Come funzionano gli strumenti di scrittura GPT-3 e 4 cose a cui prestare attenzione quando li usi

Dall'emergere di GPT-3 c'è un'ondata di startup in lotta per l'attenzione degli utenti che vendono servizi di copywriting AI per vari formati.

Email, post di blog, landing page, testi pubblicitari, comunicazioni di vendita...

Ricordi quando la maggior parte del lavoro di traduzione e correzione di bozze era ancora svolto da esseri umani?

Poi sono arrivati ​​DeepL, Google Translate e Grammarly.

Democratizzare e accelerare l'alfabetizzazione e il linguaggio per tutti.

Indovina un po?

Quello che è successo ora sta accadendo con la creazione del testo.

Il livello di origine dell'intera catena del valore.

Discutiamo di cosa sta succedendo con il copywriting AI, perché GPT-3 è solo l'inizio e come la maggior parte di questi strumenti di copywriting AI non stanno facendo molto oltre a costruire un bel viso sopra lo stesso core.

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

Sono venuti, hanno visto GPT-3 e ora stanno cercando di conquistarti come potenziale utente.

Alcuni strumenti di copywriting per l'intelligenza artificiale sono cresciuti in modo incredibilmente veloce, costruendo forti piste di entrate e raccogliendo da investitori fantasiosi.

Spesso promettono troppo con centinaia di modelli che non forniscono realmente ciò che si diceva fossero e quando vengono ridotti sono tutti uguali non avendo il potere di influenzare e migliorare la qualità del testo di base.

Tutti dipendono da...

GPT-3 di OpenAI.

Capace di molto, una vera potenza generalista di intelligenza artificiale e un faro per molte menti curiose che ora si sono riversate nel campo della generazione del linguaggio naturale.

Ma GPT-3 è solo l'inizio di un ramo tecnologico in rapido sviluppo.

Improvvisamente c'è stato il GPT-3 e il pericolo è diventato un'opportunità. La storia di OpenAI

Bare con me per una breve introduzione tecnica. Lascia che ti dica di più sul significato di quelle lettere apparentemente segrete.

GPT-3 sta per Generative Pre-trained Transformer v3 .

Lascia che ti guidi attraverso di essa - parola per parola.

Iniziare facilmente "generativo" significa che il modello di intelligenza artificiale è destinato a creare.

Con "transformer", non stiamo parlando di Autobot delle dimensioni di un edificio di 3 piani come li conosciamo dai film.

I trasformatori sono uno sviluppo relativamente nuovo nel campo del deep learning e dell'intelligenza artificiale.

Una tecnica che dà a una macchina la capacità di apprendere gli schemi del linguaggio umano e di continuarlo creando frasi parola per parola.

Un modello di trasformatore da solo è come un neonato che non è in grado di fare molto finché non impara dai suoi genitori.

I Transformer imparano leggendo miliardi di esempi per diventare creativi.

Ecco perché si chiama “pre-addestrato” su un ampio corpo del linguaggio umano.

Parliamo di trilioni di parole.

Parlerò anche di modelli qua e là.

Non stiamo facendo alta moda qui, quindi, prova a pensare a un modello come a un'istantanea di qualcosa.

Comprese tutte le esperienze, gli apprendimenti e gli sviluppi che ha attraversato.

Pensa a come ti sei svegliato stamattina, in questo singolo momento che riflette e include tutta la tua vita piena di esperienza e apprendimento che ti ha reso la persona che sei oggi.

Immagina di scattare un'istantanea di questo momento con tutti gli eventi che hanno influenzato in precedenza. Questo è un modello pre-addestrato sulle tue esperienze.

Fammi sapere se questo ti ha reso un po' più comprensibile il modello GPT-3 nei commenti o in un DM.

Siamo TextCortex, una startup AI che porta via l'80% del tuo lavoro di scrittura.

La storia di OpenAI

Perché OpenAI è importante in questo contesto?

Erano il faro in grado di raccogliere un interesse cruciale nel campo.

Attirando persone di ogni provenienza nello spazio, da accademici curiosi, aziende serie, imprenditori creativi fino a singoli individui che vogliono tutti far parte quando la tecnologia dei trasformatori farà la storia.

