Como as ferramentas de escrita GPT-3 funcionam e 4 coisas para ter cuidado ao usá-las
Publicados: 2022-10-24Desde o surgimento do GPT-3, há uma enxurrada de startups lutando pela atenção dos usuários que vendem serviços de redação de IA para vários formatos.
E-mails, postagens de blog, páginas de destino, cópia do anúncio, comunicação de vendas...
Lembra quando a maior parte do trabalho de tradução e revisão ainda era feito por humanos?
Então chegaram DeepL, Google Translate e Grammarly.
Democratizando e acelerando a alfabetização e a linguagem para todos.
Adivinha?
O que aconteceu lá está acontecendo agora com a criação de texto.
A camada de origem de toda a cadeia de valor.
Vamos discutir o que está acontecendo com a redação de IA, por que o GPT-3 é apenas o começo e como a maioria dessas ferramentas de redação de IA não está fazendo muito além de construir um rostinho bonito em cima do mesmo núcleo.
Jarvis, Copy AI, CopySmith, CopyShark, Writesonic, Anyword...
Eles vieram, viram o GPT-3 e agora estão tentando conquistá-lo como um usuário em potencial.
Algumas ferramentas de copywriting de IA cresceram incrivelmente rápido, construindo fortes pistas de receita e angariando de investidores sofisticados.
Muitas vezes prometendo demais com centenas de modelos que realmente não entregam o que dizem ser e, quando resumidos, são todos iguais, não tendo poder para influenciar e melhorar a qualidade do texto principal.
Todos são dependentes...
GPT-3 da OpenAI.
Capaz de muito, uma verdadeira potência generalista de inteligência artificial e um farol para muitas mentes curiosas que agora se reuniram no campo da geração de linguagem natural.
Mas o GPT-3 é apenas o começo de um ramo de tecnologia de desenvolvimento incrivelmente rápido.
De repente surgiu o GPT-3 e o perigo se tornou uma oportunidade. A história do OpenAI
Venha comigo para uma breve introdução técnica. Deixe-me contar mais sobre o significado dessas cartas aparentemente secretas.
GPT-3 significa Generative Pre-treined Transformer v3 .
Deixe-me guiá-lo através dele - palavra por palavra.
Começar “generativo” fácil significa que o modelo de IA se destina a criar.
Com “transformer”, não estamos falando de Autobots do tamanho de um prédio de 3 andares como os conhecemos nos filmes.
Os transformadores são um desenvolvimento relativamente novo no campo de aprendizado profundo e inteligência artificial.
Uma técnica que dá a uma máquina a capacidade de aprender os padrões da linguagem humana e continua-la criando frases palavra por palavra.
Um modelo de transformador sozinho é como um recém-nascido que não consegue fazer muito até aprender com seus pais.
Os transformadores aprendem lendo bilhões de exemplos para se tornarem criativos.
É por isso que é chamado de “pré-treinado” em um grande corpo de linguagem humana.
Falamos sobre trilhões de palavras.
Também falarei sobre modelos aqui e ali.
Não estamos fazendo alta moda aqui, portanto, tente pensar em um modelo como um instantâneo de algo.
Incluindo todas as experiências, aprendizados e desenvolvimentos pelos quais passou.
Pense em como você acordou esta manhã, este único momento refletindo e incluindo toda a sua vida cheia de experiência e aprendizado que fez de você a pessoa que você é hoje.
Imagine que você tire uma foto desse momento com todos os eventos que influenciaram anteriormente. Este é um modelo pré-treinado em suas experiências.
Deixe-me saber se isso tornou o modelo GPT-3 um pouco mais compreensível para você nos comentários ou em um DM.
Somos a TextCortex, uma startup de IA que tira 80% do seu trabalho de escrita.
A história do OpenAI
Por que o OpenAI é importante nesse contexto?
Eles eram o farol capaz de reunir interesse crucial no campo.
