GPT-3 ライティング ツールの仕組みと使用時に注意すべき 4 つのこと

GPT-3 の出現以来、さまざまな形式の AI コピーライティング サービスを販売するユーザーの注意を引くために戦うスタートアップが殺到しています。

メール、ブログ投稿、ランディング ページ、広告コピー、セールス コミュニケーション...

翻訳と校正作業のほとんどがまだ人間によって行われていた時代を覚えていますか?

その後、DeepL、Google 翻訳、Grammarly が登場しました。

すべての人のための読み書き能力と言語を民主化し、加速します。

何だと思う？

そこで起こったことは、テキスト作成で今起こっています。

バリューチェーン全体のソースレイヤー。

AI コピーライティングで何が起こっているのか、なぜ GPT-3 が始まりにすぎないのか、これらの AI コピーライティング ツールのほとんどが同じコアの上にきれいな顔を構築する以上のことをしていない理由について説明しましょう.

Jarvis、Copy AI、CopySmith、CopyShark、Writesonic、Anyword...

彼らは来て、GPT-3 を見て、あなたを将来のユーザーとして獲得しようとしています。

一部の AI コピーライティング ツールは信じられないほどの速さで成長し、強力な収益の滑走路を構築し、気の利いた投資家から資金を調達しています。

多くの場合、言われていることを実際に提供しない何百ものテンプレートを過大評価し、煮詰めると、それらはすべて同じであり、非常にコアのテキスト品質に影響を与えたり改善したりする力がありません.

それらはすべて依存しています...

OpenAI の GPT-3。

多くのことができる、人工知能の真のジェネラリストの原動力であり、現在自然言語生成の分野に群がっている多くの好奇心のための灯台です。

しかし、GPT-3 は、信じられないほど急速に発展しているテクノロジ ブランチの始まりにすぎません。

突然GPT-3があり、危険がチャンスになりました。 OpenAIの歴史

簡単な技術紹介をさせていただきます。 これらの一見秘密の手紙の意味について、もう少しお話ししましょう。

GPT-3はGenerative Pre-trained Transformer v3 の略です。

一言一句説明します。

簡単な「ジェネレーティブ」から始めるということは、AI モデルが作成することを意味します。

「トランスフォーマー」とは、映画で知っているような 3 階建ての建物ほどの大きさのオートボットのことではありません。

トランスフォーマーは、ディープラーニングと人工知能の分野では比較的新しい開発です。

人間の言語のパターンを学習する能力を機械に与え、それを単語ごとに文章を作成することによって継続する技術。

トランスフォーマー モデルだけでは、親から学ぶまでは、新生児は多くのことを行うことができないようなものです。

トランスフォーマーは、何十億もの例を読んで創造力を身につけます。

そのため、大量の人間の言語で「事前トレーニング済み」と呼ばれています。

私たちは何兆もの言葉について話します。

あちこちでモデルについても話します。

ここではハイファッションを扱っているわけではないので、モデルを何かのスナップショットと考えてみてください。

それが経験したすべての経験、学習、および開発を含みます。

あなたが今朝どのように目覚めたかを考えてみてください。この瞬間は、今日のあなたを作った経験と学習に満ちたあなたの人生全体を反映し、反映しています。

以前に影響を与えたすべてのイベントで、この瞬間のスナップショットを撮ることを想像してみてください。 これは、ユーザーの経験に基づいて事前トレーニングされたモデルです。

これにより、GPT-3 モデルが少し理解しやすくなったかどうかをコメントまたは DM でお知らせください。

私たちは TextCortex であり、執筆作業の 80% を奪う AI スタートアップです。

OpenAIの歴史

このコンテキストで OpenAI が重要なのはなぜですか?

彼らは、この分野で重要な関心を集めることができる灯台でした.

