Cómo funcionan las herramientas de escritura GPT-3 y 4 cosas con las que debe tener cuidado al usarlas
Publicado: 2022-10-24Desde la aparición de GPT-3, hay una avalancha de nuevas empresas que luchan por captar la atención de los usuarios que venden servicios de redacción de textos publicitarios de IA para varios formatos.
Correos electrónicos, publicaciones de blog, páginas de destino, copia de anuncios, comunicación de ventas...
¿Recuerdas cuando la mayor parte del trabajo de traducción y corrección todavía lo hacían humanos?
Luego llegaron DeepL, Google Translate y Grammarly.
Democratizar y acelerar la alfabetización y el lenguaje para todos.
¿Adivina qué?
Lo que sucedió allí ahora está sucediendo con la creación de texto.
La capa de origen de toda la cadena de valor.
Hablemos de lo que está sucediendo con la redacción publicitaria de IA, por qué GPT-3 es solo el comienzo y cómo la mayoría de estas herramientas de redacción publicitaria de IA no están haciendo mucho más que construir una cara bonita sobre el mismo núcleo.
Jarvis, Copy AI, CopySmith, CopyShark, Writesonic, Anyword...
Vinieron, vieron GPT-3 y ahora están tratando de ganarlo como posible usuario.
Algunas herramientas de redacción publicitaria de IA han crecido increíblemente rápido, generando sólidas pistas de ingresos y recaudando fondos de inversores sofisticados.
A menudo, prometen demasiado con cientos de plantillas que realmente no ofrecen lo que se dice que son y, cuando se reducen, son todas iguales y no tienen poder para influir y mejorar la calidad del texto central.
Todos ellos dependen de...
GPT-3 de Open AI.
Capaz de mucho, una verdadera potencia generalista de inteligencia artificial y un faro para muchas mentes curiosas que ahora se han volcado al campo de la generación de lenguaje natural.
Pero GPT-3 es solo el comienzo de una rama tecnológica de desarrollo increíblemente rápido.
De repente apareció GPT-3 y el peligro se convirtió en una oportunidad. La historia de OpenAI
Desnudo conmigo para una breve introducción técnica. Déjame contarte más sobre el significado de esas cartas aparentemente secretas.
GPT-3 significa Transformador preentrenado generativo v3 .
Déjame guiarte a través de él, palabra por palabra.
Comenzar "generativo" fácil significa que el modelo de IA está destinado a crear.
Con “transformador”, no estamos hablando de Autobots del tamaño de un edificio de 3 pisos como los conocemos por las películas.
Los transformadores son un desarrollo relativamente nuevo en el campo del aprendizaje profundo y la inteligencia artificial.
Una técnica que le da a una máquina la capacidad de aprender los patrones del lenguaje humano y continuarlo creando oraciones palabra por palabra.
Un modelo de transformador solo es como un recién nacido que no puede hacer mucho hasta que aprende de sus padres.
Los transformadores aprenden leyendo miles de millones de ejemplos para volverse creativos.
Es por eso que se llama "pre-entrenado" en una gran parte del lenguaje humano.
Hablamos de trillones de palabras.
También hablaré de modelos aquí y allá.
No estamos haciendo alta costura aquí, por lo tanto, trate de pensar en un modelo como una instantánea de algo.
Incluyendo todas las experiencias, aprendizajes y desarrollos por los que pasó.
Piensa en cómo te despertaste esta mañana, ese momento único que refleja y abarca toda tu vida llena de experiencias y aprendizajes que te convirtieron en la persona que eres hoy.
Imagina que tomas una instantánea de este momento con todos los eventos que influyeron anteriormente. Este es un modelo pre-entrenado en sus experiencias.
Déjame saber si esto hizo que el modelo GPT-3 fuera un poco más comprensible para ti en los comentarios o en un DM.
Somos TextCortex, una startup de inteligencia artificial que se lleva el 80% de su trabajo de escritura.
La historia de OpenAI
¿Por qué OpenAI es importante en este contexto?
Eran el faro capaz de reunir un interés crucial en el campo.
