現在、生成AIの使い方がマスコミでも解説や議論されることが多いが、その際生成AI一般に関して論じられていることが多いように思う。生成AIに関してはいろいろな種類があり、またそのデータの元が違い、得意不得意の分野もあるのではないか。一度使ってみたら見当はずれな答えで、生成AIに不信感を持ち、もう使わないという人の話も聞く。いろいろ試してみる必要があると思う。
私の場合は、ChatGPT とBing chat を時々使うくらいだが、同じことを聞いても返ってくる回答は違っている。ChatGPTは対話に優れ、人の名前やデータに関しては不得意のように思う。Bing chatの回答はそっけなく、ウキペディアのように客観的な情報に関しては得意なようで、注付きで回答してくる。そこで「Bing chat とChatGPTの違いは何ですか？」と、生成AIに質問してみた（ChatGPTの回答を転載する。かなり納得できる内容）
ChatGPTの回答―Bing ChatとChatGPTの主な違いは、それぞれが異なる技術と目的に基づいて設計されていることです。技術とアーキテクチャ:Bing Chat: Bing Chatは、Microsoftが提供する自然言語処理のプラットフォームであり、検索エンジンBingの背後にある技術を利用しています。Bing Chatは、一般的なクエリや情報の検索に特化しており、一般的な知識や情報を提供することに焦点を当てています。ChatGPT: ChatGPTは、OpenAIが開発した人工知能の一種であり、大規模な自然言語処理モデルであるGPT（Generative Pre-trained Transformer）を基盤としています。ChatGPTは、より複雑な対話や文脈を理解し、より柔軟な対話を可能にすることに焦点を当てています。目的と応用範囲:Bing Chat: Bing Chatは、主に一般的な情報の検索や質問に対する回答を提供することに特化しています。ユーザーが特定の情報を探している場合や、簡単な質問に答える場合に適しています。ChatGPT: ChatGPTは、対話的なコミュニケーションを行うことを目的としており、一般的な知識だけでなく、より複雑な文脈や個別のユーザーの要求に対応する能力があります。ChatGPTは、チャットボット、仮想アシスタント、カスタマーサポート、教育、創作など、さまざまな応用分野で使用されています。したがって、Bing Chatは一般的な情報検索に特化し、Bingの検索エンジンと統合されていますが、ChatGPTは対話的なコミュニケーションに焦点を当て、より柔軟で多様な対話を提供します。
さらに、「日本で使える生成AIにはどのようなものがありますか。その特徴やそれぞれの得意不得意の分野を教えて下さい」と聞いてみた。（以下ChatGPTの回答の転載）
日本にはさまざまな種類の生成AIがあります。これらの生成AIは、それぞれ異なる特徴や得意分野を持っています。以下にいくつかの主な種類とその特徴を挙げてみます。①GPTシリーズ（例：GPT-3）―特徴：オープンAIによって開発されたGPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズは、自然言語処理における生成AIの先駆的なモデルの一つです。大規模なトレーニングデータに基づいて文章を生成・理解します。得意分野：様々な自然言語処理タスクに広く適用されます。文章の生成、翻訳、要約、質問応答などの分野で活躍します。/②VAE（Variational Autoencoder）―特徴：VAEは生成モデルの一つであり、潜在空間からのサンプリングと生成を行います。学習時にはデータを潜在空間にマッピングし、その後サンプリングして新しいデータを生成します。得意分野：画像生成や異常検知などの領域で利用されます。潜在空間の特徴表現を介してデータの変動を理解するため、異常検知やデータの生成に役立ちます。/③GAN（Generative Adversarial Network）―特徴：GANは生成モデルの一種であり、生成器と識別器の二つのネットワークが互いに競合しながら学習します。生成器はデータを生成し、識別器は本物のデータと生成されたデータを区別します。得意分野：画像生成やデータ拡張、画像のスタイル変換などに広く利用されます。特にリアルな画像の生成に優れています。/④Transformerベースのモデル（例：BERT、GPTシリーズ）特徴：Transformerアーキテクチャは、自然言語処理の多くのタスクで成功を収めています。BERTやGPTなどのモデルは、このアーキテクチャを採用しています。得意分野：自然言語処理全般にわたり、テキストの生成、理解、翻訳などに優れています。 これらは一部の例であり、日本にはさらに多くの生成AIが存在します。それぞれのモデルは、そのアーキテクチャや学習手法によって異なる特性や得意分野を持ち、様々な応用に活用されています。