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ChatGPT Alternatives FREE 2024（試試這些免費的人工智慧聊天機器人）

高拉夫·辛格·帕里哈爾2024 年 1 月 2 日

正在尋找 ChatGPT 的替代品？

探索用於編碼、自然語言處理和寫作的頂級人工智慧平台，包括開源選項、Google 替代品和免費線上工具。 探索每個平台的優缺點，找到最適合您需求的平台

ChatGPT是OpenAI開發的大型語言模型，利用人工智慧來模擬類人對話。

讓我們來探索這篇文章，並在列出的 28 個 ChatGPT 替代方案中找到最好的 AI 聊天機器人，它可以輕鬆、正確地回答您的問題。

可以說它是一個很棒的Open Ai，但它也有一定的容量，一次只有有限的人使用它。

這就是為什麼我們想出了一些與 ChatGPT 相同的最佳人工智慧工具和軟體。

因此，您可以選擇最適合您的選擇。

ChatGPT 是 OpenAI 開發的語言模型，可以對各種提示、問題和對話主題產生類似人類的回應。

了解 ChapGPT 到底是什麼非常重要，因為很多人認為 ChatGPT 只是一個聊天機器人，可以為您提供每個問題的答案，但這只是 ChatGPT 的一個功能，所以讓我更詳細地解釋一下。

它已經接受了來自互聯網的大型文本資料集的訓練，可以提供問題的答案、撰寫論文、總結文章，甚至生成創意寫作。 ChatGPT 旨在模仿人類語言的使用，可以適應不同的書寫風格和語氣。

ChatGPT 等工具已將 Article Spinner 工具從市場上完全移除。 由於人工智慧內容創建工具會創建新內容，因此它也得到了優化。

沒有辦法說 ChatGPT 不是更好的 Ai Chatbot，但是，我們仍然認為 ChatGPT 有一些需要改進的地方。

這裡我們分享一下ChatGPT的一些限制：

• 有限的輸出長度：與其他一些內容產生器相比，ChatGPT 的最大輸出長度相對較短，這可能限制其對某些應用程式的有用性。
• 輸出的控制較少： ChatGPT 的輸出是自主產生的，這意味著與允許更多使用者輸入的其他內容產生器相比，使用者對其產生的特定內容的控制較少。
• 更高的資源使用率： ChatGPT 需要大量運算資源來產生內容，與其他一些內容產生器相比，這可能使其使用起來更加昂貴且耗時。
• 自訂選項較少：與其他一些內容產生器相比，ChatGPT 提供的客製化選項較少，例如格式或樣式。
• 有限的圖像或視訊生成： ChatGPT 的主要輸出是基於文字的，這意味著與其他內容生成器相比，它對於生成圖像或視訊等視覺內容可能不那麼有用。
• 有限的領域知識： ChatGPT 的輸出受到其訓練資料的限制，與專為這些領域設計的其他內容產生器相比，這使得它在產生有關利基或專業主題的內容方面不太有用。
• 重複輸出的可能性：由於 ChatGPT 根據其訓練資料中的模式產生輸出，因此它可能比其他一些內容產生器更容易產生重複內容。
• 從使用者輸入中學習的能力有限：與其他一些使用機器學習或其他先進技術的內容產生器相比，ChatGPT 從使用者輸入中學習並隨著時間的推移改進其輸出的能力是有限的。
• 不太適合長格式內容：與其他允許較長輸出的內容產生器相比，ChatGPT 較短的最大輸出長度可能使其不太適合產生較長格式的內容，例如文章或報告。
• 產生結構化內容的能力有限： ChatGPT 的輸出主要基於文本，這意味著與專門為這些用例設計的其他內容生成器相比，它對於生成表單或模板等結構化內容可能不太有用。

因此，如果我們考慮這些缺點，我們應該在這裡查看 ChatGPT 替代品，其中大多數都是免費的。

還有其他幾種與 ChatGPT 類似的語言模型和聊天機器人應用程序，包括 GPT-2 和 GPT-3，它們也是由 OpenAI 開發的。

其他類似的應用程式包括 IBM Watson、Google AI 和 Amazon Lex。 這些應用程式均旨在產生自然語言回應，並為各種任務提供協助，從回答客戶服務查詢到為行銷活動創建內容。

IBM Watson 是一套人工智慧和認知運算技術，包括機器學習、自然語言處理和資料分析功能。

它的一些功能包括：

1. 語言理解： Watson 可以理解和分析人類語言，包括慣用語和俚語。
2. 語音轉文字： Watson 可以將語音即時轉錄為文字。
3. 文字轉語音： Watson 可以將文字轉換為聽起來自然的語音。
4. 視覺辨識： Watson 可以分析影像和影片來辨識物體、臉部和場景。
5. 個性洞察： Watson 可以分析文本以了解個人的個性特徵、需求和價值觀。
6. 發現： Watson 可以分析非結構化資料（例如文件和網頁）以提取見解和趨勢。
7. 助理： Watson 可以提供個人化的客戶支援並回答常見問題。
8. 知識工作室： Watson 可以訓練和部署自訂機器學習模型來解決特定的業務問題。