Atrayendo a personas de todos los orígenes al espacio, desde académicos curiosos, corporaciones serias, emprendedores creativos hasta individuos solteros que quieren ser parte cuando la tecnología de transformadores haga historia.
Comencemos esta historia con aquellos que han creado GPT-3.
Finales de 2015 : la historia comienza con tantos desarrollos innovadores que vemos hoy con el mismísimo technoking, Elon Musk.
Junto con Sam Altman y algunos otros amigos inversores, prometieron la friolera de mil millones de dólares para construir una organización sin fines de lucro que colaboraría libremente con la comunidad de investigación y encabezaría el desarrollo ético de la IA.
2019 fue un año verdaderamente lleno de acontecimientos para OpenAI.
Después de que Elon Musk dejara la organización, M icrosoft se involucró con otros mil millones de dólares para transformar la empresa en una organización comercial con fines de lucro.
Mientras OpenAI se preparaba para salir al mercado, uno de sus modelos comenzó a hacer olas, en ese entonces se proclamó que era demasiado peligroso para lanzarlo al mundo.
Nota al margen: los peligros mencionados anteriormente fueron una de las razones por las que me mudé al espacio mientras aún estudiaba aprendizaje automático en la universidad.
En 2020 lanzaron GPT-3 al mundo.
Un modelo de IA casi 116 veces más grande que su predecesor con 175 bn. parámetros *.
Inicialmente, solo un puñado de instituciones seleccionadas tenían acceso para experimentar con él hasta hace poco, cuando abrieron GPT-3 a todos los que estuvieran dispuestos a pagar el dinero caro por sus capacidades.
- piense en parámetros como el tamaño del cerebro de la IA que lo complementa y lo ayuda.
El surgimiento de la redacción de IA
GPT-3 ha motivado a muchos creadores de productos a crear una interfaz de usuario agradable además de GPT-3. Solo mencioné algunos de ellos al principio.
Sin embargo, observamos nuevos lanzamientos del producto siempre idéntico cada semana.
Después de ver la herramienta número 40, dejé de recopilar información sobre ellos en mi base de conocimientos...
Vi a algunos de ellos afirmando que se están diferenciando por ser los mejores "comunicadores de la API de GPT-3".
¿Qué significa eso? ¿Es un punto real de diferenciación?
API es la abreviatura de una interfaz de programación de aplicaciones.
Suena complejo, pero ¿recuerdas que los grandes oráculos de las películas siempre tenían un guardián que hablaba por ellos?
La API es algo así para las computadoras.
Todas estas empresas de redacción de IA están haciendo una peregrinación al guardián de GPT-3 para enviar el deseo de sus usuarios y recibir una respuesta.
De vuelta al punto de ser el mejor comunicador de la API gatekeeper de GPT-3.
Si bien la comunicación es crucial, no afecta el proceso del oráculo al crear.
Solo OpenAI puede mejorar la creación de inteligencia artificial para usted.
Sin embargo, GPT-3 ya no es el único oráculo en el bloque.
Con el aumento del interés, hay una variedad de diferentes oráculos disponibles y en TextCortex es nuestro pan de cada día entrenarlos con nuestros propios datos para lograr lo mejor para su propósito respectivo.
4 cosas a tener en cuenta al usar herramientas de escritura GPT-3
Como dije, hemos visto esas herramientas de redacción de IA aparecer como hongos en el suelo de un bosque lluvioso.
La mayoría de ellos con la única motivación: ganar dinero rápido.
Eso se convierte en un problema cuando se trata de la estabilidad de la empresa detrás del software.
Hicimos algunas estimaciones y tomando un ejemplo en nuestros usuarios avanzados, sus operaciones costarían alrededor de 100 USD por mes para un solo usuario.
Mi más sentido pésame para aquellos que comenzaron acuerdos de por vida solo para darse cuenta de que GPT-3 no es gratis.
Triste para los clientes que compraron esos ahora parados frente a la puerta cerrada con un software que no responde.
