 보여주었습니다. 6개월이 지난 2024년 5월에도 맥락인식에는 큰 변화가 없었고, 악화도 없었습니다.

안타깝게도 같은 프로젝트에서 Gemini(당시 Bard)를 처음 시도했을 때 졌네요. 프로젝트의 컨텍스트를 추적하고 앱을 완료하지 못했습니다. 이후 여러 차례의 업데이트를 거쳐 동일한 프로젝트에서 Gemini를 다시 테스트했는데 더욱 악화된 것 같습니다. 따라서 다시 한 번 상황 인식 측면에서 ChatGPT가 승리합니다.

문제 해결

현 시점에서 구글의 제미니는 여러모로 부족합니다. 하지만 마침내 승리를 거둘 수 있을까요? 문제 해결 능력을 테스트해 봅시다. 때로는 문제가 있지만 프로그래밍 방식으로 표현하는 방법은 물론 해결 방법도 확신할 수 없습니다.

이러한 상황에서는 Gemini 및 ChatGPT와 같은 챗봇이 유용할 수 있습니다. 저는 두 사람에게 "특정 단어가 텍스트에 몇 번 나오는지 세는 자바스크립트 코드를 작성해 보세요."

Google Gemini의 결과는 다음과 같습니다.

ChatGPT의 결과는 다음과 같습니다.

처음에는 두 접근 방식 모두 꽤 견고해 보입니다. Gemini의 접근 방식은 간결해 보입니다. 그러나 ChatGPT의 코드는 텍스트에서 단어 발생 횟수를 계산하는 데 보다 강력하고 정확한 접근 방식을 취합니다. 단어 경계와 대소문자 구분을 고려하고 구두점을 적절하게 처리하며 보다 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다. 다시 한 번 ChatGPT가 우수합니다.

ChatGPT의 접근 방식은 구두점과 같은 단어가 아닌 모든 문자와 단어 구분 기호인 특수 문자를 처리할 수 있는 방식으로 입력 텍스트를 단어로 분할합니다. 한편 Gemini는 공백만 구분 기호로 간주합니다. 텍스트에 구두점이나 단어가 아닌 다른 문자가 포함되어 있거나 단어가 공백 문자로 구분되지 않은 경우 이 접근 방식은 실패할 수 있습니다.

Google Gemini는 비교에 사용한 모든 측정 항목에서 거의 손실되었기 때문에 , 나는 구원의 기회를 주기로 결정했습니다. 챗봇에게 "코딩은 ChatGPT와 Gemini 중 어느 것이 더 좋나요?"라고 물었습니다. 답변은 다음과 같습니다.

부분적으로는 동의할 것 같네요! ChatGPT에게 평가에 대해 어떻게 생각하는지 물었고 동의했습니다.

이것은 꽤 평범해 보이지만 여기에는 흥미로운 반전이 있습니다. 작년 내내 Gemini(당시 Bard)는 더 나은 코드를 생성할 수 있고, 더 효율적이며, 실수를 줄일 수 있다고 항상 자신있게 주장했습니다. 다음은 2023년 11월에 진행한 테스트 중 하나의 스크린샷입니다.

이젠 쌍둥이자리가 좀 더 늘어난 것 같아요 자의식 있고 겸손해요!

프로그래밍 기능

ChatGPT나 Gemini에는 프로그래밍 전용의 주요 기능이 없습니다. 그러나 두 챗봇 모두 효과적으로 사용하는 방법을 안다면 프로그래밍 경험을 크게 향상시킬 수 있는 기능을 갖추고 있습니다.

ChatGPT는 챗봇을 사용할 때 프로그래밍 프로세스를 간소화할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 메모리 및 사용자 정의 GPT와 같은 유용한 추가 기능을 사용하면 특정 프로그래밍 요구 사항에 맞게 ChatGPT를 사용자 정의할 수 있습니다.

예를 들어 사용자 정의 GPT 기능을 사용하면 관련 파일을 업로드하여 특정 프로젝트에 대한 특수한 ChatGPT 미니 버전을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 코드 디버깅, 최적화, 새로운 기능 추가 등의 작업이 훨씬 간단해집니다. 전반적으로 Google Gemini에 비해 ChatGPT에는 프로그래밍 경험을 향상할 수 있는 더 많은 기능이 포함되어 있습니다.

ChatGPT는 자체 리그에 속해 있습니다.

Google Gemini에는 많은 과대광고를 즐겼기 때문에 ChatGPT에 비해 얼마나 부족한지 보면 놀랄 수도 있습니다. ChatGPT가 분명히 앞서 있었지만 Google의 막대한 리소스가 이러한 이점을 약화시키는 데 도움이 될 것이라고 생각할 수도 있습니다.

이러한 결과에도 불구하고 Gemini를 프로그래밍 보조 도구로 간주하는 것은 현명하지 못할 것입니다. ChatGPT만큼 강력하지는 않지만 Gemini는 여전히 강력한 성능을 발휘하며 빠른 속도로 발전하고 있습니다.

위 내용은 ChatGPT vs. Gemini: 어떤 AI 챗봇이 코딩에 더 좋나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!