Quando o Google lançou o modelo Gemini AI, sua resposta ao ChatGPT da OpenAI, faltava um recurso muito popular entre os usuários do ChatGPT: a capacidade de escrever código. No entanto, após uma demanda persistente, o Google desenvolveu o Gemini, permitindo-lhe escrever código em dezenas de linguagens de programação disponíveis.
Desde então, o Google tem falado sobre o quão bem o Gemini pode escrever e depurar código, mas como ele se compara ao incrível ChatGPT? Vamos descobrir. verificar Maneiras como o ChatGPT pode ajudar os criadores de conteúdo.
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Comparação ChatGPT vs Gemini: linguagens de programação suportadas
Oficialmente, o Gemini do Google pode trabalhar com cerca de 20 linguagens de programação. Que consiste principalmente em tipos populares como Typescript, Python, C++, Go, Java, JavaScript e PHP. Ele ainda pode lidar com opções menos populares como Perl e Scala, mas não necessariamente com a mesma eficiência.
Por outro lado, ChatGPT não possui uma lista oficial de linguagens de programação suportadas. O chatbot pode lidar com a maior parte do que o Gemini pode fazer e dezenas de outras opções. ChatGPT pode escrever, depurar e explicar código em linguagens de programação populares mais recentes e em linguagens legadas menos populares, como Fortran, Pascal, BASIC e COBOL.
No entanto, apoio não significa necessariamente competência. Experimentamos algumas tarefas simples em linguagens específicas como PHP, JavaScript, BASIC e C++. Tanto o Gemini quanto o ChatGPT eram capazes de servir linguagens de programação populares, mas apenas o ChatGPT foi capaz de encadear de forma convincente aplicativos em linguagens legadas. Assim, em termos de suporte a idiomas, damos preferência ao ChatGPT.
ChatGPT vs. Gemini: precisão e qualidade de código
Digamos que você peça ao ChatGPT ou Gemini para criar um trecho de código que introduza uma função e gere dezenas de linhas de código em segundos. Realmente fácil? Mas com que frequência essa lâmina vai funcionar? Suponha que o código funcione; Quão bom é isso?
Para comparar a precisão e a qualidade do código gerado pelos dois chatbots de IA, atribuímos a ambos algumas tarefas de codificação para serem concluídas. Pedimos ao Gemini e ao ChatGPT que criassem um aplicativo simples de lista de tarefas usando HTML, CSS e JavaScript. Após copiar e colar o código gerado e exibi-lo no navegador, a implementação do ChatGPT ficou assim:
Com a versão ChatGPT, você pode adicionar uma nova tarefa, excluir uma tarefa ou marcar uma tarefa como concluída. O Gemini do Google também conseguiu criar um aplicativo funcional de lista de tarefas. No entanto, você só pode adicionar uma tarefa, sem possibilidade de excluí-la ou marcá-la como concluída. A interface do Gemini também parecia menos atraente; Isto é o que parecia:
Repetimos o teste, desta vez pedindo aos dois modelos que recriassem os cartões da linha do tempo do Twitter. Aqui está o resultado do ChatGPT:
Aqui está o que o Google Gemini produziu:
Ambos os resultados têm prós e contras. Teríamos seguido o que o Gemini criou se tivesse botões curtir, retuitar e comentar. No entanto, eles foram deixados de fora de maneira estranha, então deixaremos você decidir qual é o melhor. É claro que a qualidade do código não se trata apenas da estética do que você produz.
Ao analisar o código gerado por ambos os chatbots, o Gemini pareceu ser mais orientado a objetos, enquanto o ChatGPT foi mais processual. Nossa escolha de linguagem de programação pode afetar isso, mas o ChatGPT parece escrever um código mais claro quando necessário. Também tende a gerar soluções mais completas, o que geralmente resulta em mais linhas de código.
Em termos de qualidade do código gerado, damos ao ChatGPT o resumo. Verificar Erros comuns do ChatGPT e como corrigi-los.
Comparação ChatGPT e Gemini: depuração e detecção de erros
Bugs são como quebra-cabeças que um programador gosta de evitar. Você ficará louco se for apenas uma carta, mas consertá-la é bastante satisfatório. Então, quando você encontrar erros em seu código, você deve entrar em contato com Gemini ou ChatGPT para obter ajuda? Para tomar a decisão, demos a cada um dos chatbots inteligentes alguns problemas de depuração para resolver.
Primeiro, pedimos aos dois modelos que resolvessem um erro lógico no código PHP. Erros lógicos são notoriamente mais difíceis de detectar porque o código que os contém não parece errado, apenas não faz o que o programador pretendia.
O código nesta captura de tela é executado, mas não funciona. Você consegue identificar o erro lógico? Pedimos ajuda ao Gemini do Google e, infelizmente, o chatbot não conseguiu identificar o erro lógico no código. Curiosamente, o Gemini do Google geralmente tem três tentativas de rascunho para resolver um problema, e verificamos todos os três rascunhos e eles estavam errados.