Atrair pessoas de todas as origens para o espaço, desde acadêmicos curiosos, corporações sérias, empreendedores criativos até indivíduos solteiros que querem fazer parte quando a tecnologia de transformadores faz história.
Vamos começar esta história com aqueles que criaram o GPT-3.
Final de 2015 - A história começa com tantos desenvolvimentos inovadores que vemos hoje com o próprio technoking, Elon Musk.
Juntamente com Sam Altman e alguns outros amigos investidores, eles prometeram US$ 1 bilhão para construir uma organização sem fins lucrativos que colaboraria livremente com a comunidade de pesquisa e lideraria o desenvolvimento ético da IA.
2019 foi um ano verdadeiramente agitado para a OpenAI.
Depois que Elon Musk deixou a organização, a Microsoft se envolveu com mais um bilhão de dólares, transformando a empresa em uma organização comercial com fins lucrativos.
Enquanto o OpenAI se preparava para o mercado, um de seus modelos começou a fazer ondas - - naquela época proclamado ser muito perigoso para ser lançado para o mundo.
Nota lateral: Os perigos mencionados acima foram uma das razões para eu me mudar para o espaço enquanto ainda estudava aprendizado de máquina na universidade.
Em 2020 eles lançaram o GPT-3 para o mundo.
Um modelo de IA quase 116 vezes maior que seu antecessor com 175 bilhões. parâmetros *.
Inicialmente, apenas um punhado de instituições selecionadas tiveram acesso a experimentá-lo até recentemente, quando abriram o GPT-3 para todos que estivessem dispostos a pagar caro por seus recursos.
- pense em parâmetros como o tamanho do cérebro da IA complementando e ajudando você.
O surgimento do copywriting de IA
O GPT-3 motivou muitos criadores de produtos a criar uma interface de usuário com aparência agradável em cima do GPT-3. Eu apenas mencionei alguns deles no início.
No entanto, observamos semanalmente novos lançamentos do produto tão idêntico.
Depois de ver a 40ª ferramenta, parei de coletar informações sobre elas para minha base de conhecimento...
Vi alguns deles alegando que estão se diferenciando por serem os melhores “comunicadores da API do GPT-3”.
O que isso significa? É um verdadeiro ponto de diferenciação?
API é a abreviação de uma interface de programação de aplicativos.
Parece complexo, mas você se lembra de como os grandes oráculos dos filmes sempre tinham um porteiro falando por eles?
A API é uma coisa para computadores.
Todas essas empresas de copywriting de IA estão fazendo uma peregrinação ao gatekeeper do GPT-3 para enviar o desejo de seu usuário e receber uma resposta.
Voltando ao ponto de ser o melhor comunicador para a API de gatekeeper do GPT-3.
Embora a comunicação seja crucial, ela não afeta o processo do oráculo ao criar.
Somente o OpenAI pode melhorar a inteligência artificial que cria para você.
No entanto, o GPT-3 não é mais o único oráculo do bloco.
Com o aumento do interesse, há uma variedade de diferentes oráculos disponíveis e na TextCortex é nosso pão de cada dia treiná-los em nossos próprios dados para alcançar o melhor para seus respectivos propósitos.
4 coisas para ter cuidado ao usar ferramentas de escrita GPT-3
Como eu disse, vimos essas ferramentas de redação de IA aparecerem como cogumelos no chão de uma floresta chuvosa.
A maioria deles com a única motivação - ganhar dinheiro rápido.
Isso se torna um problema quando se trata da estabilidade da empresa por trás do software.
Fizemos algumas estimativas e tomando como exemplo nossos usuários avançados, suas operações custariam cerca de 100 USD por mês para um único usuário.
Minhas condolências àqueles que iniciaram negócios vitalícios apenas para perceber que o GPT-3 não vem de graça.
Triste para os clientes que compraram aqueles que agora ficam na frente da porta fechada com software que não está respondendo de volta.