整體而言，IBM Watson 是一款功能強大且多功能的工具，可用於各種行業，包括醫療保健、財務和客戶服務。 這就是我們在最佳 ChatGPT 替代方案清單中提到 IBM 的原因。

Bard AI 是一個自然語言生成平台，它使用先進的人工智慧和機器學習演算法來大規模產生類似人類的書面內容。

它的一些功能包括：

1. 內容自動化：巴德人工智慧可以產生高品質的書面內容，例如產品描述、部落格文章和社交媒體帖子，無需人工幹預。
2. 多語言支援：巴德AI可以產生多種語言的內容，包括英語、西班牙語、法語和德語。
3. SEO 優化：巴德 AI 可以優化搜尋引擎產生的內容，以提高其可見度和排名。
4. 語氣和風格： Bard AI 可以產生與特定語氣和風格相匹配的內容，例如資訊性、說服性或娛樂性。
5. 自訂：巴德 AI 可以針對特定資料集進行訓練並進行客製化，以產生滿足特定業務需求和目標的內容。

總體而言，巴德人工智慧對於希望大規模產生高品質書面內容的企業和內容創作者來說是一個強大的工具。 它可以節省時間和資源，同時提高內容的整體品質和一致性。

ChatGPT 與 Google Bard 比較

ChatGPT 和 Google Bard 是自然語言處理中使用的兩種流行的 AI 語言模型。 ChatGPT 是一種通用模型，它使用無監督學習對各種輸入來產生上下文適當的回應。

然而，其有限的特定領域知識和可解釋性可能使其對於專業產業或領域的效果較差。 相較之下，Google Bard Ai 是一個更專業的模型，旨在使用監督學習來理解特定上下文並產生特定領域的內容。

但其訓練資料僅限於特定領域，這可能會限制其在其他領域的通用性。 最終，模型的選擇取決於應用程式的特定需求以及需要產生的內容類型。

Amazon Lex 是另一種類似於 ChatGPT 的人工智慧，它是一項使開發人員能夠使用語音和文字建立對話式介面或聊天機器人的服務。 它使用自然語言理解和自動語音識別來實現用戶和應用程式之間的廣泛互動。

它的一些功能包括：

1. 自動語音辨識： Amazon Lex 可以將語音轉換為文本，使用戶能夠使用語音與聊天機器人互動。
2. 自然語言理解： Amazon Lex 可以理解使用者輸入的意圖和上下文，使其能夠提供適當的回應。
3. 多輪對話： Amazon Lex 可以在多輪對話中維護上下文，使其能夠提供更準確和個人化的回應。
4. 與其他 AWS 服務整合： Amazon Lex 可以與其他 AWS 服務（例如 Amazon S3、Lambda 和 DynamoDB）集成，以實現更複雜的互動。
5. 多平台支援： Amazon Lex 可以部署在各種平台上，包括 Web、行動和訊息應用程式。
6. 自訂：可以使用預先建置的範本和工具或建立自訂對話流來自訂 Amazon Lex。

總體而言，Amazon Lex 是建立會話介面的強大工具，可以改善應用程式和服務的使用者體驗。 它可用於多種行業，包括醫療保健、金融和客戶服務。

RoBERTa（Robustly Optimized BERT Pretraining Approach）是 Facebook AI Research（FAIR）基於 BERT 架構開發的語言模型。 它接受了大量文字資料的訓練，以提高其理解和生成自然語言文本的能力。 它的一些功能包括：

1. 大型訓練資料集： RoBERTa 在不同文字來源（包括書籍、網頁和維基百科）的海量資料集上進行訓練，以提高其理解和產生自然語言文字的能力。
2. 更好的預訓練技術： RoBERTa 使用先進的預訓練技術（例如動態遮罩和更大的批量大小）來提高模型的性能。
3. 高效能： RoBERTa 在多項自然語言處理任務上取得了最先進的結果，包括情緒分析、命名實體識別和問答。
4. 遷移學習： RoBERTa 可以在較小的資料集上針對特定的自然語言處理任務進行微調，使其成為適用於廣泛應用的多功能且高效的工具。
5. 開源： RoBERTa 是開源的，可供研究社群使用，允許進一步開發和改進自然語言處理技術。

整體而言，RoBERTa 是一種強大且多功能的語言模型，顯著提升了自然語言處理的最新水平。 其龐大的訓練資料集和先進的預訓練技術使其能夠在廣泛的自然語言處理任務上取得最先進的結果。

