Как работают инструменты для письма GPT-3 и 4 вещи, с которыми нужно быть осторожным при их использовании

С момента появления GPT-3 появилось множество стартапов, борющихся за внимание пользователей, продающих услуги копирайтинга ИИ для различных форматов.

Электронные письма, сообщения в блогах, целевые страницы, копии объявлений, коммерческие коммуникации...

Помните, когда большую часть работы по переводу и корректуре выполняли люди?

Затем появились DeepL, Google Translate и Grammarly.

Демократизация и ускорение распространения грамотности и языка для всех.

Угадай, что?

То, что произошло там, теперь происходит с созданием текста.

Исходный слой всей цепочки создания стоимости.

Давайте обсудим, что происходит с ИИ-копирайтингом, почему GPT-3 — это только начало, и почему большинство этих инструментов ИИ-копирайтинга не делают ничего, кроме создания красивого лица поверх того же ядра.

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

Пришли, увидели GPT-3 и теперь пытаются завоевать вас как потенциального пользователя.

Некоторые инструменты ИИ для копирайтинга росли невероятно быстро, создавая хорошие возможности для получения дохода и получая деньги от причудливых инвесторов.

Часто слишком многообещающие с сотнями шаблонов, которые на самом деле не дают того, что о них говорят, и когда они сведены к минимуму, они все равно не имеют возможности повлиять на качество основного текста и улучшить его.

Все они зависят от...

GPT-3 от OpenAI.

Способный на многое, настоящая универсальная электростанция искусственного интеллекта и маяк для многих любопытных умов, которые теперь стекаются в область генерации естественного языка.

Но GPT-3 — это только начало невероятно быстро развивающейся технологической отрасли.

Внезапно появился GPT-3, и опасность превратилась в возможность. История OpenAI

Погодите со мной для краткого технического введения. Позвольте мне рассказать вам больше о значении этих, казалось бы, таинственных писем.

GPT-3 расшифровывается как Generative Pre-trained Transformer v3 .

Позвольте мне провести вас через это - слово за словом.

Начать с простого «генеративного» означает, что модель ИИ предназначена для создания.

С «трансформером» мы не говорим об автоботах размером с 3-этажный дом, какими мы их знаем из фильмов.

Трансформеры — относительно новая разработка в области глубокого обучения и искусственного интеллекта.

Техника, дающая машине возможность изучать модели человеческого языка и продолжать ее, создавая предложения слово в слово.

Сама по себе модель-трансформер подобна новорожденному, который не может многого добиться, пока не научится у своих родителей.

Трансформеры учатся, читая миллиарды примеров, чтобы стать креативными.

Вот почему его называют «предварительно обученным» на большом количестве человеческого языка.

Мы говорим о триллионах слов.

Я также буду говорить о моделях здесь и там.

Мы не занимаемся здесь высокой модой, поэтому постарайтесь думать о модели как о снимке чего-то.

Включая весь опыт, знания и разработки, через которые он прошел.

Подумайте о том, как вы проснулись сегодня утром, об этом единственном моменте, отражающем всю вашу жизнь, полную опыта и знаний, которые сделали вас тем, кем вы являетесь сегодня.

Представьте, что вы делаете снимок этого момента со всеми ранее влияющими событиями. Это модель, предварительно обученная на вашем опыте.

Дайте мне знать, если это сделало модель GPT-3 немного более понятной для вас, в комментариях или в DM.

Мы, TextCortex, запускаем искусственный интеллект, который отнимает 80% вашей письменной работы.

История OpenAI

Почему OpenAI важен в этом контексте?

Они были маяком, способным вызвать большой интерес в этой области.

Привлечение в космос людей самого разного происхождения, от любознательных ученых, серьезных корпораций, творческих предпринимателей до отдельных личностей, которые хотят участвовать в истории, когда технология трансформаторов войдет в историю.

Начнем эту сюжетную линию с тех, кто создал ГПТ-3.

