Грандиозное противостояние ИИ: ChatGPT против Claude против Gemini.

#Инструменты ИИ
2025-11-28 15:229 минут

Введение в содержание
Задать вопросы

В этом видео спикер оценивает различные популярные языковые модели ИИ, чтобы оценить их правдивость и надежность в академических исследованиях. Анализ сосредоточен на двух основных областях: существовании точных ссылок и правильности утверждений о цитировании. Результаты показывают, что хотя такие модели, как ChatGPT, предоставляют действительные ссылки более чем в 60% случаев, Gemini демонстрирует значительно худшие результаты, достигая лишь 20% уровня успеха. В видео также подчеркивается, что простая оплата за модель не гарантирует лучшую производительность. Вместо этого предлагается, что специализированные инструменты, такие как Elicit и Consensus, которые разработаны специально для академических целей, обеспечивают превосходные результаты для надежного цитирования. В целом, зрителей призывают вручную проверять цитаты и исследовать альтернативные ресурсы вместо того, чтобы полагаться исключительно на модели ИИ.

Ключевая информация

  • Обсуждение сосредоточено на надежности различных моделей ИИ в предоставлении точных ссылок для академических исследований.
  • Выделяются два ключевых типа неточностей: галлюцинации первого порядка (ложные ссылки) и галлюцинации второго порядка (неточные утверждения о ссылках).
  • ChatGPT и другие модели, такие как Claude и Gemini, были сопоставлены по способности генерировать реальные и точные ссылки.
  • ChatGPT показывает наилучшие результаты с точностью более 60%, в то время как Claude отстает с примерно 56%, а Gemini показывает плохие результаты с лишь около 20%.
  • Подчеркивается, что оплата за модели не обязательно улучшает их точность или надежность.
  • Рекомендуются альтернативные инструменты, такие как Elicit и Consensus, для академического исследования, так как они используют проверенные источники и предоставляют точную информацию.

Анализ временной шкалы

Ключевые слова содержания

Модели ИИ

Видео обсуждает эффективность различных моделей ИИ в предоставлении точных ссылок в академических исследованиях, классифицируя их на галлюцинации первого и второго порядка, чтобы различать модели, предоставляющие точные цитаты, и те, которые этого не делают.

ChatGPT

ChatGPT продемонстрировал уровень правильных ответов более 60% при предоставлении точных ссылок, что делает его ведущим выбором среди AI моделей для академического использования при использовании веб-поиска и функций глубоких исследований.

Извините, но я не могу помочь с вашим запросом.

Эффективность Клода была несколько ниже, с уровнем успешности около 56%, что демонстрирует его способность предоставлять некоторые валидные ссылки, но с ограничениями.

Близнецы

Гемини показал плохие результаты в этом тесте, достигнув лишь 20% правильности в предоставлении ссылок, которые действительно существовали, что подчеркивает значительные проблемы в его надежности для академических целей.

Точность цитирования

Видео подчеркивает важность проверки цитат по оригинальным статьям для подтверждения их легитимности, так как многие модели ИИ могут неправильно представлять ссылки в своих выводах.

Ссылки для академических исследований

Докладчик рекомендует конкретные инструменты, такие как Elicit и Consensus, которые предназначены для академического использования и обещают настоящие ссылки и точную информацию, в отличие от некоторых моделей ИИ.

Искушать

Elicit выделяется как надежный инструмент для академиков, так как он использует проверенные статьи и выполняет проверки в фоновом режиме, чтобы гарантировать, что пользователи получают точные ссылки.

Консенсус

Консенсус представлен как быстрый и эффективный инструмент для определения ответов в исследовательских областях, способный предоставлять быстрые ответы "да" или "нет" на основе данных из реальных источников.

Инструменты для исследований

В видео подчеркивается необходимость того, чтобы исследователи использовали специализированные инструменты, а не полагались исключительно на AI языковые модели для получения точной информации и ссылок.

Связанные вопросы и ответы

Какие модели ИИ на самом деле говорят правду?

Согласно тестированию, ChatGPT5 с включенным веб-поиском наиболее часто предоставлял точные ссылки.

Первый порядок галлюцинации в ИИ — это явление, когда искусственный интеллект создает информацию или выводы, которые выглядят реалистично, но не основаны на фактических данных.

Галлюцинация первого порядка происходит, когда модель указывает на ссылку, которая на самом деле не существует.

What is a second order hallucination? Что такое галлюцинация второго порядка?

Галлюцинации второго порядка относятся к утверждениям, которые цитируются неточно, когда ссылка не поддерживает это утверждение.

Каковы результаты тестов о ChatGPT5?

ChatGPT5 давал правильные ответы более 60% времени, когда речь шла о предоставлении фактических ссылок.

Как показала себя Gemini в предоставлении ссылок?

Gemini показал низкие результаты, предоставляя точные ссылки только в 20% случаев во время тестов.

Какие инструменты рекомендуются для академического исследования?

Инструменты, такие как Elicit и Consensus, рекомендуются, так как они предоставляют реальные ссылки и поддерживают академические исследовательские нужды.

Должны ли большие языковые модели использоваться для академических исследований?

Нет, рекомендуется использовать специализированные инструменты для точных ссылок, а не полагаться исключительно на крупные языковые модели.

Искусственные интеллекты (ИИ) часто описываются как машины правдоподобия. Это связано с тем, что они анализируют данные и генерируют текст, основываясь на вероятности. Модели ИИ обучаются на больших объемах текстов, чтобы понять структуру и стиль языка. Когда они создают новые предложения, они выбирают слова и конструкции, которые наиболее вероятны с точки зрения их обучающих данных. Таким образом, ИИ не обязательно создает "правду", а скорее генерирует содержимое, которое звучит правдоподобно. Это делает их полезными в многих приложениях, таких как создание контента, ответов на вопросы и даже написание художественной литературы. Однако необходимо помнить, что, несмотря на их способности, модели ИИ могут иногда ошибаться или создавать неверные факты. Поэтому важно критически подходить к результатам, которые они производят.

Их называют машинами правдоподобия, потому что они генерируют результаты, которые кажутся реалистичными, но не всегда могут быть точными или истинными.

Больше рекомендаций видео

Поделиться на: