Comment fonctionnent les outils d'écriture GPT-3 et 4 choses auxquelles il faut faire attention lors de leur utilisation

Depuis l'émergence de GPT-3, il y a un flot de startups qui se battent pour attirer l'attention des utilisateurs vendant des services de rédaction d'IA pour différents formats.

E-mails, articles de blog, pages de destination, texte publicitaire, communication commerciale...

Vous souvenez-vous de l'époque où la plupart des travaux de traduction et de relecture étaient encore effectués par des humains ?

Puis sont arrivés DeepL, Google Translate et Grammarly.

Démocratiser et accélérer l'alphabétisation et la langue pour tous.

Devine quoi?

Ce qui s'est passé là-bas se passe maintenant avec la création de texte.

La couche source de toute la chaîne de valeur.

Discutons de ce qui se passe avec la rédaction d'IA, pourquoi GPT-3 n'est que le début et comment la plupart de ces outils de rédaction d'IA ne font pas grand-chose au-delà de la construction d'un joli visage sur le même noyau.

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

Ils sont venus, ont vu GPT-3 et essaient maintenant de vous gagner en tant qu'utilisateur potentiel.

Certains outils de rédaction d'IA ont connu une croissance incroyablement rapide, créant de solides pistes de revenus et provenant d'investisseurs fantaisistes.

Souvent trop prometteurs avec des centaines de modèles qui ne fournissent pas vraiment ce qu'ils étaient censés être et, lorsqu'ils sont résumés, ils n'ont tout de même aucun pouvoir d'influencer et d'améliorer la qualité de leur texte.

Ils dépendent tous de...

GPT-3 d'OpenAI.

Capable de beaucoup, une véritable centrale généraliste de l'intelligence artificielle et un phare pour de nombreux esprits curieux qui ont maintenant afflué vers le domaine de la génération du langage naturel.

Mais GPT-3 n'est que le début d'une branche technologique en développement incroyablement rapide.

Soudain, il y a eu GPT-3 et le danger est devenu une opportunité. L'histoire d'OpenAI

Bare avec moi pour une courte introduction technique. Laissez-moi vous en dire plus sur la signification de ces lettres apparemment secrètes.

GPT - 3 signifie Generative Pre-trained Transformer v3 .

Laissez-moi vous guider - mot par mot.

Commencer par « génératif » facile signifie que le modèle d'IA est censé créer.

Avec "transformer", nous ne parlons pas d'Autobots de la taille d'un immeuble de 3 étages tels que nous les connaissons dans les films.

Les transformateurs sont un développement relativement nouveau dans le domaine de l'apprentissage en profondeur et de l'intelligence artificielle.

Une technique donnant à une machine la capacité d'apprendre les modèles du langage humain et de les poursuivre en créant des phrases mot à mot.

Un modèle de transformateur seul est comme un nouveau-né incapable de faire grand-chose jusqu'à ce qu'il apprenne de ses parents.

Les transformateurs apprennent en lisant des milliards d'exemples pour devenir créatifs.

C'est pourquoi on l'appelle « pré-formé » sur un large corpus de langage humain.

Nous parlons de milliards de mots.

Je parlerai aussi de modèles ici et là.

Nous ne faisons pas de la haute couture ici, essayez donc de considérer un modèle comme un instantané de quelque chose.

Y compris toutes les expériences, les apprentissages et les développements qu'il a traversés.

Pensez à la façon dont vous vous êtes réveillé ce matin, ce moment unique reflétant et incluant toute votre vie pleine d'expériences et d'apprentissages qui ont fait de vous la personne que vous êtes aujourd'hui.

Imaginez que vous preniez un instantané de ce moment avec tous les événements qui ont influencé précédemment. Il s'agit d'un modèle pré-formé sur vos expériences.

Faites-moi savoir si cela a rendu le modèle GPT-3 un peu plus compréhensible pour vous dans les commentaires ou dans un DM.

Nous sommes TextCortex, une startup d'intelligence artificielle qui vous enlève 80 % de votre travail d'écriture.

L'histoire d'OpenAI

Pourquoi OpenAI est-il important dans ce contexte ?

Ils étaient le phare capable de recueillir un intérêt crucial dans le domaine.

Attirer des gens de tous horizons dans l'espace, des universitaires curieux, des entreprises sérieuses, des entrepreneurs créatifs jusqu'aux célibataires qui veulent tous faire partie de l'histoire lorsque la technologie des transformateurs entrera dans l'histoire.