好奇心旺盛な学者、真面目な企業、創造的な起業家から、変圧器技術が歴史を作るときに参加したいと思っている独身者まで、あらゆるバックグラウンドの人々をこの分野に引き寄せます。

このストーリーは、GPT-3 を作成した人から始めましょう。

2015 年末- 物語は、テクノキング自身であるイーロン マスクによって今日見られる非常に多くの革新的な開発から始まります。

サム・アルトマンと他の数人の投資家仲間とともに、研究コミュニティと自由に協力し、AI の倫理的開発の先頭に立つ非営利組織を構築するために、なんと 10 億米ドルを投じることを約束しました。

2019 年は OpenAI にとって本当に波乱に富んだ年でした。

Elon Musk が組織を去った後、M icrosoft はさらに 10 億米ドルを費やして、会社を商業主導の営利組織に変えました。

OpenAI が市場に出る準備が整う中、彼らのモデルの 1 つが波を起こし始めました。当時、世界に公開するには危険すぎると宣言されました。

補足:上記の危険性は、私がまだ大学で機械学習を勉強しているときに宇宙に移動した理由の 1 つです。

2020年に彼らはGPT-3を世界にリリースしました。

1,750 億の前任者よりもほぼ116 倍大きいAI モデル。 パラメータ*.

当初、ごく少数の選択された機関のみが実験にアクセスできましたが、最近まで、GPT-3 をその機能に対して高価な費用を支払う意思のあるすべての人に開放しました。

• パラメータについては、あなたを補完し、支援する AI の頭脳のサイズと考えてください。

AIコピーライティングの登場

GPT-3 は、GPT-3 の上に見栄えの良いユーザー インターフェイスを作成する多くの製品ビルダーを動機付けました。 冒頭でそれらのいくつかについて言及しました。

ただし、まったく同じ製品の新しい発売が毎週見られます。

40 番目のツールを見た後、それらに関する情報をナレッジ ベースに収集するのをやめました...

より優れた「GPT-3 の API へのコミュニケーター」になることで差別化を図っていると主張する人もいます。

どういう意味ですか？ それは実際の差別化ポイントですか？

API は、アプリケーション プログラミング インターフェイスの略です。

複雑に聞こえますが、映画の大きなオラクルには、常にゲートキーパーが話しかけていたことを覚えていますか?

API はコンピュータにとってそのようなものです。

これらすべての AI コピーライティング企業は、GPT-3 のゲートキーパーに巡礼を行って、ユーザーの欲求を送信し、それに対する回答を受け取ります。

GPT-3 のゲートキーパー API への最適なコミュニケーターであるという点に戻ります。

コミュニケーションは重要ですが、作成時のオラクルのプロセスには影響しません。

人工知能の作成を改善できるのは OpenAI だけです。

ただし、GPT-3 はもはやブロック上の唯一のオラクルではありません。

関心が高まるにつれて、さまざまなオラクルが利用可能になりました。TextCortex では、それぞれの目的のために最善を尽くすために、独自のデータでそれらをトレーニングすることが日々の糧となっています。

GPT-3ライティングツール使用時の注意点4つ

前述したように、AI コピーライティング ツールが雨の降る林床にきのこのように出現するのを見てきました。

それらのほとんどの動機は 1 つで、手っ取り早くお金を稼ぐことです。

ソフトウェアの背後にある会社の安定性に関しては、それが問題になります。

いくつかの見積もりを行い、パワー ユーザーを例にとると、その操作には 1 人のユーザーで月あたり約 100 米ドルの費用がかかります。

GPT-3 が無料で提供されないことを理解するためだけに生涯契約を開始した人には、お悔やみを申し上げます。

それらを購入した顧客が、応答しないソフトウェアで閉ざされたドアの前に立っているのは悲しいことです。

また、Replika AI のような 700 万人のユーザーを持つ大規模な AI コンパニオン企業は、依存関係に閉じ込められるために高い運用コストを支払うと同時に、品質に影響を与えることができないという制限があるため、GPT-3 から離れました。