Meena 是 Google 使用先進的神經網路和自然語言處理技術開發的最先進的開放領域聊天機器人。 這是嘗試獲得答案的 ChatGPT 的另一個最佳替代方案。

它的設計比以前的聊天機器人更具對話性和吸引力，目標是創造更人性化的體驗。

它的一些功能包括：

1. 大型訓練資料集： Meena 接受了大型且多樣化的現實世界對話資料集的訓練，以提高其理解和回應各種主題的能力。
2. 多輪對話： Meena 能夠在多輪對話中保持上下文，從而實現更自然、更有吸引力的互動。
3. 同理心與個性： Meena 被設計為具有更人性化的個性以及表現同理心和情感的能力，使互動更加相關和吸引人。
4. 開放域： Meena 能夠回應廣泛的主題和問題，使其成為適用於各種用例的多功能聊天機器人。
5. 評估指標： Meena 使用新指標進行評估，這些指標可以更好地衡量其參與高品質對話的能力，包括敏感性和特異性平均值 (SSA) 以及最近推出的 Hugging Face 生成可能性 (GL)。

總體而言，Meena 代表了聊天機器人技術的重大進步，重點是創造更具吸引力和人性化的互動。 這與 ChatGPT 類似。

XLNet是GoogleAI研究人員開發的語言模型，採用廣義自回歸預訓練方法來提高其理解和產生自然語言文字的能力。

它旨在透過使用基於排列的訓練方法來克服其他語言模型（例如 BERT）的限制。 它的一些功能包括：

1. 廣義自迴歸預訓練： XLNet 使用廣義自迴歸預訓練方法對輸入序列的所有可能排列進行建模，以提高其處理複雜語言結構的能力。
2. 更大的上下文： XLNet 能夠模擬比以前的語言模型更長的上下文，使其能夠更好地理解和產生自然語言文字。
3. 效能提升： XLNet 在一系列自然語言處理任務上取得了最先進的結果，包括問答、情緒分析和文字分類。
4. 遷移學習： XLNet 可以在較小的資料集上針對特定的自然語言處理任務進行微調，使其成為適用於廣泛應用的多功能且高效的工具。
5. 開源： XLNet 是開源的，可供研究社群使用，允許進一步開發和改進自然語言處理技術。

總體而言，XLNet 代表了自然語言處理技術的重大進步，重點是克服先前模型的局限性並提高各種任務的效能。

其廣義自回歸預訓練方法和對較長上下文進行建模的能力使其能夠更好地理解和生成自然語言文本，使其成為各種應用程式的強大工具。 這就是我們在最佳 ChatGPT 替代方案清單中提到 XLNet 的原因。

ChatSonic 是由專門從事人工智慧寫作工具的公司 Writesonic 開發的聊天機器人建構平台。 它使用自然語言處理（NLP）技術，使用戶能夠為各種用例創建聊天機器人，而無需任何編碼經驗。

WriteSonic 的 ChatSonic 是一個非常流行的 ChatGPT 替代品，它的 ChatSonic 比 Open AI 的 WriteSonic 更先進。

它的一些功能包括：

1. 易於使用的介面： ChatSonic 具有用戶友好的介面，使用戶能夠輕鬆快速地創建聊天機器人。
2. 可自訂模板： ChatSonic 為一系列用例提供可自訂的聊天機器人模板，包括客戶支援、潛在客戶開發和銷售。
3. AI 支援： ChatSonic 使用自然語言處理 (NLP) 技術，使聊天機器人能夠以自然的對話方式理解並回應使用者的詢問。
4. 多重管道支援： ChatSonic 聊天機器人可以部署在一系列管道上，包括網站、社群媒體平台和訊息應用程式。
5. 分析與見解： ChatSonic 提供聊天機器人效能的分析和見解，包括參與率和使用者滿意度等指標。

總體而言，ChatSonic 是一個功能強大且易於使用的聊天機器人建立平台，它利用人工智慧的力量來創造對話式且引人入勝的聊天機器人體驗。

它的可自訂模板和多通道支援使其成為適用於各種用例的多功能工具，而其分析和見解為優化聊天機器人效能提供了寶貴的資訊。

DialoGPT（Dialogue Generative Pre-trained Transformer）是微軟亞洲研究院所開發的大規模生成語言模型。

它基於 GPT 架構，並在大量對話資料上進行了預訓練，以提高其在自然語言對話中生成類似人類回應的能力。

它的一些功能包括：

1. 對話理解： DialoGPT 旨在理解和產生對話環境中的自然語言，使其非常適合建立聊天機器人或對話系統。
2. 大規模訓練： DialoGPT 在海量對話資料集上進行了預訓練，使其能夠理解各種對話模式並產生上下文相關的回應。
3. 高效能： DialoGPT 在多個自然語言處理基準測試中取得了最先進的結果，包括對話智慧挑戰賽。
4. 遷移學習： DialoGPT 可以針對特定對話任務在較小的資料集上進行微調，使其成為建立對話系統和聊天機器人的多功能且高效的工具。
5. 開源： DialoGPT 是開源的，可供研究社群使用，允許進一步開發和改進自然語言處理技術。

整體而言，DialoGPT 是一種強大且多功能的語言模型，顯著提升了對話系統和聊天機器人的自然語言處理技術水平。

它的大規模訓練和對話理解使其非常適合建立聊天機器人，而其遷移學習功能使其能夠適應廣泛的對話任務。

CoPilot 是 OpenAI 開發的一款由人工智慧驅動的程式碼完成工具。 它旨在透過根據所編寫程式碼的上下文建議程式碼片段、函數和其他程式設計結構，幫助軟體開發人員更快、更有效率地編寫程式碼。

它的一些功能包括：

1. 上下文程式碼建議： CoPilot 使用機器學習來分析正在編寫的程式碼的上下文，並建議相關的程式碼片段、函數和其他程式設計結構。
2. 多模式輸入： CoPilot 支援多種輸入模式，包括自然語言查詢和程式碼片段，讓開發人員以最自然的方式與之互動。
3. 程式碼產生： CoPilot 可以根據所需功能的自然語言描述產生整個程式碼文件，使開發人員能夠根據高級描述快速創建新程式碼。
4. 個人化： CoPilot 可以學習各個開發人員的程式碼模式和偏好，隨著時間的推移提供更個人化和相關的程式碼建議。
5. 與流行的 IDE 集成： CoPilot 與 Visual Studio Code 等流行的集成開發環境 (IDE) 集成，允許開發人員將其無縫地用作常規編碼工作流程的一部分。

總的來說， CoPilot 對於軟體開發人員來說是一個強大的工具，可以透過提供智慧且與上下文相關的程式碼建議來顯著提高他們的生產力和效率。

它能夠從單一開發人員的模式和偏好中學習，這使得它對於從事複雜或大型軟體專案的開發人員來說是一個特別有價值的工具。 這就是我們在最佳 ChatGPT 替代品清單中提到 COPilot 的原因。

Tabnine 是一款由人工智慧驅動的程式碼完成工具，它使用機器學習演算法為軟體開發人員提供智慧程式碼建議。 其一些主要功能包括：

1. 上下文程式碼建議： Tabnine 使用機器學習來分析正在編寫的程式碼的上下文，並建議相關的程式碼片段、函數和其他程式設計結構。
2. 多模式輸入： Tabnine 支援多種輸入模式，包括自然語言查詢和程式碼片段，讓開發人員以他們感覺最自然的方式與之互動。
3. 跨平台支援： Tabnine 支援多種程式語言，並與許多流行的整合開發環境 (IDE) 集成，包括 Visual Studio Code、JetBrains 和 Sublime Text。
4. 個人化： Tabnine 可以學習各個開發人員的程式碼模式和偏好，隨著時間的推移提供更個人化和相關的程式碼建議。
5. 程式碼產生： Tabnine 可以根據所需功能的自然語言描述產生整個程式碼文件，使開發人員能夠根據高級描述快速創建新程式碼。
6. 快速且輕量級： Tabnine 的設計目標是快速且輕量級，記憶體佔用量小且 CPU 使用率低。

總的來說， Tabnine 是一個功能強大的工具，可以透過提供智慧且與上下文相關的程式碼建議來顯著提高軟體開發人員的生產力和效率。

它能夠學習各個開發人員的模式和偏好，以及對各種程式語言和平台的支持，使其成為各種開發人員的寶貴工具。

Elsa Speaks 是由 Google 語音技術團隊開發的人工智慧文字轉語音 (TTS) 語音助理。 它旨在將書面文字轉換為各種語言和聲音的自然語音。

其一些主要功能包括：

1. 多語言支援： Elsa Speaks 支援多種語言，包括英語、西班牙語、法語、德語、義大利語、日語等。
2. 多種語音： Elsa Speaks 為每種語言提供多種語音，使用戶能夠選擇最適合自己需求的語音。
3. 高品質音訊： Elsa Speaks 使用先進的語音合成演算法來產生聽起來自然的高品質音訊。
4. 自訂選項： Elsa Speaks 允許使用者自訂合成語音的速度、音調和音量，以及添加停頓和其他效果以創造聽起來更自然的聲音。
5. 簡單整合： Elsa Speaks 可以輕鬆整合到各種應用程式和設備中，包括聊天機器人、虛擬助理和其他語音技術。

整體而言，Elsa Speaks 是一款功能強大的 TTS 工具，可顯著改善依賴合成語音的應用程式和裝置的使用者體驗。

它支援多種語言和語音，以及高品質的音訊和自訂選項，使其成為開發人員和用戶的寶貴工具。

DeepL 是一項人工智慧驅動的語言翻譯服務，利用神經機器翻譯演算法提供多種語言的高品質翻譯。 其一些主要功能包括：

1. 高品質翻譯： DeepL 使用先進的神經機器翻譯演算法來產生高品質的翻譯，通常比其他機器翻譯服務更準確。
2. 廣泛的語言支援： DeepL 支援多種語言，包括英語、西班牙語、法語、德語、義大利語、荷蘭語、波蘭語、俄語等。
3. 可自訂的翻譯品質： DeepL 允許使用者根據自己的需求自訂翻譯質量，選項範圍從快速、粗略的翻譯到緩慢、精確的翻譯。
4. 與其他工具整合： DeepL 可輕鬆與其他工具和平台集成，包括 Web 瀏覽器、Microsoft Office 和 WordPress 等流行的內容管理系統。
5. 使用者友善的介面： DeepL的使用者介面設計簡單直觀，介面乾淨且易於使用，使用戶可以輕鬆快速且有效率地翻譯文字。