Commençons cette histoire avec ceux qui ont créé GPT-3.

Fin 2015 - L'histoire commence comme avec tant de développements innovants que nous voyons aujourd'hui avec le technoking lui-même, Elon Musk.

Avec Sam Altman et quelques autres copains investisseurs, ils ont promis la somme colossale d'un milliard de dollars américains pour créer une organisation à but non lucratif qui collaborerait librement avec la communauté de la recherche et serait le fer de lance du développement éthique de l'IA.

2019 a été une année vraiment mouvementée pour OpenAI.

Après qu'Elon Musk ait quitté l'organisation, M icrosoft s'est impliqué avec un autre milliard de dollars américains transformant l'entreprise en une organisation commerciale à but lucratif.

Alors qu'OpenAI se préparait à être commercialisé, l'un de leurs modèles a commencé à faire des vagues - - à l'époque proclamé trop dangereux pour être diffusé dans le monde.

Sidenote: Les dangers mentionnés ci-dessus ont été l'une des raisons pour lesquelles j'ai déménagé dans l'espace alors que j'étudiais encore l'apprentissage automatique à l'université.

En 2020, ils ont publié GPT-3 dans le monde.

Un modèle d'IA presque 116 fois plus grand que son prédécesseur avec 175 milliards. paramètres *.

Au départ, seules quelques institutions sélectionnées avaient accès à l'expérimenter jusqu'à récemment, lorsqu'elles ont ouvert GPT-3 à tous ceux qui étaient prêts à payer le prix fort pour ses capacités.

• pensez à des paramètres tels que la taille du cerveau de l'IA qui vous complète et vous aide.

L’émergence du copywriting IA

GPT-3 a motivé de nombreux constructeurs de produits à créer une interface utilisateur agréable au-dessus de GPT-3. Je n'en ai mentionné que quelques-uns au début.

Cependant, nous observons chaque semaine de nouveaux lancements du produit toujours aussi identique.

Après avoir vu le 40e outil, j'ai arrêté de collecter des informations à leur sujet dans ma base de connaissances...

J'ai vu certains d'entre eux affirmer qu'ils se différencient en étant le meilleur "communicateur de l'API de GPT-3".

Qu'est-ce que cela signifie? Est-ce un véritable point de différenciation ?

API est l'abréviation d'une interface de programmation d'application.

Cela semble complexe, mais vous souvenez-vous que les grands oracles des films avaient toujours un gardien qui parlait pour eux ?

L'API est une telle chose pour les ordinateurs.

Toutes ces sociétés de rédaction d'IA font un pèlerinage vers le gardien du GPT-3 pour envoyer le désir de leur utilisateur et recevoir une réponse.

Revenons au point d'être le meilleur communicateur de l'API gatekeeper de GPT-3.

Bien que la communication soit cruciale, elle n'affecte pas le processus de l'oracle lors de la création.

Seul OpenAI peut améliorer l'intelligence artificielle créée pour vous.

Cependant, GPT-3 n'est plus le seul oracle sur le bloc.

Avec l'intérêt accru, il existe une variété d'oracles différents disponibles et chez TextCortex, c'est notre pain quotidien de les former sur nos propres données pour atteindre leur meilleur objectif respectif.

4 choses auxquelles il faut faire attention lors de l'utilisation des outils d'écriture GPT-3

Comme je l'ai dit, nous avons vu ces outils de rédaction d'IA surgir comme des champignons sur le sol d'une forêt pluvieuse.

La plupart d'entre eux ont pour seule motivation - gagner de l'argent rapidement.

Cela devient un problème, lorsque vous considérez la stabilité de l'entreprise derrière le logiciel.

Nous avons fait quelques estimations et en prenant un exemple chez nos utilisateurs avancés, leurs opérations coûteraient environ 100 USD par mois pour un seul utilisateur.

Mes condoléances à ceux qui ont commencé des offres à vie pour se rendre compte que GPT-3 n'est pas gratuit.

Triste pour les clients qui les ont achetés de se tenir maintenant devant la porte fermée avec un logiciel qui ne répond pas.

De plus, de grandes sociétés compagnons d'IA comme Replika AI avec leurs 7 millions d'utilisateurs se sont éloignées de GPT-3 en raison de la limitation de ne pas pouvoir influencer la qualité tout en payant simultanément un coût opérationnel élevé pour être enfermées dans des dépendances.