1. 最安（生涯）契約に飛びつかない

人生の多くのものと同様に、安く買うことは高価です。

生涯取引も同様です。

多くのユーザーが私たちに連絡してきたのを見てきました。それは、ある時点で、彼らが使用していたソフトウェアがカスタマー サポートをシャットダウンしたり、根本的な操作上の欠陥があったためにそれ自体が機能しなくなったりしたからです。

注意してください...目にドル記号がある人に手っ取り早くお金を払ってください。

2.テンプレートの数のトリックに引っかからないでください

宣伝されている多くのテンプレートは、何に興味があるかを把握するための単なるプレースホルダーです。

これは、よくある苦情です。 不適切な「作成の関連性への指示」または絶え間なく繰り返される作成パターン。

私たちは、コミュニティ内の緊密な会話で、ユーザーが何を望んでいるのかを積極的に尋ねます。

あるフォーマットに十分な関心が寄せられている場合は、深く掘り下げてデータを収集し、独自の AI トランスフォーマー モデルをトレーニングして、コミュニティに持続可能なものを提供します。

3. 誰もが同じものを使うと、ランキングに影響を与える可能性があります

私たちが話しているように、AI であると主張しているが、最終的にはクッキーカッタープロセスを通じて入力をプッシュしてスピンするだけのこれらすべてのルールベースのソフトウェアが打撃を受けています.

GPT-3 のような最新の AI テクノロジは信じられないほど創造的で自然に感じられますが、それらの作成物を検出するのが難しいと仮定すると、安心感が得られます.

ただし、あまりにも多くの人が単一のパターンを使用して作成している場合、リバース エンジニアリングが行われる可能性があります。

GPT-3 を実行しているプロバイダーが、月に 10.000 のブログ記事を書くことを提供しているのを目にします。

これらの悪役は、解決策を考え出すために、より多くのトレースを渦巻くだけです.

現在、コンテンツによる関連性 (RTC) メトリックを活用して、AI によって生成されたコンテンツの使用を検出できると考えています。

携帯電話の市場における同様の状況をお話ししましょう。

サービスを提供したり、アプリを構築したり、システムを攻撃したりするとしたら、どれにしますか?

Apple の iOS と apx. 27.5% または Android 71% のグローバル モバイル オペレーティング システム シェア?

では、AI によって生成されたコンテンツに取り組むとき、Google が最初に狙う対象は何かを考えてみてください。

その分野の専門家である目的主導型のモデルを使用すると、有利になります。

その次に、可能な限り多くのカスタマイズ性を探す必要があります。 たとえば、さまざまな創造性エンジンを活用することを提案します。

4. インフラ更新時の不安定性

これらの大規模な言語モデルは継続的に開発されています。

基盤となるインフラストラクチャの更新とトレーニングは、テキスト品質の出力に影響します。

ほとんどの AI コピーライティング ツールは GPT-3 の多くのバリエーションに依存しているため、インフラストラクチャの変更により品質が低下します。

彼らが「再びオラクルとのコミュニケーション」を見つけるまでには時間がかかります。 ;)

GPT-3 が自然言語生成の始まりにすぎない理由と、TextCortex でのやり方の違い

私はすでに何度もそれを台無しにしてきましたが、GPT-3 で自然言語生成のオリンピックを達成したかどうかについての私の答えを推測できますか?

いいえ、私たちはしていません。

ためらうことなく、もう一度言いますが、GPT-3 は、個人、学者、企業、政府をこの分野に呼び寄せる波を作る大胆な一歩でした。

とはいえ、新しい時代の幕開けです。 現在、ますます多くのパラメータとより大きな脳を備えた AI を作成するための軍拡競争が見られます。

トランスフォーマー (映画) の物語に戻ると、マイクロソフトのメガトロン - チューリング モデルです。

GPT-3の3倍の脳を持つモデル。

その 5300 億を使用します。 製品の説明やブログ記事を書くためのパラメーターは、スマートフォンの充電のみを目的として石炭発電所を建設するようなものです。

それだけではありません。

GPT-4が1兆個のパラメータになるという噂が浮上しました。

Google は、すでに数兆のモデルを達成したと発表しました。

中国の武道モデルもあります。

それは、GPT-3 よりも 10 倍優れているということですか?