Iniziamo questa trama con coloro che hanno creato GPT-3.

Fine 2015 - La storia inizia come con tanti sviluppi innovativi che vediamo oggi con lo stesso techno, Elon Musk.

Insieme a Sam Altman e pochi altri amici investitori, hanno promesso un enorme miliardo di dollari per costruire un'organizzazione senza scopo di lucro che avrebbe collaborato liberamente con la comunità di ricerca e avrebbe guidato lo sviluppo etico dell'IA.

Il 2019 è stato un anno davvero ricco di eventi per OpenAI.

Dopo che Elon Musk ha lasciato l'organizzazione, icrosoft è stata coinvolta con un altro miliardo di dollari trasformando l'azienda in un'organizzazione a scopo di lucro a vocazione commerciale.

Mentre OpenAI si preparava al mercato, uno dei loro modelli iniziò a fare scalpore - - all'epoca proclamato di essere troppo pericoloso per essere rilasciato al mondo.

Nota a margine: i pericoli sopra menzionati sono stati uno dei motivi per cui mi sono trasferito nello spazio mentre stavo ancora studiando l'apprendimento automatico all'università.

Nel 2020 hanno rilasciato GPT-3 al mondo.

Un modello AI quasi 116 volte più grande del suo predecessore con 175 miliardi. parametri *.

Inizialmente, solo poche istituzioni selezionate hanno avuto accesso per sperimentarlo fino a poco tempo fa, quando hanno aperto GPT-3 a tutti coloro che sono disposti a pagare un sacco di soldi per le sue capacità.

• pensa ai parametri come alle dimensioni del cervello dell'IA che ti completano e ti aiutano.

L'emergere del copywriting AI

GPT-3 ha motivato molti costruttori di prodotti a creare un'interfaccia utente dall'aspetto gradevole sopra GPT-3. Ne ho menzionati solo alcuni all'inizio.

Tuttavia, osserviamo settimanalmente nuovi lanci del prodotto sempre così identico.

Dopo aver visto il 40° strumento, ho smesso di raccogliere informazioni su di loro nella mia base di conoscenze...

Ho visto alcuni di loro affermare che si stanno differenziando essendo il miglior "comunicatore all'API di GPT-3".

Che cosa significa? È un vero punto di differenziazione?

API è l'abbreviazione di un'interfaccia di programmazione dell'applicazione.

Sembra complesso, ma ti ricordi come i grandi oracoli nei film avevano sempre un guardiano che parlava per loro?

L'API è una cosa del genere per i computer.

Tutte queste società di copywriting di intelligenza artificiale stanno facendo un pellegrinaggio al gatekeeper di GPT-3 per inviare il desiderio dei loro utenti e ricevere una risposta ad esso.

Torna al punto di essere il miglior comunicatore per l'API gatekeeper di GPT-3.

Sebbene la comunicazione sia fondamentale, non influisce sul processo dell'oracolo durante la creazione.

Solo OpenAI può migliorare l'intelligenza artificiale creando per te.

Tuttavia, GPT-3 non è più l'unico oracolo sul blocco.

Con il crescente interesse, è disponibile una varietà di diversi oracoli e in TextCortex è il nostro pane quotidiano addestrarli sui nostri dati per ottenere il meglio per il rispettivo scopo.

4 cose a cui prestare attenzione quando si utilizzano gli strumenti di scrittura GPT-3

Come ho detto, abbiamo visto quegli strumenti di copywriting AI spuntare come funghi sul suolo di una foresta piovosa.

La maggior parte di loro con l'unica motivazione: fare soldi velocemente.

Questo diventa un problema, quando si tratta della stabilità dell'azienda dietro il software.

Abbiamo fatto alcune stime e prendendo un esempio nei nostri power user, le loro operazioni costerebbero circa 100 USD al mese per un singolo utente.

Le mie condoglianze a coloro che hanno iniziato accordi a vita solo per rendersi conto che GPT-3 non arriva gratis.

Triste per i clienti che li hanno acquistati che ora stanno davanti alla porta chiusa con un software che non risponde.