整體而言，DeepL 是一款功能強大的語言翻譯工具，可顯著提高使用者和企業的翻譯準確性和效率。

它支援多種語言、可自訂的翻譯品質以及與其他工具的輕鬆集成，使其成為任何需要定期翻譯文字的人的寶貴工具。

Dialogflow 是 Google 開發的自然語言處理 (NLP) 平台。 它允許開發人員為各種應用程式（例如聊天機器人、語音助理和客戶服務機器人）建立對話介面。

Dialogflow 的功能包括：

1. 自然語言理解： Dialogflow 使用機器學習演算法來分析使用者輸入並理解背後的意圖。
2. 多平台支援： Dialogflow 讓開發人員可以為各種平台建立聊天機器人和語音助手，包括 Google Assistant、Amazon Alexa、Facebook Messenger 等。
3. 與其他 Google 服務整合： Dialogflow 可與其他 Google 服務集成，例如 Google Cloud Speech-to-Text、Google Cloud Text-to-Speech 和 Google Analytics。
4. 可自訂的回應： Dialogflow 使開發人員能夠根據使用者的意圖自訂聊天機器人、語音助理和客戶服務機器人的回應。
5. 使用者管理：Dialogflow 允許開發人員管理他們的使用者以及他們與聊天機器人或語音助理的互動。
6. 預先建置模板： Dialogflow 為開發人員提供常見用例的預先建置模板，讓建立聊天機器人和語音助理變得更加容易。
7. 分析： Dialogflow 為開發人員提供分析，幫助他們了解聊天機器人或語音助理的使用情況並確定需要改進的領域。

總體而言，Dialogflow 是一個功能強大的平台，為開發人員提供了為各種應用程式建立複雜的對話介面所需的工具。 這就是我們將 Dialogflow 納入最佳 ChatGPT 替代方案清單的原因。

ELMo 代表語言模型嵌入 (Embeddings from Language Models)，是艾倫人工智慧研究所 (AI2) 開發的深度語境化單字表示模型，作為 AllenNLP（自然語言處理）計畫的一部分。

它是一種基於神經網路的生成詞嵌入的方法，詞嵌入是詞的固定大小的向量表示。

ELMo 與 Word2Vec 和 GloVe 等傳統單字嵌入技術的區別在於，它產生動態的、依賴上下文的單字表示，而不是固定的表示。

ELMo 考慮整個句子和周圍的上下文來產生單字嵌入，這使得它能夠捕捉依賴上下文的含義的細微差別。

ELMo 的一些主要功能包括：

• 深度上下文化表示： ELMo 產生的詞嵌入考慮了整個句子和周圍的上下文，使其能夠捕獲依賴上下文的含義。
• 高品質的單字表示： ELMo 單字嵌入已被證明在各種自然語言處理任務（包括情緒分析、文字分類和命名實體辨識）上優於其他最先進的技術。
• 提供預訓練模型： ELMo 模型已經在大型文本語料庫上進行了預訓練，並且可供公開下載，允許研究人員和開發人員在自己的專案中使用它們。
• 與其他 NLP 工具整合： ELMo 嵌入可以用作其他 NLP 模型（例如神經機器翻譯和問答系統）的輸入，以提高其性能。

ELMo 是一種強大的自然語言處理工具，已在情感分析、文本分類和語言翻譯等各個領域中得到應用。

SpaCy 是一個用 Python 編寫的開源自然語言處理 (NLP) 函式庫。 它被設計為高效、易於使用且可擴展。

SpaCy 的一些主要功能包括：

1. 語言分析： SpaCy 提供一系列語言註釋，例如標記化、命名實體識別 (NER) 和詞性 (POS) 標記。
2. 預訓練模型： SpaCy 為一系列 NLP 任務提供預訓練模型，例如 NER 和 POS 標記。 這些模型可以原樣使用，也可以針對特定應用進行微調。
3. 可自訂的管道： SpaCy 允許用戶創建自己的自訂管道，包括添加自訂模型或演算法。
4. 輕鬆集成： SpaCy 旨在輕鬆與其他 Python 庫集成，包括 TensorFlow 和 PyTorch 等機器學習框架。
5. 快速且有效率： SpaCy 的設計目標是快速且高效，使其適合處理大量文字。
6. 支援多種語言： SpaCy 支援多種語言，包括英語、德語、西班牙語、法語、義大利語、荷蘭語和葡萄牙語。
7. 活躍的社區： SpaCy 擁有一個活躍的開發者和使用者社區，定期更新和添加新功能。