Конец 2015 года. Как и многие инновационные разработки, которые мы видим сегодня, история начинается с самого технолога Илона Маска.

Вместе с Сэмом Альтманом и несколькими другими приятелями-инвесторами они пообещали выделить колоссальный 1 миллиард долларов США на создание некоммерческой организации, которая будет свободно сотрудничать с исследовательским сообществом и возглавит этическое развитие ИИ.

2019 год был по-настоящему богатым на события для OpenAI.

После того, как Илон Маск покинул организацию, Microsoft вложила еще один миллиард долларов, превратив компанию в коммерческую организацию.

Пока OpenAI готовился к выходу на рынок, одна из их моделей начала вызывать ажиотаж — в то время было объявлено, что она слишком опасна для выпуска в мир.

Примечание: Упомянутые выше опасности были одной из причин, по которой я отправился в космос, когда еще изучал машинное обучение в университете.

В 2020 году они выпустили в мир GPT-3.

Модель ИИ почти в 116 раз больше , чем ее предшественница со 175 млрд. параметры *.

Первоначально только несколько избранных учреждений имели доступ к экспериментам с ним до недавнего времени, когда они открыли GPT-3 для всех, кто готов платить большие деньги за его возможности.

• Думайте о параметрах как о размере мозга ИИ, дополняющего и помогающего вам.

Появление ИИ-копирайтинга

GPT-3 побудил многих разработчиков продуктов создать приятный пользовательский интерфейс поверх GPT-3. Я лишь упомянул некоторые из них в начале.

Тем не менее, мы еженедельно наблюдаем новые запуски очень идентичного продукта.

Увидев 40-й инструмент, я перестал собирать информацию о них в свою базу знаний...

Я видел, как некоторые из них утверждали, что они отличаются тем, что являются лучшим «коммуникатором API GPT-3».

Что это значит? Является ли это фактической точкой дифференциации?

API — это сокращение от интерфейса прикладного программирования.

Звучит сложно, но помните, как у больших оракулов в кино всегда был привратник, говорящий за них?

API — это такая штука для компьютеров.

Все эти компании по копирайтингу ИИ совершают паломничество к привратнику GPT-3, чтобы отправить желание своего пользователя и получить на него ответ.

Вернемся к тому, чтобы быть лучшим коммуникатором API привратника GPT-3.

Хотя общение имеет решающее значение, оно не влияет на процесс создания оракула.

Только OpenAI может улучшить создание искусственного интеллекта для вас.

Однако GPT-3 больше не единственный оракул в этом блоке.

В связи с повышенным интересом появилось множество различных оракулов, и TextCortex является нашим хлебом насущным, обучая их на наших собственных данных, чтобы добиться наилучших результатов для соответствующих целей.

4 вещи, с которыми нужно быть осторожным при использовании инструментов для письма GPT-3

Как я уже сказал, мы видели, как эти инструменты для копирайтинга с искусственным интеллектом появляются, как грибы на дождливой лесной подстилке.

Большинство из них с единственной мотивацией - быстро заработать.

Это становится проблемой, когда речь идет о стабильности компании, стоящей за программным обеспечением.

Мы сделали некоторые оценки и взяли пример с наших опытных пользователей, их операции будут стоить около 100 долларов США в месяц для одного пользователя.

Мои соболезнования тем, кто начал пожизненные сделки только для того, чтобы понять, что GPT-3 не дается бесплатно.

Грустно для клиентов, которые купили их, чтобы теперь стоять перед закрытой дверью с программным обеспечением, которое не отвечает.

Кроме того, крупные компании-компаньоны, такие как Replika AI, с их 7 миллионами пользователей, отказались от GPT-3 из-за ограничения, заключающегося в невозможности влиять на качество, одновременно платя высокие эксплуатационные расходы ради блокировки зависимостей.

1. Не хватайтесь за самую дешевую (пожизненную) сделку

Как и во многих вещах в жизни, покупать дешево дорого.