Además, las grandes empresas complementarias de IA como Replika AI con sus 7 millones de usuarios se han alejado de GPT-3 debido a la limitación de no poder influir en la calidad y, al mismo tiempo, pagar un alto costo operativo por estar bloqueado en dependencias.
1. No salte a la oferta más barata (de por vida)
Como muchas cosas en la vida, comprar barato sale caro.
También lo son las ofertas de por vida.
He visto a muchos usuarios ponerse en contacto con nosotros porque en un momento el software con el que solían trabajar cerró el servicio de atención al cliente o ya no funcionaba porque tenía una falla operativa fundamental.
Tenga cuidado... con pagar dinero rápido a alguien con signos de dólar en los ojos.
2. No se deje engañar por el truco del número de plantillas
Muchas plantillas anunciadas son meros marcadores de posición para tener una idea de lo que podría interesarle.
Esta es una queja común que observamos. Una mala "instrucción para la relevancia de la creación" o un patrón de creación que se repite constantemente.
Preguntamos activamente a nuestros usuarios en conversaciones cercanas dentro de nuestras comunidades qué quieren.
Cuando vemos suficiente interés en un formato, profundizamos, recopilamos datos, entrenamos nuestros propios modelos de transformadores de IA y ofrecemos a nuestras comunidades algo sostenible.
3. Cuando todo el mundo usa lo mismo, puede dañar tu ranking
Mientras hablamos, todo este software basado en reglas que dice ser IA, pero que en última instancia solo empuja y gira sus entradas a través de un proceso de corte de galletas, está siendo atacado.
Aunque las tecnologías modernas de IA como GPT-3 se sienten increíblemente creativas y naturales, te da una sensación de seguridad asumiendo que detectar sus creaciones sería un desafío.
Sin embargo, si demasiadas personas usan un solo patrón para crearlo, se puede aplicar ingeniería inversa.
Vemos proveedores que ejecutan GPT-3 que le ofrecen escribir 10.000 artículos de blog por mes.
Esos malos actores simplemente generarán más rastros para encontrar una solución.
Actualmente, creemos que se podría aprovechar una métrica de relevancia a través del contenido (RTC) para detectar el uso de contenido generado por IA.
Permítanme darles una situación comparable en el mercado de los teléfonos móviles.
Si tuviera que ofrecer un servicio, crear una aplicación o atacar un sistema, ¿a cuál elegiría?
iOS de Apple con apx. 27.5% o Androids 71% cuota de sistema operativo móvil global?
Así que piense en cuál será el primer objetivo de Google al abordar el contenido generado por IA.
Le resultará ventajoso utilizar modelos orientados a un propósito que sean expertos en su campo.
Junto a él, debe buscar la mayor personalización posible. Por ejemplo, le ofrecemos aprovechar diferentes motores de creatividad.
4. Inestabilidad cuando la infraestructura se actualiza
Esos grandes modelos de lenguaje se están desarrollando continuamente.
Cualquier actualización y capacitación de la infraestructura subyacente afecta la salida de la calidad del texto.
Como la mayoría de las herramientas de redacción de IA dependen de las muchas variaciones de GPT-3, un cambio en su infraestructura interrumpe la calidad.
Lleva tiempo hasta que han encontrado "su comunicación con el oráculo nuevamente". ;)
Por qué GPT-3 es solo el comienzo de la generación de lenguaje natural y cómo hacemos las cosas de manera diferente en TextCortex
Ya lo estaba estropeando varias veces y puede adivinar mi respuesta a si logramos el Olimpo de la generación de lenguaje natural con GPT-3.
Es un no, no lo hemos hecho.
Sin dudarlo, lo repito GPT-3 fue el paso audaz que hizo olas llamando a individuos, académicos, empresas y gobiernos al campo.
Sin embargo, es el comienzo de una nueva era. Actualmente vemos una carrera armamentista en la creación de IA con cada vez más parámetros, cerebros cada vez más grandes.
Volviendo a mi modelo de narrativa de Transformers (la película) Megatron-Turing de Microsoft.
Un modelo con un cerebro 3 veces el tamaño de GPT-3.