總體而言，SpaCy 是一個強大且靈活的 NLP 庫，適用於廣泛的應用程式。 其預先訓練的模型、可自訂的管道以及對多種語言的支援使其成為文本分類、情感分析等 NLP 任務的熱門選擇。

NLTK（自然語言工具包）是用來處理人類語言資料的 Python 函式庫。 它為文本分類、標記化、詞幹提取、標記、解析和語義分析等任務提供了廣泛的工具。

NLTK 的一些主要功能包括：

• 全面的語言處理工具集合： NLTK 提供了一系列用於文本分類、分詞、詞幹、標記、解析和語義分析的語言處理工具，使其成為各種 NLP 任務的多功能工具。
• 易於使用的介面： NLTK 提供了使用者友善的介面來使用其工具和模型，使具有不同專業知識水平的使用者可以使用它們。
• 廣泛的語言模型： NLTK提供了對不同語言的各種預訓練模型的訪問，使處理和分析不同語言的文本資料變得更加容易。
• 強大的社區支援： NLTK 擁有龐大且活躍的開發者和用戶社區，他們為其開發和支援做出了貢獻。
• 開源且免費使用： NLTK 是一個開源項目，這意味著它可以免費使用、修改和分發。

NLTK廣泛應用於自然語言處理研究和教育，並且在情感分析、語言翻譯和文本分類等各個領域都有應用。

TensorFlow 是由 Google Brain 團隊開發的開源機器學習程式庫。 它旨在輕鬆建立和訓練適用於從圖像和語音識別到自然語言處理和強化學習等各種任務的深度學習模型。

TensorFlow 的一些主要特點包括：

• 靈活的架構： TensorFlow 提供了一個靈活的架構，用於建立和訓練不同類型的深度學習模型，包括神經網路、卷積神經網路、循環神經網路等。
• 分散式運算： TensorFlow可用於跨多個CPU或GPU分散式模型訓練，讓使用者訓練更大、更複雜的模型。
• 進階API： TensorFlow提供了建構和訓練深度學習模型的高階API，例如Keras和Estimators，使用戶可以更輕鬆地開始深度學習。
• 視覺化工具： TensorFlow 提供視覺化工具來幫助使用者了解模型在訓練期間的行為並除錯任何問題。
• 服務與部署： TensorFlow 提供了在生產中部署經過訓練的模型的工具，從而更輕鬆地將深度學習模型整合到實際應用程式中。

TensorFlow 在工業界和學術界廣泛用於各種應用，包括影像和語音辨識、自然語言處理、推薦系統和機器人技術。

它被認為是最受歡迎和最廣泛使用的機器學習庫之一，擁有龐大且活躍的開發人員和用戶社群。

Rasa 是一個用於建立對話式 AI 聊天機器人的開源框架。 它被設計為靈活、可擴展且易於使用。

Rasa 的一些主要功能包括：

1. 自然語言理解 (NLU)： Rasa 提供 NLU 功能，使聊天機器人能夠理解用戶訊息並提取意圖和實體。
2. 對話管理： Rasa 提供了管理與使用者對話的工具，包括處理多輪對話和處理上下文資訊。
3. 開源且可自訂： Rasa 是一個開源框架，可以進行客製化以適應各種用例。
4. 多語言支援： Rasa 支援多種語言，包括英語、西班牙語、法語、德語等。
5. 與多個管道整合： Rasa 可與多個管道集成，包括 Facebook Messenger、Slack 等。
6. 機器學習功能： Rasa 包括用於訓練和優化聊天機器人的機器學習功能。
7. 社區和支援： Rasa 擁有一個活躍的開發人員和使用者社區，定期更新和添加新功能。

總的來說，Rasa 是一個強大且靈活的框架，用於建立對話式 AI 聊天機器人。 其 NLU 和對話管理功能以及對多種語言和管道的支持，使其成為希望為各種用例建立聊天機器人的企業和開發人員的熱門選擇。

PyTorch 是一個用 Python 寫的開源機器學習框架。 它被設計為靈活、高效且易於使用。 PyTorch 的一些主要功能包括：

1. 動態計算圖： PyTorch 使用動態計算圖，與靜態計算圖相比，它具有更大的靈活性和更容易的偵錯能力。
2. 易於使用： PyTorch 的設計易於使用，具有簡單直覺的 API，可輕鬆建立和訓練機器學習模型。
3. 快速且可擴展： PyTorch 被設計為快速且可擴展，使其適合處理大量資料並建立複雜模型。
4. 神經網路建構模組： PyTorch 提供了一系列用於建構神經網路的建構模組，包括層、激活函數、損失函數和優化器。
5. 支援多種設備： PyTorch 支援多種設備，包括 CPU、GPU 和 TPU，因此可以在各種硬體上進行高效計算。
6. 社區和支援： PyTorch 擁有一個活躍的開發人員和使用者社區，定期更新和添加新功能。
7. 與其他庫集成： PyTorch 可以輕鬆與其他 Python 庫集成，例如 NumPy 和 SciPy。