1. Ne sautez pas sur l'offre la moins chère (à vie)

Comme beaucoup de choses dans la vie, acheter bon marché coûte cher.

Il en va de même pour les offres à vie.

J'ai vu de nombreux utilisateurs nous contacter parce qu'à un moment donné, le logiciel avec lequel ils travaillaient a soit fermé le support client, soit ne fonctionnait plus en lui-même car il présentait un défaut de fonctionnement fondamental.

Soyez prudent... avec le paiement rapide de l'argent à quelqu'un avec des signes de dollar dans les yeux.

2. Ne tombez pas dans le piège du nombre de modèles

De nombreux modèles annoncés ne sont que des espaces réservés afin d'avoir une idée de ce qui pourrait vous intéresser.

C'est une plainte courante que nous observons. Une mauvaise "instruction de pertinence de la création" ou un modèle de création qui se répète sans cesse.

Nous demandons activement à nos utilisateurs, dans le cadre d'une conversation étroite au sein de nos communautés, ce qu'ils veulent.

Lorsque nous voyons suffisamment d'intérêt pour un format, nous creusons profondément, nous recueillons des données, nous formons nos propres modèles de transformateurs d'IA et offrons à nos communautés quelque chose de durable.

3. Lorsque tout le monde utilise la même chose, cela peut nuire à votre classement

Au moment où nous parlons, tous ces logiciels basés sur des règles qui prétendent être de l'IA mais qui, en fin de compte, ne font que pousser et faire tourner vos entrées à travers un processus à l'emporte-pièce sont touchés.

Même si les technologies d'intelligence artificielle modernes telles que GPT-3 semblent incroyablement créatives et naturelles, cela vous donne un sentiment de sécurité en supposant que la détection de leurs créations serait un défi.

Cependant, si trop de personnes utilisent un seul modèle pour le créer, il peut être rétro-conçu.

Nous voyons des fournisseurs exécutant GPT-3 vous proposer d'écrire 10 000 articles de blog par mois.

Ces mauvais acteurs vont simplement chercher plus de traces pour trouver une solution.

Actuellement, nous pensons qu'une métrique de pertinence par le contenu (RTC) pourrait être exploitée pour détecter l'utilisation du contenu généré par l'IA.

Permettez-moi de vous donner une situation comparable sur le marché des téléphones mobiles.

Si vous deviez proposer un service, créer une application ou attaquer un système, lequel choisiriez-vous ?

iOS d'Apple avec apx. 27,5 % ou Androids 71 % de part mondiale du système d'exploitation mobile ?

Pensez donc à ce que sera la première cible de Google lorsqu'il s'attaquera au contenu généré par l'IA.

Il sera avantageux d'utiliser des modèles axés sur les objectifs qui sont des experts dans leur domaine.

À côté de cela, vous devriez rechercher autant de personnalisation que possible. Nous vous proposons par exemple de tirer parti de différents moteurs de créativité.

4. Instabilité lors de la mise à jour de l'infrastructure

Ces grands modèles de langage se développent continuellement.

Toute mise à jour et formation de l'infrastructure sous-jacente affecte la sortie de la qualité du texte.

Comme la plupart des outils de rédaction d'IA dépendent et dépendent des nombreuses variantes de GPT-3, un changement dans leur infrastructure perturbe la qualité.

Il faut du temps pour qu'ils aient retrouvé « leur communication à l'oracle ». ;)

Pourquoi GPT-3 n'est que le début de la génération du langage naturel et comment nous faisons les choses différemment chez TextCortex

Je le gâchais déjà plusieurs fois maintenant et vous pouvez deviner ma réponse à la question de savoir si nous avons atteint l'Olympe de la génération de langage naturel avec GPT-3 ?

C'est non, nous ne l'avons pas fait.

Sans hésitation, je le répète, le GPT-3 a été l'étape audacieuse qui a fait des vagues en appelant les particuliers, les universitaires, les entreprises et les gouvernements sur le terrain.

Néanmoins, c'est le début d'une nouvelle ère. Actuellement, nous assistons à une course aux armements dans la création d'IA avec toujours plus de paramètres, des cerveaux toujours plus gros.

Revenons à mes transformateurs (le film) narratif du modèle Megatron-Turing de Microsoft.

Un modèle avec un cerveau 3 fois plus gros que GPT-3.

