ChatGPT vs Gemini: uma análise comparativa

Abstract

Este trabalho acadêmico realizou uma análise comparativa dos modelos de linguagem ChatGPT- 4(versão gratuita), desenvolvido pela OpenAI, e Gemini (1.5 flash versão gratuita), da Google DeepMind, que representam marcos significativos no campo da Inteligência Artificial (IA) e processamento de linguagem natural (PLN). Além das versões gratuitas, os dois modelos oferecem versões pagas, o Chatgpt Plus, R$105,00 mensal, e o Gemini Advanced (versão Premiun), R$96,99 mensal até o momento. Embora ambos com partilhem a capacidade de fornecer respostas complexas e contextualizadas, eles diferem substancialmente em suas arquiteturas, metodologias de treinamentos e aplicações. O estudo examinou as características técnicas de cada modelo, suas abordagens de treinamento, capacidades e limitações, além de considerar o impacto de suas inovações na sociedade e na indústria. Especificamente, o trabalho teve como objetivo comparar o desempenho e a qualidade das respostas dos dois modelos em questões relacionadas ao conteúdo do livro “Sistemas de Banco de Dados” (ELMASRI, NAVATHE, 2011). A análise foi realizada com base em perguntas extraídas diretamente do livro, cobrindo temas como modelagem de dados, normalização e bancos de dados distribuídos. Os resultados revelaram diferenças nas abordagens dos modelos em termos de precisão, profundidade e clareza das respostas, destacando suas distintas contribuições ao entendimento de tópicos técnicos e acadêmicos.

This academic work conducted a comparative analysis of the language models ChatGPT, developed by OpenAI, and Gemini, by Google DeepMind, which represent significant mmodels offer paidilestones in the fields of Artificial Intelligence (AI) and Natural Language Processing (NLP). In addittion to their free versions, both models offer paid versions, chatgpt plus at R$ 105,00 per month and Gemini Advanced (Version Premiun) at R$96,99 per month as of now. While both share the ability to provide complex and contextualized responses, they differ substantially in their architectures, training methodologies, and applications. The study examined the technical characteristics of each model, their training approaches, capabilities, and limitations, as well as the societal and industrial impact of their innovations. Specifically, the work aimed to compare the performance and quality of the responses provided by both models to questions related to the content of the book "Database Systems" (ELMASRI, NAVATHE, 2011). The analysis was based on questions directly extracted from the book, covering topics such as data modeling, normalization, and distributed databases. The results revealed differences in the models' approaches in terms of accuracy, depth, and clarity of responses, highlighting their distinct contributions to understanding technical and academic topics.