Как и пожизненные сделки.

Я видел, как многие пользователи обращались к нам, потому что в какой-то момент программное обеспечение, с которым они работали, либо отключило поддержку клиентов, либо само по себе больше не работало, потому что оно имело фундаментальный операционный недостаток.

Будьте осторожны... с оплатой быстрых денег тому, у кого в глазах стоят знаки доллара.

2. Не попадайтесь на уловку с количеством шаблонов

Многие рекламируемые шаблоны являются просто заполнителями, чтобы получить представление о том, что вас может заинтересовать.

Это обычная жалоба, которую мы наблюдаем. Плохая «инструкция по актуальности создания» или постоянно повторяющийся шаблон создания.

Мы активно спрашиваем наших пользователей в тесном разговоре в наших сообществах, чего они хотят.

Когда мы видим достаточный интерес к формату, мы копаем глубже, собираем данные, обучаем собственные модели преобразователя ИИ и предлагаем нашим сообществам что-то устойчивое.

3. Когда все используют одно и то же, это может повредить вашему рейтингу

Пока мы говорим, все это программное обеспечение, основанное на правилах, которое утверждает, что является ИИ, но в конечном итоге просто проталкивает и прокручивает ваши входные данные через процесс вырезания печенья, получает удар.

Несмотря на то, что современные технологии искусственного интеллекта, такие как GPT-3, кажутся невероятно творческими и естественными, они дают вам чувство безопасности, если предположить, что обнаружение их творений будет проблемой.

Однако, если слишком много людей используют один и тот же шаблон для создания, его можно подвергнуть обратному проектированию.

Мы видим, что провайдеры, использующие GPT-3, предлагают вам писать 10 000 статей в блог в месяц.

Эти плохие деятели просто будут раскручивать больше следов, чтобы найти решение.

В настоящее время мы считаем, что метрика релевантности через контент (RTC) может быть использована для обнаружения использования контента, созданного ИИ.

Приведу аналогичную ситуацию на рынке мобильных телефонов.

Если бы вы предлагали услугу, создавали приложение или атаковали систему, что бы вы выбрали?

iOS от Apple с apx. 27,5% или Android 71% глобальной доли мобильных операционных систем?

Так что подумайте о том, какой будет первая цель Google при работе с контентом, созданным ИИ.

Вам будет выгодно использовать целевые модели, которые являются экспертами в своей области.

Рядом с ним вы должны искать как можно больше настраиваемости. Например, мы предлагаем вам использовать различные механизмы творчества.

4. Нестабильность при обновлении инфраструктуры

Эти большие языковые модели постоянно развиваются.

Любое обновление и обучение базовой инфраструктуры влияет на качество текста.

Поскольку большинство инструментов для копирайтинга на основе ИИ зависят от многих вариаций GPT-3, изменение их инфраструктуры снижает качество.

Требуется время, пока они снова не найдут «связь с оракулом». ;)

Почему GPT-3 — это только начало генерации естественного языка и как мы по-другому работаем в TextCortex

Я уже несколько раз спойлерил, и вы можете угадать мой ответ на вопрос, достигли ли мы Олимпа генерации естественного языка с GPT-3?

Это нет, у нас нет.

Без колебаний я повторяю это еще раз. GPT-3 был смелым шагом, который вызвал волнение, призвав отдельных лиц, ученых, предприятия и правительства к работе.

Тем не менее, это начало новой эры. В настоящее время мы наблюдаем гонку вооружений в создании ИИ с еще большими параметрами и все большим мозгом.

Возвращаясь к моему рассказу о трансформерах (фильме) Майкрософт Мегатрон-Тьюринг.

Модель с мозгом в 3 раза больше GPT-3.

Используя свои 530 млрд. параметры, чтобы написать описание для вашего продукта или вашей статьи в блоге, это все равно, что построить угольную электростанцию ​​​​с единственной целью зарядки вашего смартфона.

