ચેટજીપીટીનો બજાર હિસ્સો 13% ઘટ્યો, ગૂગલ જેમિનીએ આપી કડક સ્પર્ધા
કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાના કારણે વૈશ્વિક સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ લેન્ડસ્કેપમાં મોટા પાયે પરિવર્તન આવી રહ્યું છે, 84% ડેવલપર્સ હવે તેમની ડેવલપમેન્ટ પ્રક્રિયામાં AI ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરી રહ્યા છે અથવા તેનો ઉપયોગ કરવાની યોજના બનાવી રહ્યા છે, જે ગયા વર્ષે 76% થી વધુ છે. જો કે, આ વિસ્ફોટક વૃદ્ધિ વધતી જતી ડેવલપર ચકાસણી અને મોટા ભાષા મોડેલ (LLM) પ્રદાતાઓ વચ્ચે તીવ્ર સ્પર્ધાને કારણે છે, જેમ કે તાજેતરના 2025 સ્ટેક ઓવરફ્લો ડેવલપર સર્વે અને તુલનાત્મક વિશ્લેષણમાં વિગતવાર જણાવાયું છે.
હરીફ ઉછાળા છતાં ChatGPT માર્કેટ શેર પર પ્રભુત્વ ધરાવે છે
OpenAI ના ઉત્પાદનો ઘણા લોકો માટે ડિફોલ્ટ પસંદગી રહે છે, 82% ડેવલપર્સ સૂચવે છે કે તેઓએ ગયા વર્ષે વિકાસ કાર્ય માટે OpenAI ના GPT મોડેલનો ઉપયોગ કર્યો હતો. આ ઉપયોગ બજાર સર્વોચ્ચતામાં અનુવાદ કરે છે: જુલાઈ 2025 સુધીમાં AI ચેટબોટ્સમાં વેબસાઇટ મુલાકાતોમાં ChatGPT 82.7% બજાર હિસ્સો ધરાવે છે.
તેમ છતાં, બજારના નેતાઓ આક્રમક પડકારોનો સામનો કરી રહ્યા છે, ખાસ કરીને વૃદ્ધિ દરના સંદર્ભમાં:
માઈક્રોસોફ્ટ કોપાયલોટ તાજેતરમાં સૌથી ઝડપથી વિકસતા ચેટબોટ તરીકે ઉભરી આવ્યું છે, માર્ચથી જૂન 2025 દરમિયાન તેના વપરાશકર્તા આધારમાં 175% નો વધારો થયો છે, જે તેના ઇકોસિસ્ટમ એકીકરણ અને મોબાઇલ-પ્રથમ અભિગમ દ્વારા સંચાલિત છે.
ગૂગલ જેમિનીએ પણ નોંધપાત્ર વૃદ્ધિ જોઈ છે, તે જ સમયગાળા દરમિયાન 68% નો વધારો થયો છે, જોકે તેનો એકંદર બજાર હિસ્સો 2.2% રહે છે.
જ્યારે ChatGPT એકંદરે સૌથી મોટો વપરાશકર્તા આધાર જાળવી રાખે છે, ત્યારે તેનો દત્તક વળાંક વધુ આગળ છે, જેના પરિણામે ટ્રેકિંગ સમયગાળા દરમિયાન 18% નો સ્થિર વિકાસ દર થાય છે.
LLM પ્રદર્શન સરહદ: તર્ક અને લાંબા સંદર્ભ
ટેકનિકલ શ્રેષ્ઠતા માટેની લડાઈ અદ્યતન ક્ષમતાઓમાં કેન્દ્રિત છે, ખાસ કરીને તર્ક અને લાંબા સંદર્ભોને હેન્ડલ કરવા.
એન્થ્રોપિકનું ક્લાઉડ 3 સોનેટ મોટા ભાષા મોડેલોમાં ખૂબ પ્રશંસનીય છે, અને તેના મોડેલોના પરિવારે ક્રાઉડસોર્સ્ડ ચેટબોટ એરેના રેન્કિંગમાં GPT-4 ને થોડા સમય માટે પાછળ છોડી દીધું. ક્લાઉડ 3 GPT-4 ના 128k ટોકન્સની તુલનામાં 200k ટોકન્સની મોટી સંદર્ભ વિંડો ધરાવે છે, જે તેને લાંબા-સંદર્ભ સમજણ અને પુનઃપ્રાપ્તિની ચોકસાઈની જરૂર હોય તેવા કાર્યો માટે સંભવિત રીતે શ્રેષ્ઠ બનાવે છે. સંશોધકોએ એ પણ શોધી કાઢ્યું કે ક્લાઉડ 3 સારાંશ, અવકાશી સમજણ અને માનવ જેવી લેખન શૈલી જેવા ક્ષેત્રોમાં શ્રેષ્ઠ છે.
ઓપન-સોર્સ ક્ષેત્રમાં, NVIDIA નું NEMOtron Super v1.5 GPT-4 જેવા માલિકીના મોડેલોના શક્તિશાળી વિકલ્પ તરીકે સ્થિત છે. મેટાના LLaMA 3 માંથી મેળવેલ, આ મોડેલમાં 128K ટોકન્સ (લગભગ 100k+ શબ્દો) ની વિસ્તૃત સંદર્ભ લંબાઈ છે અને ખાસ કરીને બહુ-પગલાંના તર્ક, કોડિંગ અને ટૂલ ઉપયોગ (“એજન્ટિક” ક્ષમતાઓ) માટે ફાઇન-ટ્યુન કરેલ છે. NVIDIA અહેવાલ આપે છે કે NEMOtron Super v1.5 તર્ક-ભારે બેન્ચમાર્ક પર ઉચ્ચ ચોકસાઈ પ્રાપ્ત કરે છે, જેમ કે તર્ક મોડમાં 97% કોલેજ-સ્તરની ગણિત સમસ્યાઓનું નિરાકરણ, જ્યારે ન્યુરલ આર્કિટેક્ચર શોધ અને નિસ્યંદનને કારણે ઉચ્ચ થ્રુપુટ અને કાર્યક્ષમતા પ્રદાન કરે છે.