Além disso, grandes empresas parceiras de IA, como a Replika AI, com seus 7 milhões de usuários, se afastaram do GPT-3 devido à limitação de não poder influenciar a qualidade e, ao mesmo tempo, pagar um alto custo operacional para ficar preso em dependências.
1. Não entre no negócio mais barato (para toda a vida)
Como em muitas coisas na vida, comprar barato sai caro.
Assim são os negócios vitalícios.
Tenho visto muitos usuários entrarem em contato conosco porque, a certa altura, o software com o qual trabalhavam desligou o suporte ao cliente ou não estava mais funcionando porque tinha uma falha operacional fundamental.
Tenha cuidado... com o pagamento rápido a alguém com cifrões nos olhos.
2. Não caia no truque do número de modelos
Muitos modelos anunciados são meros espaços reservados para ter uma ideia do que você pode estar interessado.
Essa é uma reclamação comum que observamos. Uma má “instrução para a relevância da criação” ou um padrão de criação sempre repetido.
Perguntamos ativamente aos nossos usuários em conversas próximas dentro de nossas comunidades o que eles querem.
Quando vemos interesse suficiente em um formato, cavamos fundo, coletamos dados, treinamos nossos próprios modelos de transformadores de IA e oferecemos às nossas comunidades algo sustentável.
3. Quando todo mundo usa o mesmo, pode prejudicar seus rankings
Enquanto estamos falando, todos esses softwares baseados em regras que afirmam ser IA, mas, em última análise, apenas empurram e giram suas entradas por meio de um processo de corte de biscoitos estão sendo atingidos.
Mesmo que as tecnologias modernas de IA, como o GPT-3, pareçam incrivelmente criativas e naturais, isso lhe dá uma sensação de segurança, assumindo que detectar suas criações seria um desafio.
No entanto, se muitas pessoas estiverem usando um único padrão para criá-lo, pode ser feito engenharia reversa.
Vemos provedores executando o GPT-3 oferecendo a você a escrita de 10.000 artigos de blog por mês.
Esses maus atores apenas vão sair mais rastros para encontrar uma solução.
Atualmente, achamos que uma métrica de relevância por meio de conteúdo (RTC) pode ser aproveitada para detectar o uso de conteúdo gerado por IA.
Deixe-me dar-lhe uma situação comparável no mercado de telefones celulares.
Se você fosse oferecer um serviço, construir um aplicativo ou atacar um sistema para qual você iria?
iOS da Apple com apx. 27,5% ou Androids 71% de participação global do sistema operacional móvel?
Portanto, pense em qual será o primeiro alvo do Google ao lidar com conteúdo gerado por IA.
Será vantajoso usar modelos orientados a propósitos que sejam especialistas em seu campo.
Ao lado dele, você deve procurar o máximo de personalização possível. Nós, por exemplo, oferecemos a você alavancar diferentes mecanismos de criatividade.
4. Instabilidade quando a infraestrutura é atualizada
Esses grandes modelos de linguagem estão se desenvolvendo continuamente.
Qualquer atualização e treinamento da infraestrutura subjacente afeta a saída da qualidade do texto.
Como a maioria das ferramentas de redação de IA são dependentes e dependentes das muitas variações do GPT-3, uma mudança em sua infraestrutura interrompe a qualidade.
Leva tempo até que eles encontrem “sua comunicação com o oráculo novamente”. ;)
Por que o GPT-3 é apenas o começo da geração de linguagem natural e como fazemos as coisas de maneira diferente na TextCortex
Eu já estava estragando isso algumas vezes e você pode adivinhar minha resposta se alcançamos o Olymp de geração de linguagem natural com o GPT-3?
É um não, não temos.
Sem hesitar, repito, o GPT-3 foi o passo ousado que chamou a atenção de indivíduos, acadêmicos, empresas e governos para o campo.
No entanto, é o início de uma nova era. Atualmente, vemos uma corrida armamentista na criação de IAs com cada vez mais parâmetros, cérebros cada vez maiores.
Voltando aos meus transformadores (o filme) narrativa do modelo Megatron-Turing da Microsoft.