パラメータ サイズが大きくなると、作成が改善されますか?

大きな力には大きな責任が伴いますか？

1 つ確かなことは、大きなパラメーター サイズを使用すると、大きな電力消費が発生することです。

このような大規模な言語モデルの構築、トレーニング、および運用は、環境にとって災難です。

前に「事前トレーニング済み」モデルについて話したことを覚えていますか? 学習できる量を超えるような脳を作成しても役に立ちません。 最も賢い幼児は、その環境から観察できることを学ぶことに限定されています。

私たちは、OpenAI から DeepMind、EleutherAI、AI21 Labs に至るまで、NLG スペースの OG に大きな敬意を払っています。

人類を一歩前進させるために、すべてが多大な努力とリソースを注ぎ込んでいます。

私たちは彼らの探求に加わろうとしており、彼らの仕事の功績から手っ取り早くお金を欲しがっている人々を軽蔑しています。

TextCortex では、大変な仕事をしたいと思っています。

自分のコアを考えて近道をすることによって、永続的で競争力のある価値が構築されるわけではないからです。

創造の質。

また、GPT-3 はジェネラリストであり、すべての取引の真のジャックですが、AI コピーライティングのユースケースとしてはすでに膨大な規模です。

人類が一般化から専門化へと発展し、今日の場所にたどり着いたように。

これは自然言語生成にも当てはまります。

そのため、TextCortex では、万能のモデルを開発していません。 私たちは、ネットワークを確立し、オーケストレーションする小さな目的主導型のモデルを構築します。

「フリーサイズ」だからといって、すべての人に合うわけではありません。

1 兆個の膨大なパラメーターを持つ AI モデルの代わりに、AI ライティングの専門家として役立つ数百および数千のモデルのネットワークを構築します。

私たちは、慎重に選択した独自の知識とデータに基づいて、独自の AI モデルをトレーニング、構築、テスト、開発、実験、展開しています。

ゼネラリストの世界でスペシャリストになるように教える。

お客様のニーズとの関連性を見逃すことが多い何百もの事前作成テンプレートを提供する代わりに、私たちは具体的に調査し、知識を収集し、AI が習得できるようにトレーニングしたテンプレートをリリースしています。

自分に適した AI ライティング ツールを選択する

それはあなたが何を好むかという簡単な質問です。

必要な分野で 1 年の経験を持つ専門家か、それとも 10 年の深い知識を持つ専門家か?

信頼できる契約書を作成する必要がある弁護士は、チョコレート チップ マフィンのレシピに関する最も魅力的なブログの書き方も知っている必要がありますか?

私たちのより小規模な目的主導の AI モデルの方法論を使用して、特定の形式や文体がどのように見えるか、どのように、どのように見えるかを教えることができます。

たとえば、私たちの長い形式のモデルは、1,000 万を超える非常にエンゲージメントの高いブログでトレーニングされました。

彼らは、長編コンテンツが有益な主要部分への魅力的なイントロと、すべてを要点に導く結論で構成されていることを理解しています。

AI モデルをユーザーのニーズに適応させることは、私たちの日々の糧です。

私たちは毎日、この AI 専門家のネットワークを拡大するために努力しており、必要なすべてのテキスト ボックスに AI 専門家を紹介しています。

あなたは熱心な作家ですか？

そこにあるすべてのテキストボックスであなたの作品をハイパーチャージする私たちのクロム拡張機能をチェックしてください.

あなたは NLG AI ソリューションを探している開発者ですか? APIをテストするために私たちに連絡してください。

私たちの大義にデータを提供したいですか? 私たちのゲストになってください。

目的を持ってクリエイティブな AI を構築しましょう!