“વાઇબ્સ” થી આગળ વધવું: માળખાગત મૂલ્યાંકનની જરૂરિયાત
જેમ જેમ LLM વધુ જટિલ બનતા જાય છે, તેમ તેમ વ્યક્તિલક્ષી મૂલ્યાંકન પર નિર્ભરતા – અથવા ફક્ત “વાઇબ્સ” ના આધારે ગુણવત્તાનું મૂલ્યાંકન – જોખમી અને અસ્કેલેબલ માનવામાં આવે છે. નિષ્ણાતો ચોકસાઈ, વિલંબતા અને ખર્ચ-કાર્યક્ષમતાને આવરી લેતા વ્યવસ્થિત, બહુ-મેટ્રિક મૂલ્યાંકનની આવશ્યકતા પર ભાર મૂકે છે.
ઉદ્યોગ ઓપન-સોર્સ 360-ઇવલ ટૂલ જેવા માળખાગત મૂલ્યાંકન માળખા તરફ આગળ વધી રહ્યો છે, જે વપરાશકર્તાઓને શુદ્ધતા, સંપૂર્ણતા, સુસંગતતા અને ચોક્કસ સૂચનાઓનું પાલન જેવા મેટ્રિક્સનો ઉપયોગ કરીને બહુવિધ મોડેલોમાં સખત મૂલ્યાંકન ગોઠવવાની મંજૂરી આપે છે. ઉદાહરણ તરીકે, એક કંપનીએ પ્રીમિયમ સેવા માટે મોડેલ (મોડેલ-ડી) પસંદ કરવા માટે ફ્રેમવર્કનો ઉપયોગ કર્યો, જે ધીમી અને વધુ ખર્ચાળ હોવા છતાં, ડેટાબેઝ મોડેલિંગ કાર્યો માટે શુદ્ધતા અને સંપૂર્ણતાના નિર્ણાયક મેટ્રિક્સ પર સૌથી વધુ સ્કોર મેળવ્યો.
પ્રયોગમૂલક અભ્યાસો આ માળખાગત અભિગમના ફાયદાઓ પર ભાર મૂકે છે, ખાસ કરીને વૈજ્ઞાનિક ક્ષેત્રોમાં:
ઓર્થોડોન્ટિક્સમાં વ્યવસ્થિત સમીક્ષાઓના સારાંશ ઉત્પન્ન કરવા માટે LLMsનું મૂલ્યાંકન કરતા તાજેતરના એક અભ્યાસમાં જાણવા મળ્યું છે કે અનુરૂપ, PRISMA-A ચેકલિસ્ટ-સંરેખિત પ્રોમ્પ્ટનો ઉપયોગ કરવાથી ChatGPT-4o અને Gemini Pro બંનેમાંથી સંતોષકારક આઉટપુટ મળ્યા છે.
જોકે, ChatGPT-4o એ Gemini Pro (21.67 vs. 21.00; p < 0.001) કરતાં સતત ઉચ્ચ એકંદર ગુણવત્તા સ્કોર્સ (OQS) પ્રાપ્ત કર્યા છે.
“પરિણામોનું સંશ્લેષણ” અને કોષ્ટકોમાં ફક્ત રજૂ કરાયેલ માત્રાત્મક વિગતોના નિષ્કર્ષણ જેવા જટિલ ક્ષેત્રોમાં ChatGPT-4o નું શ્રેષ્ઠ પ્રદર્શન સૌથી નોંધપાત્ર હતું, જે કોષ્ટક-આધારિત તર્ક ક્ષમતાઓમાં વધારો સૂચવે છે. અભ્યાસમાં તારણ કાઢ્યું હતું કે LLMs એ ચોકસાઈ અને વૈજ્ઞાનિક માન્યતા ચકાસવા માટે મહત્વપૂર્ણ માનવ સમીક્ષામાંથી પસાર થવું આવશ્યક છે.
વિકાસકર્તાઓની ચિંતાઓ અને પસંદગીની તકનીકો
ઉચ્ચ ઉપયોગ દર હોવા છતાં, વિકાસકર્તાઓ AI સાધનો અંગે સાવધાની વ્યક્ત કરે છે. વધુ વિકાસકર્તાઓ AI સાધનોની ચોકસાઈ પર સક્રિયપણે અવિશ્વાસ કરે છે (46%) તેના પર વિશ્વાસ કરતા (33%). 66% વિકાસકર્તાઓ દ્વારા જણાવવામાં આવેલી સૌથી મોટી હતાશા એ છે કે “એઆઈ સોલ્યુશન્સ જે લગભગ સાચા છે, પરંતુ બિલકુલ નથી”, જે ઘણીવાર એઆઈ-જનરેટેડ કોડને ડીબગ કરવામાં વધુ સમય પસાર કરે છે. એઆઈ-સંબંધિત સમસ્યાઓનો સામનો કરતી વખતે ડેવલપર્સ વારંવાર માનવ-ચકાસાયેલ, વિશ્વસનીય જ્ઞાન માટે સ્ટેક ઓવરફ્લો તરફ વળે છે.