Inoltre, le grandi aziende associate all'intelligenza artificiale come Replika AI con i loro 7 milioni di utenti si sono allontanate da GPT-3 a causa della limitazione di non essere in grado di influenzare la qualità pagando contemporaneamente un costo operativo elevato per il bene di essere bloccate nelle dipendenze.

1. Non saltare sull'offerta più economica (a vita).

Come per molte cose nella vita, l'acquisto a buon mercato è costoso.

Così sono le offerte a vita.

Ho visto molti utenti contattarci perché a un certo punto il software con cui lavoravano ha interrotto l'assistenza clienti o di per sé non funzionava più perché aveva un difetto operativo fondamentale.

Fai attenzione... a pagare soldi veloci a qualcuno con i segni del dollaro negli occhi.

2. Non cadere nel trucco del numero di modelli

Molti modelli pubblicizzati sono semplici segnaposto per avere un'idea di ciò che potrebbe interessarti.

Questa è una lamentela comune che osserviamo. Una cattiva "istruzione per la pertinenza della creazione" o un modello di creazione sempre ripetuto.

Chiediamo attivamente ai nostri utenti in stretta conversazione all'interno delle nostre comunità cosa vogliono.

Quando vediamo abbastanza interesse per un formato, scaviamo in profondità, raccogliamo dati, formiamo i nostri modelli di trasformatori di intelligenza artificiale e offriamo alle nostre comunità qualcosa di sostenibile.

3. Quando tutti usano lo stesso, può danneggiare le tue classifiche

Mentre stiamo parlando, tutti questi software basati su regole che pretendono di essere IA ma che alla fine spingono e fanno girare i tuoi input attraverso un processo di cookie cutter vengono colpiti.

Anche se le moderne tecnologie di intelligenza artificiale come GPT-3 sembrano incredibilmente creative e naturali, ti dà un senso di sicurezza supponendo che rilevare le loro creazioni sarebbe una sfida.

Tuttavia, se troppe persone utilizzano un singolo modello per crearlo, è possibile eseguire il reverse engineering.

Vediamo fornitori che eseguono GPT-3 che ti offrono di scrivere 10.000 articoli di blog al mese.

Quei cattivi attori cercheranno di ottenere più tracce per trovare una soluzione.

Attualmente, riteniamo che una metrica di pertinenza attraverso il contenuto (RTC) potrebbe essere sfruttata per rilevare l'utilizzo dei contenuti generati dall'IA.

Lascia che ti dia una situazione simile nel mercato dei telefoni cellulari.

Se dovessi offrire un servizio, costruire un'app o attaccare un sistema per quale sceglieresti?

iOS di Apple con apx. 27,5% o Androids 71% di quota del sistema operativo mobile globale?

Quindi pensa a quale sarà il primo obiettivo di Google quando affronterà i contenuti generati dall'IA.

Sarà a tuo vantaggio utilizzare modelli orientati allo scopo che sono esperti nel loro campo.

Accanto ad esso dovresti cercare la massima personalizzazione possibile. Ad esempio, ti offriamo di sfruttare diversi motori di creatività.

4. Instabilità durante l'aggiornamento dell'infrastruttura

Questi grandi modelli linguistici si stanno sviluppando continuamente.

Qualsiasi aggiornamento e formazione dell'infrastruttura sottostante influisce sull'output della qualità del testo.

Poiché la maggior parte degli strumenti di copywriting per l'IA dipendono dalle molte varianti di GPT-3, un cambiamento nella loro infrastruttura interrompe la qualità.

Ci vuole tempo prima che abbiano ritrovato "la loro comunicazione con l'oracolo". ;)

Perché GPT-3 è solo l'inizio della generazione del linguaggio naturale e come facciamo le cose in modo diverso in TextCortex

Lo stavo già rovinando un paio di volte e puoi indovinare la mia risposta se abbiamo raggiunto l'Olymp della generazione del linguaggio naturale con GPT-3?

È un no, non l'abbiamo fatto.

Senza esitazione, lo ripeto GPT-3 è stato il passo audace che ha fatto scalpore chiamando in campo individui, accademici, imprese e governi.

Tuttavia, è l'inizio di una nuova era. Attualmente assistiamo a una corsa agli armamenti nella creazione di IA con sempre più parametri e cervelli sempre più grandi.