總的來說，PyTorch 是一個強大且靈活的機器學習框架，適用於廣泛的應用程式。

其易於使用的 API、動態計算圖以及對多種設備的支援使其成為尋求構建和訓練機器學習模型的研究人員、開發人員和資料科學家的熱門選擇。

Amazon Comprehend 是 Amazon Web Services (AWS) 提供的自然語言處理 (NLP) 服務。 它使開發人員能夠輕鬆地將 NLP 功能整合到他們的應用程式中，而無需機器學習或 NLP 方面的專業知識。

Amazon Comprehend 的一些主要功能包括：

• 文字分析： Amazon Comprehend 可以分析文本中的情緒、關鍵字詞、實體、語言、語法和其他類型的信息，從而更輕鬆地從大量文字資料中提取見解。
• 自訂實體識別： Amazon Comprehend 允許使用者使用自己的資料訓練自訂實體識別模型，使他們能夠從文字中識別和提取特定類型的實體，例如產品名稱或人名。
• 即時和批次： Amazon Comprehend 可以在生成文字時即時處理文本，也可以以批次模式處理大量現有文本資料。
• 多語言支援： Amazon Comprehend 支援多種語言，包括英語、西班牙語、法語、德語、義大利語、葡萄牙語和日語。
• 與其他 AWS 服務整合： Amazon Comprehend 可以與其他 AWS 服務集成，例如 Amazon S3、Amazon DynamoDB 和 Amazon Elasticsearch，使用戶能夠輕鬆分析儲存在這些服務中的文字資料。

Amazon Comprehend 通常用於多種應用程序，例如客戶服務分析、社交媒體監控、內容分類和合規性分析。

它根據處理的文本量和執行的分析類型提供各種定價計劃，前 12 個月每月可處理最多 25,000 個文本單位的免費套餐。 這就是為什麼您應該從最佳 ChatGPT 替代品清單中選擇 Amazon Comprehend。

Stanley CoreNLP 是由史丹佛自然語言處理小組開發的一套自然語言處理工具。

它為諸如標記化、詞性標記、解析、命名實體識別、情緒分析和共指解析等任務提供了廣泛的工具。 史丹佛 CoreNLP 的一些主要功能包括：

• 一套全面的 NLP 工具： Stanford CoreNLP 為各種任務提供了一套全面的 NLP 工具，使其成為處理和分析文字資料的多功能工具。
• 支援多種語言： Stanford CoreNLP 支援多種語言，包括英語、西班牙語、法語、德語、阿拉伯語和中文。
• 高精度： Stanford CoreNLP 因其使用機器學習演算法和深度語言分析而以其高精度而聞名。
• 與其他工具整合： Stanford CoreNLP 可以與其他 NLP 工具集成，例如 WordNet 和 GloVe，以增強其效能和準確性。
• 開源且免費使用： Stanford CoreNLP 是一個開源項目，這意味著它可以免費使用、修改和分發。

史丹佛 CoreNLP 廣泛應用於自然語言處理研究和教育，以及金融、醫療保健和行銷等各個行業。 它已在多個領域中得到應用，例如情感分析、語言翻譯和文本分類。

它可以用作獨立工具，也可以用作更大的 NLP 管道的一部分，並且可以透過多種程式語言（包括 Java、Python 和 Ruby）進行存取。

Hugging Face Transformers 是一個開源程式庫，提供一系列自然語言處理功能，包括語言建模、機器翻譯和問答。

它旨在易於使用並整合到現有的機器學習工作流程中。

Hugging Face Transformers 的一些主要功能包括：

1. 預訓練模型： Hugging Face Transformers 為一系列自然語言處理任務提供預訓練模型，例如情緒分析、命名實體辨識和機器翻譯。
2. 易於使用的 API： Hugging Face Transformers 提供了一個簡單直覺的 API，使其易於使用並整合到現有的機器學習工作流程中。
3. 微調功能： Hugging Face Transformers 允許開發人員在其特定資料集上微調預先訓練的模型，從而提高特定任務的效能。
4. 最先進的性能： Hugging Face Transformers 模型在一系列自然語言處理基準測試中實現了最先進的性能。
5. 多語言支援： Hugging Face Transformers 支援多種語言，包括英語、西班牙語、法語、德語等。
6. 活躍社區： Hugging Face Transformers 擁有一個活躍的開發者和使用者社區，定期更新和添加新模型。
7. 與其他函式庫整合： Hugging Face Transformers 可以輕鬆與其他 Python 函式庫集成，例如 PyTorch 和 TensorFlow。

總的來說，Hugging Face Transformers 是一個強大且靈活的自然語言處理庫。 其預訓練模型、微調功能和最先進的性能使其成為尋求為各種 NLP 任務建立和訓練機器學習模型的研究人員、開發人員和資料科學家的熱門選擇。

Apache OpenNLP 是一個用 Java 編寫的開源自然語言處理 (NLP) 函式庫。 它為各種 NLP 任務提供了一組工具，例如標記化、詞性標記、命名實體識別、解析和共指解析。