En utilisant ses 530 milliards. paramètres pour rédiger une description de votre produit ou de votre article de blog revient à construire une centrale électrique au charbon dans le seul but de recharger votre smartphone.

Cela ne s'arrête pas là.

Des rumeurs ont émergé selon lesquelles GPT-4 serait dans le billion de paramètres.

Google a annoncé avoir réalisé un modèle dans les billions déjà.

Le modèle chinois Wu Dao est là aussi.

Cela signifie-t-il qu'ils sont 10 fois meilleurs que GPT-3 ?

Une plus grande taille de paramètre s'accompagne-t-elle d'une meilleure création ?

Un grand pouvoir s'accompagne-t-il de grandes responsabilités ?

Une chose est sûre : une grande taille de paramètres s'accompagne certainement d'une grande consommation d'énergie.

La construction, la formation et l'exploitation de modèles linguistiques aussi vastes sont un désastre pour l'environnement.

Vous souvenez-vous que j'ai parlé plus tôt de modèles "pré-formés" ? Cela n'aide pas à créer un cerveau qui dépasse la quantité dont il peut apprendre. Le tout-petit le plus intelligent se limite à apprendre ce qu'il peut observer de son environnement.

Nous avons un immense respect pour les OG de l'espace NLG, d'OpenAI à DeepMind en passant par EleutherAI et AI21 Labs.

Tous déversent des efforts et des ressources massifs pour faire avancer l'humanité.

Nous cherchons à les rejoindre dans leur quête et à mépriser ceux qui ont soif de l'argent rapide des mérites de leur travail.

Chez TextCortex, nous aimons travailler dur.

Parce qu'aucune valeur durable et compétitive n'est construite en prenant le raccourci quand il s'agit de votre cœur même.

La qualité de la création.

Et tandis que GPT-3 est un généraliste, un véritable touche-à-tout, il est déjà immense en taille pour le cas d'utilisation de la rédaction d'IA.

Comme l'humanité est passée de la généralisation à la spécialisation pour se développer et arriver là où nous en sommes aujourd'hui.

Cela viendra également à la génération du langage naturel.

C'est pourquoi, chez TextCortex, nous ne développons pas de modèle unique. Nous construisons de petits modèles axés sur les objectifs établissant et orchestrant un réseau.

Parce qu'une "taille unique", ne convient tout simplement pas à tous.

Au lieu d'un énorme modèle d'IA d'un billion de paramètres, nous construisons un réseau de centaines et de milliers de modèles qui vous servent de compagnon d'écriture expert en IA.

Nous formons, construisons, testons, développons, expérimentons et déployons nos propres modèles d'IA sur nos propres connaissances et données soigneusement sélectionnées.

Leur apprendre à devenir des spécialistes dans un monde de généralistes.

Au lieu d'offrir des centaines de modèles de pré-écriture qui manquent souvent de pertinence par rapport à vos besoins, nous publions des modèles que nous avons spécifiquement explorés, rassemblés et entraînés à maîtriser par nos IA.

Choisissez l'outil d'écriture d'IA approprié pour vous-même

C'est une simple question de savoir ce que vous préférez?

Un professionnel avec un an d'expérience ou un avec 10 ans de connaissances approfondies dans le domaine dont vous avez besoin ?

Un avocat qui devrait rédiger des contrats fiables a-t-il également besoin de savoir comment rédiger les blogs les plus engageants sur les recettes de muffins aux pépites de chocolat ?

Grâce à notre méthodologie de modèles d'IA plus petits et axés sur les objectifs, nous pouvons leur apprendre pourquoi, comment et à quoi ressemblent certains formats et styles d'écriture.

Par exemple, notre modèle de formulaire long a été formé sur plus de 10 millions de blogs très engageants.

Ils comprennent que le contenu de forme longue consiste en une introduction engageante à une partie principale informative avec une conclusion amenant tout à un point.

Adapter les modèles d'IA aux besoins de nos utilisateurs est notre pain quotidien.

Chaque jour, nous nous efforçons d'élargir ce réseau d'experts en IA et nous les intégrons dans chaque zone de texte dont vous avez besoin.

Vous êtes un écrivain passionné?

Découvrez notre extension chrome hyper chargeant votre création dans chaque zone de texte.

Vous êtes un développeur à la recherche d'une solution NLG AI ? Contactez-nous pour tester notre API.

Vous souhaitez apporter des données à notre cause ? S'il vous plaît soyez notre invité.

Construisons des IA créatives avec un but !