Tornando ai miei Transformers (il film) narrativa del modello Megatron-Turing di Microsoft.

Un modello con un cervello 3 volte più grande di GPT-3.

Utilizzando i suoi 530 miliardi. parametri per scrivere una descrizione per il tuo prodotto o il tuo articolo del blog è come costruire una centrale a carbone con il solo scopo di caricare il tuo smartphone.

Non si ferma qui.

Sono emerse voci secondo cui GPT-4 sarà nei trilioni di parametri.

Google ha annunciato di aver già raggiunto un modello tra i trilioni.

C'è anche il modello cinese Wu Dao.

Ciò significa che sono 10 volte migliori di GPT-3?

Una maggiore dimensione dei parametri si accompagna a una migliore creazione?

Un grande potere comporta grandi responsabilità?

Una cosa è certa: con grandi dimensioni dei parametri derivano sicuramente un grande consumo di energia.

Costruire, formare e gestire modelli linguistici così grandi è un disastro per l'ambiente.

Ricordi come ho parlato prima di modelli "pre-addestrati"? Non aiuta creare un cervello che superi la quantità da cui può imparare. Il bambino più intelligente si limita ad imparare cosa può osservare dai suoi ambienti.

Abbiamo un enorme rispetto per gli OG dello spazio NLG da OpenAI a DeepMind a EleutherAI a AI21 Labs.

Tutti riversano enormi sforzi e risorse per portare l'umanità a fare un passo avanti.

Stiamo cercando di unirci a loro nella loro ricerca e disprezzare coloro che sono assetati di soldi veloci dai meriti del loro lavoro.

A TextCortex ci piace fare il duro lavoro.

Perché nessun valore duraturo e competitivo si costruisce prendendo la scorciatoia quando riguarda il proprio core.

La qualità della creazione.

E mentre GPT-3 è un generalista, un vero tuttofare, è già di dimensioni immense per il caso d'uso del copywriting AI.

Come se l'umanità sia passata dalla generalizzazione alla specializzazione per svilupparsi e arrivare dove siamo oggi.

Ciò arriverà anche alla generazione del linguaggio naturale.

Ecco perché in TextCortex non stiamo sviluppando un modello adatto a tutti. Costruiamo piccoli modelli orientati allo scopo che stabiliscono e orchestrano una rete.

Perché una "taglia unica" semplicemente non va bene per tutti.

Invece di un enorme modello di IA di trilioni di parametri, costruiamo una rete di centinaia e migliaia di modelli che ti servono come un compagno esperto di scrittura di IA.

Stiamo addestrando, costruendo, testando, sviluppando, sperimentando e implementando i nostri modelli di IA sulla base delle nostre conoscenze e dati accuratamente selezionati.

Insegnando loro a diventare specialisti in un mondo di generalisti.

Invece di offrire centinaia di modelli di pre-scrittura che spesso mancano di pertinenza alle tue esigenze, stiamo rilasciando modelli che abbiamo specificamente esplorato, raccolto conoscenze e addestrato le nostre IA a padroneggiarlo.

Scegli lo strumento di scrittura AI adatto a te

È una semplice domanda: cosa preferiresti?

Un professionista con un anno di esperienza o uno con 10 anni di profonda conoscenza nel campo di cui hai bisogno?

Un avvocato che dovrebbe scrivere contratti affidabili deve anche sapere come scrivere i blog più coinvolgenti sulle ricette di muffin con gocce di cioccolato?

Con la nostra metodologia di modelli AI più piccoli e orientati allo scopo, possiamo insegnare loro perché, come e che aspetto hanno determinati formati e stili di scrittura.

Ad esempio, il nostro modello di lunga durata è stato addestrato su oltre 10 milioni di blog altamente coinvolgenti.

Capiscono che il contenuto di lunga durata consiste in un'introduzione coinvolgente a una parte principale informativa con una conclusione che porta tutto a un punto.

Adattare i modelli di intelligenza artificiale alle esigenze dei nostri utenti è il nostro pane quotidiano.

Ogni giorno ci sforziamo per ampliare questa rete di esperti di intelligenza artificiale e li portiamo in ogni casella di testo di cui hai bisogno.

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