Это не останавливаться на достигнутом.

Появились слухи, что GPT-4 будет иметь триллионные параметры.

Google объявил, что уже создал модель на триллионы.

Есть и китайская модель Ву Дао.

Означает ли это, что они в 10 раз лучше, чем GPT-3?

Приводит ли больший размер параметра к лучшему созданию?

Приходит ли большая сила с большими обязанностями?

Одно можно сказать наверняка: большие размеры параметров, безусловно, приводят к большому энергопотреблению.

Создание, обучение и эксплуатация таких больших языковых моделей — катастрофа для окружающей среды.

Помните, как я говорил ранее о «предобученных» моделях? Это не поможет создать мозг, превосходящий по размерам тот объем информации, из которого он может извлечь уроки. Самый умный малыш ограничен изучением того, что он может наблюдать в окружающей среде.

Мы с огромным уважением относимся к OG пространства NLG, от OpenAI до DeepMind, EleutherAI и AI21 Labs.

Все тратят огромные усилия и ресурсы на то, чтобы человечество сделало шаг вперед.

Мы стремимся присоединиться к ним в их поисках и презираем тех, кто жаждет быстрой наживы за счет достоинств их работы.

В TextCortex нам нравится делать тяжелую работу.

Потому что никакая долговременная и конкурентоспособная ценность не может быть построена с помощью более короткого пути, когда речь идет о самом сердце.

Качество создания.

И хотя GPT-3 является универсальным, настоящим мастером на все руки, он уже огромен по размеру для варианта использования ИИ-копирайтинга.

Подобно тому, как человечество перешло от обобщения к специализации, чтобы развиться и достичь того, что мы имеем сегодня.

Это коснется и генерации естественного языка.

Вот почему в TextCortex мы не разрабатываем универсальную модель для всех. Мы создаем небольшие целевые модели, создающие и организующие сеть.

Потому что «один размер подходит всем» просто не подходит всем.

Вместо одной массивной модели ИИ с триллионом параметров мы создаем сеть из сотен и тысяч моделей, которые служат вам в качестве опытного компаньона по написанию ИИ.

Мы обучаем, создаем, тестируем, разрабатываем, экспериментируем и внедряем наши собственные модели ИИ на основе собственных тщательно отобранных знаний и данных.

Учить их становиться специалистами в мире универсалов.

Вместо того, чтобы предлагать сотни предварительно написанных шаблонов, которые часто не соответствуют вашим потребностям, мы выпускаем шаблоны, которые мы специально изучили, собрали знания и обучили наши ИИ.

Выберите для себя подходящий инструмент для написания ИИ

Это простой вопрос, что бы вы предпочли?

Профессионал с годовым опытом или с 10-летним опытом работы в нужной вам области?

Должен ли юрист, который должен заключать надежные контракты, также знать, как вести самые увлекательные блоги о рецептах кексов с шоколадной крошкой?

С помощью нашей методологии небольших целевых моделей ИИ мы можем научить их, почему, как и как выглядят определенные форматы и стили письма.

Например, наша длинная модель была обучена на более чем 10 миллионах очень привлекательных блогов.

Они понимают, что развернутый контент состоит из увлекательного вступления, информативной основной части и заключения, сводящего все к сути.

Адаптация моделей ИИ к потребностям наших пользователей — наш хлеб насущный.

Каждый день мы стремимся расширить эту сеть экспертов по искусственному интеллекту и помещаем их в каждое текстовое поле, которое вам нужно.

Вы заядлый писатель?

Проверьте наше расширение для Chrome, которое заряжает ваше творение в каждом текстовом поле.

Вы разработчик и ищете решение NLG AI? Свяжитесь с нами, чтобы протестировать наш API.

Вы хотите внести свой вклад в наше дело? Пожалуйста, будьте нашим гостем.

Давайте создавать творческие ИИ целенаправленно!