Um modelo com um cérebro 3x o tamanho do GPT-3.
Usando seus 530 bilhões. parâmetros para escrever uma descrição para seu produto ou seu artigo de blog é como construir uma usina de carvão com o único propósito de carregar seu smartphone.
Não para por aí.
Surgiram rumores de que o GPT-4 estará nos trilhões de parâmetros.
O Google anunciou já ter alcançado um modelo na casa dos trilhões.
O modelo chinês Wu Dao também está lá.
Isso significa que eles são 10x melhores que o GPT-3?
Um tamanho de parâmetro maior vem com uma melhor criação?
Grande poder vem com grandes responsabilidades?
Uma coisa é certa: com grandes tamanhos de parâmetros certamente vem um grande consumo de energia.
Construir, treinar e operar modelos de linguagem tão grandes são um desastre para o meio ambiente.
Lembra como eu falei sobre modelos “pré-treinados” anteriormente? Não ajuda criar um cérebro que supera a quantidade com que pode aprender. A criança mais inteligente está limitada a aprender o que pode observar em seus ambientes.
Temos um grande respeito pelos OGs do espaço NLG, de OpenAI a DeepMind, EleutherAI e AI21 Labs.
Todos despejando esforços e recursos maciços para levar a humanidade um passo à frente.
Estamos procurando nos juntar a eles em sua busca e desprezar aqueles que estão sedentos de dinheiro rápido com os méritos de seu trabalho.
Na TextCortex gostamos de fazer o trabalho duro.
Porque nenhum valor duradouro e competitivo é construído tomando o atalho quando se trata de sua essência.
A qualidade da criação.
E embora o GPT-3 seja um generalista, um verdadeiro pau para toda obra, já é imenso em tamanho para o caso de uso de direitos autorais de IA.
Assim como a humanidade passou de generalização em especialização para se desenvolver e chegar onde estamos hoje.
Isso também chegará à geração de linguagem natural.
É por isso que na TextCortex não estamos desenvolvendo um modelo de tamanho único. Construímos pequenos modelos orientados a propósitos estabelecendo e orquestrando uma rede.
Porque um “tamanho único” simplesmente não serve para todos.
Em vez de um modelo de IA maciço de trilhões de parâmetros, construímos uma rede de 100s e 1000s de modelos que servem como um companheiro especialista em escrita de IA.
Estamos treinando, construindo, testando, desenvolvendo, experimentando e implantando nossos próprios modelos de IA em nosso próprio conhecimento e dados cuidadosamente selecionados.
Ensinando-os a se tornarem especialistas em um mundo de generalistas.
Em vez de oferecer centenas de modelos de pré-escrita que muitas vezes perdem a relevância para suas necessidades, estamos lançando modelos que exploramos especificamente, reunimos conhecimento e treinamos nossos IAs para dominar.
Escolha a ferramenta de escrita de IA adequada para você
É uma pergunta simples do que você prefere?
Um profissional com um ano de experiência ou um com 10 anos de profundo conhecimento na área que você precisa?
Um advogado que deve escrever contratos confiáveis também precisa saber como escrever os blogs mais envolventes sobre receitas de muffins de chocolate?
Com nossa metodologia de modelos de IA menores orientados a propósitos, podemos ensiná-los por que, como e como são determinados formatos e estilos de escrita.
Por exemplo, nosso modelo de formato longo foi treinado em mais de 10 milhões de blogs altamente envolventes.
Eles entendem que o conteúdo de formato longo consiste em uma introdução envolvente para uma parte principal informativa com uma conclusão trazendo tudo a um ponto.
Adaptar os modelos de IA às necessidades de nossos usuários é o nosso pão de cada dia.
Todos os dias nos esforçamos para ampliar essa rede de especialistas em IA e os trazemos para todas as caixas de texto que você precisa que eles sejam.
Você é um escritor ávido?
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Vamos construir IAs criativas com propósito!