Usando sus 530 mil millones. parámetros para escribir una descripción de su producto o el artículo de su blog es como construir una central eléctrica de carbón con el único propósito de cargar su teléfono inteligente.
No se detiene ahí.
Surgieron rumores de que GPT-4 estará en el billón de parámetros.
Google anunció haber logrado un modelo en los trillones ya.
El modelo chino Wu Dao también está allí.
¿Significa eso que son 10 veces mejores que GPT-3?
¿Un mayor tamaño de parámetro viene con una mejor creación?
¿Un gran poder viene con grandes responsabilidades?
Una cosa es segura: con grandes tamaños de parámetros ciertamente viene un gran consumo de energía.
Construir, entrenar y operar modelos de lenguaje tan grandes es un desastre para el medio ambiente.
¿Recuerdas que hablé antes de los modelos "pre-entrenados"? No ayuda crear un cerebro que supere la cantidad de la que puede aprender. El niño más inteligente se limita a aprender lo que puede observar de su entorno.
Tenemos un gran respeto por los OG del espacio NLG desde OpenAI a DeepMind a EleutherAI a AI21 Labs.
Todos invirtiendo esfuerzos y recursos masivos para llevar a la humanidad un paso adelante.
Buscamos unirnos a ellos en su búsqueda y despreciar a aquellos que están sedientos de dinero rápido de los méritos de su trabajo.
En TextCortex nos gusta hacer el trabajo duro.
Porque no se construye ningún valor duradero y competitivo tomando el atajo cuando se trata de su núcleo.
La calidad de la creación.
Y si bien GPT-3 es un generalista, un verdadero experto en todos los oficios, ya tiene un tamaño inmenso para el caso de uso de la redacción de textos publicitarios de IA.
Al igual que la humanidad ha pasado de la generalización a la especialización para desarrollarse y llegar a donde estamos hoy.
Esto llegará también a la generación del lenguaje natural.
Es por eso que en TextCortex no estamos desarrollando un modelo único para todos. Construimos pequeños modelos impulsados por un propósito que establecen y orquestan una red.
Porque una "talla única" simplemente no sirve para todos.
En lugar de un modelo de IA masivo de un billón de parámetros, construimos una red de 100 y 1000 de modelos que lo sirven como un compañero experto en escritura de IA.
Estamos entrenando, construyendo, probando, desarrollando, experimentando y desplegando nuestros propios modelos de IA sobre nuestros propios conocimientos y datos cuidadosamente seleccionados.
Enseñarles a convertirse en especialistas en un mundo de generalistas.
En lugar de ofrecer cientos de plantillas de preescritura que a menudo pierden la relevancia para sus necesidades, estamos lanzando plantillas que exploramos específicamente, recopilamos conocimientos y entrenamos a nuestras IA para que las dominen.
Elija la herramienta de escritura de IA adecuada para usted
Es una simple pregunta de ¿qué preferirías?
¿Un profesional con un año de experiencia o uno con 10 años de profundo conocimiento en el campo que necesita?
¿Un abogado que debería escribir contratos confiables también necesita saber cómo escribir los blogs más atractivos sobre recetas de muffins con chispas de chocolate?
Con nuestra metodología de modelos de IA más pequeños e impulsados por un propósito, podemos enseñarles por qué, cómo y cómo se ven ciertos formatos y estilos de escritura.
Por ejemplo, nuestro modelo de formato largo se entrenó en más de 10 millones de blogs muy atractivos.
Entienden que el contenido de formato largo consiste en una introducción atractiva a una parte principal informativa con una conclusión que lleva todo a un punto.
Adaptar los modelos de IA a las necesidades de nuestros usuarios es nuestro pan de cada día.
Todos los días nos esforzamos por ampliar esta red de expertos en IA y los traemos a cada cuadro de texto que necesita que estén.
¿Eres un ávido escritor?
Echa un vistazo a nuestra extensión de Chrome hipercargando tu creación en cada cuadro de texto que hay.
¿Eres un desarrollador que busca una solución NLG AI? Acércate a nosotros para probar nuestra API.
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¡Construyamos IA creativas con un propósito!