Então pedimos ajuda ao ChatGPT e ele imediatamente identificou o erro lógico.
O script PHP não tinha erros de sintaxe, mas a lógica na função isOdd() estava errada. Para descobrir se um número é ímpar, geralmente você pode verificar se ele tem resto após a divisão por 2. Se for, então é um número ímpar.
Embora o Gemini não estivesse mais perto de corrigir esse erro, o ChatGPT detectou-o na primeira tentativa. Tentamos quatro outros erros lógicos e o Gemini só conseguiu detectar o erro em uma instância, enquanto o ChatGPT conseguiu exibi-lo de forma consistente. Depois de mudar para códigos contendo erros de sintaxe, o Gemini do Google conseguiu acompanhá-los, identificando-os em quase todos os exemplos fornecidos.
O Gemini do Google é relativamente bom em depuração, mas daremos essa vitória ao ChatGPT novamente.
ChatGPT vs. Gemini: Conscientização do Contexto
Um dos maiores desafios com o uso de chatbots de IA na programação é a consciência relativamente limitada do contexto. Você pede ao modelo de IA para escrever algum código, e depois um pouco mais... Ao longo da linha, ele esquece completamente que o próximo código que está dando faz parte do mesmo projeto.
Por exemplo, digamos que você esteja criando um aplicativo da Web usando um bot de bate-papo de IA. Você diz a ele para escrever o código HTML para a página de registro e a página de login, e ele o faz perfeitamente. E então, conforme você continua a desenvolver, você pede ao chatbot para gerar um script do lado do servidor para lidar com a lógica de login. Esta é uma tarefa simples, mas devido ao conhecimento limitado do contexto, seu script de login pode acabar com novas variáveis e convenções de nomenclatura que não correspondem ao resto do seu código.
Então, qual chatbot é melhor para reter a percepção do contexto? Demos aos dois modelos a mesma tarefa de programação: Aplicativo de bate-papo Que sabemos que o ChatGPT já pode construir.
Infelizmente, o Gemini simplesmente não conseguiu concluir o aplicativo porque perdeu o controle do contexto do projeto após ficar ocioso por algum tempo. Embora sujeito às mesmas condições, o ChatGPT concluiu a criação da aplicação. Novamente, em termos de consciência de contexto, damos preferência ao ChatGPT.
Comparação ChatGPT vs Gemini: resolução de problemas
Neste ponto, o Google Gemini carece de muitos recursos. Mas ele pode vencer no final? Vamos testar suas habilidades de resolução de problemas. Às vezes você simplesmente tem um problema, mas não sabe como representá-lo programaticamente e muito menos como resolvê-lo.
Em situações como essa, chatbots com tecnologia de IA, como Gemini e ChatGPT, são muito úteis. Mas qual modelo tem melhores capacidades de resolução de problemas? Pedimos a ambos que “escrevessem um código JavaScript que contasse o número de vezes que uma determinada palavra aparece no texto”.
Gemini respondeu com um código funcional, embora falhasse quando a pontuação estava próxima de uma palavra ou a palavra aparecia em instâncias diferentes.
Encontramos o mesmo problema no ChatGPT e aqui está o resultado:
O código ChatGPT adota uma abordagem mais robusta e precisa para contar ocorrências de palavras no texto. Ele leva em consideração os limites de palavras e a distinção entre maiúsculas e minúsculas, manipula a pontuação corretamente e fornece resultados mais confiáveis. Mais uma vez, em termos de resolução de problemas, damos preferência ao ChatGPT.
Como o Google Gemini perdeu muito em todas as métricas que comparamos, decidimos dar-lhe uma chance de recuperação. Perguntamos ao modelo “Qual modelo é melhor em programação?” ChatGPT ou Google Gemini?
Embora concordasse que o ChatGPT era mais inovador, Gemini disse que seu concorrente tinha maior probabilidade de cometer erros e que o ChatGPT produzia código menos eficiente, menos bem estruturado e menos confiável em geral. Aqui, temos que discordar! verificar Como o ChatGPT pode ajudá-lo a escrever um romance.
ChatGPT está em seu próprio mundo
O Gemini do Google tem muito entusiasmo, então pode ser surpreendente ver o quanto falta em comparação com o ChatGPT. Embora o ChatGPT claramente tenha tido uma vantagem inicial, você pode pensar que os vastos recursos do Google logo o ajudariam a superá-lo.
Apesar destas descobertas, seria imprudente descartar o Gemini como uma ajuda de programação. Embora não seja tão poderoso quanto o ChatGPT, o Gemini ainda possui grandes capacidades e está se desenvolvendo em ritmo acelerado. Dados os recursos do Google, o surgimento do Gemini como um concorrente digno é certamente uma questão de tempo. Você pode ver agora ChatGPT x Microsoft Bing AI x Google Gemini: Qual é o melhor chatbot de IA?
