sage人工智能和chatgpt的本质区别是职能不同。前者是利用人工智能操纵机器为人类服务，例如无人驾驶器车和无人超市、无人工厂等应用。

后者是利用人工智能进行写作或管理，例如，给某某公司写一个发言稿需要用后者。

区别是它俩的性能不同，性质不一样。sage人工智能主要用于人工智编程和智能视频信息使用。chatgpt云服务主要作用是用于大数据，提供数据信息。

Sage人工智能和ChatGPT是两种不同的语言模型，它们之间有以下区别：

1. 训练方法：Sage人工智能是由OpenAI使用自监督学习的方式进行训练的，而ChatGPT则是通过对大量语料库进行无监督学习而训练得到的。

2. 模型结构：Sage人工智能采用了变压器编码器-解码器（Transformer Encoder-Decoder）结构，可以同时完成理解和生成任务，而ChatGPT则使用了单向的变压器结构，主要用于文本生成任务。

3. 使用场景：Sage人工智能被广泛应用于自然语言处理、机器翻译等领域，可以实现更加复杂的文本任务；而ChatGPT则主要用于对话生成和问答系统等领域，能够根据上下文信息生成连贯的自然语言回答。

4. 性能表现：Sage人工智能相较于ChatGPT，在一些特定场景下的性能可能更好，例如在一些需要推理或者记忆的对话任务中。但是，这也取决于具体的数据集和任务类型。

总之，Sage人工智能和ChatGPT都是目前最先进、最受欢迎的语言模型，它们在不同的领域和应用场景中都具有重要的作用，相互之间也存在一些差异。

SAGE和ChatGPT都是由OpenAI开发的自然语言处理模型，具有相似的基础架构和技术原理，但在某些方面有所不同。

1. 目标不同：SAGE旨在为开发人员提供一个可定制的自然语言处理平台，可以实现多种文本任务；ChatGPT则是一种基于生成式语言模型的聊天机器人，用于生成对话和回答用户的问题。

2. 训练数据不同：SAGE使用的训练数据是从互联网上的各种来源中收集的，包括新闻、百科、社交媒体等；ChatGPT使用的训练数据是从Reddit等社交媒体平台上的对话数据中收集的。

3. 模型结构不同：SAGE使用的是一种层次化的模型结构，包括从底层到高层的多个层次的神经网络；ChatGPT使用的是一种基于Transformer架构的模型，可以实现更高效的生成式文本处理和聊天交互。

4. 应用场景不同：SAGE的应用场景非常广泛，包括机器翻译、文本分类、情感分析、问题回答等多种领域；ChatGPT主要用于生成对话和回答用户的问题，是一种面向聊天交互场景的自然语言处理模型。

需要注意的是，SAGE和ChatGPT都是非常先进的自然语言处理模型，具有较高的准确性和效率，可以广泛应用于各种文本处理和聊天交互场景中。但是，它们在使用时需要考虑到具体的应用场景和需求，以便选择合适的模型和算法。

Sage人工智能和ChatGPT都是基于自然语言处理的人工智能技术，但它们有一些区别。

1. 技术特点

Sage人工智能是一种基于知识图谱的人工智能技术，主要围绕着对知识图谱的存储、推理和查询展开。而ChatGPT是一种自然语言生成模型，因此在自然语言的生成和理解方面更具技术先进性。

2. 应用场景

Sage人工智能主要应用在面向知识查询、智能推荐、指导学习等场景，呈现出更加规范、精准的回答效果。而ChatGPT主要应用在智能客服、智能问答、聊天机器人等场景，呈现出更加灵活、生动的对话效果。

3. 训练数据集

Sage人工智能主要基于知识图谱建立，数据集来源于知识库、图谱等专业数据源。而ChatGPT主要基于开放Web领域的海量数据集训练，如维基百科、新闻、社交媒体等，更具有通用性。

Sage人工智能和ChatGPT是两种不同的AI模型，具有不同的功能和应用领域。

Sage人工智能是一种基于自然语言处理和机器学习技术的对话生成模型，主要用于提供一些简单、实用的问答服务，例如回答常见问题、提供相关信息等。Sage可以自动识别用户输入的问题并给出相应的答案，还可以进行对话引导等操作，使得用户交互体验更加顺畅。

而ChatGPT则是由OpenAI开发的基于大规模预训练语言模型GPT（Generative Pre-trained Transformer）的聊天机器人。与Sage不同，ChatGPT更注重生成多样化、富有创意性且流畅的对话内容，并且能够根据用户的上下文理解并回答相关问题。由于其强大的生成能力和复杂的结构，ChatGPT被广泛应用于多个领域，例如客户服务、在线教育、虚拟偶像等。

因此，在选择适合自己的AI模型时，需要根据实际需求和应用场景进行选择。