Apache OpenNLP 的一些主要功能包括：

• 一套全面的 NLP 工具： Apache OpenNLP 為各種任務提供了一套全面的 NLP 工具，使其成為處理和分析文字資料的多功能工具。
• 高精度： Apache OpenNLP 因其使用機器學習演算法和深度語言分析而以其高精度而聞名。
• 支援多種語言： Apache OpenNLP 支援多種語言，包括英語、德語、西班牙語和荷蘭語。
• 與其他 Apache 工具整合： Apache OpenNLP 可以與其他 Apache 工具集成，例如 Apache Solr 和 Apache Tika，以增強其功能和效能。
• 可自訂： Apache OpenNLP 允許使用者使用自己的資料訓練自己的模型，從而使他們能夠根據自己的特定需求自訂 NLP 工具。

Apache OpenNLP 廣泛應用於金融、醫療保健、行銷等各行業，以及自然語言處理研究和教育領域。 它已在多個領域中得到應用，例如情感分析、語言翻譯和文本分類。

它可以透過多種程式語言訪問，包括 Java、Python 和 Ruby。 由於它是開源的，因此可以免費使用、修改和分發。

Lexalytics 是一家自然語言處理 (NLP) 公司，為文字分析和情緒分析提供一系列軟體解決方案。

其核心產品是 Salience，這是一個文字分析引擎，為各種任務提供一套 NLP 工具，例如情緒分析、實體識別、摘要和主題提取。

Lexalytics 和 Salience 的一些主要功能包括：

• 高準確度： Lexalytics 因其使用機器學習演算法和深度語言分析而以其高準確度而聞名。
• 支援多種語言： Salience 支援多種語言，包括英語、西班牙語、法語、德語、義大利語和葡萄牙語。
• 一套全面的 NLP 工具： Salience 為各種任務提供了一套全面的 NLP 工具，使其成為處理和分析文字資料的多功能工具。
• 可自訂： Salience 允許使用者使用自己的資料訓練自己的模型，從而使他們能夠根據自己的特定需求自訂 NLP 工具。
• 與其他工具整合： Salience 可以與 Excel、Tableau 和 Hadoop 等其他工具集成，以增強其功能和效能。
• 基於雲端和本地部署： Salience 可以部署在雲端或本地，具體取決於使用者的需求。

Lexalytics 和 Salience 廣泛應用於各個行業，例如社群媒體監控、客戶體驗管理和市場研究。 他們已經在各個領域找到了應用程序，例如情緒分析、社交媒體分析和客戶之聲分析。

他們根據處理的文本量和執行的分析類型提供各種定價計劃，並提供免費試用版來測試產品。

Indico 是一個基於雲端的自然語言處理 (NLP) 平台，提供一系列 NLP 功能，包括文字分類、情緒分析和命名實體辨識。

它的設計易於使用，可供從業務分析師到資料科學家的廣泛用戶存取。

Indico 的一些主要功能包括：

1. 預建模型： Indico 為一系列自然語言處理任務提供預先建構模型，包括文字分類、情緒分析和命名實體辨識。
2. 自訂模型： Indico 還允許使用者使用自己的資料和特定領域的知識為其特定用例建立自訂模型。
3. 互動式模型訓練： Indico 提供了互動式模型訓練介面，讓使用者快速輕鬆地訓練自訂模型，即使他們很少或沒有機器學習經驗。
4. 易於使用的 API：Indico 提供了簡單直覺的 API，使其易於使用並整合到現有的機器學習工作流程中。
5. 安全性和合規性： Indico 在建置時就考慮到了安全性和合規性，具有安全資料加密和 SOC 2 Type II 認證等功能。
6. 資料視覺化： Indico 提供資料視覺化工具，讓使用者以更直觀的方式探索和分析資料。
7. 活躍的社區： Indico 擁有活躍的開發人員和使用者社區，定期更新和添加新功能。

總體而言，Indico 是一個功能強大且用戶友好的 NLP 平台，提供了一系列自然語言處理功能。

其預先建構模型、自訂模型訓練介面和易於使用的 API 使其成為尋求為各種 NLP 任務建立和訓練機器學習模型的企業和資料科學家的熱門選擇。

MonkeyLearn 是一個基於雲端的自然語言處理 (NLP) 平台，提供一套用於文字分析和機器學習的工具。

其核心產品是一個文本分析平台，為各種 NLP 任務提供一系列預先建構的模型，例如情緒分析、意圖分類、實體識別和主題提取。 MonkeyLearn 的一些主要功能包括：

• 易於使用： MonkeyLearn 提供了一個用戶友好的介面，用於創建和管理文字分析模型，無需任何程式設計技能。
• 高準確度： MonkeyLearn 因其使用機器學習演算法和深度語言分析而以其高準確度而聞名。
• 支援多種語言： MonkeyLearn 支援多種語言，包括英語、西班牙語、法語、德語和葡萄牙語。
• 可自訂： MonkeyLearn 允許使用者使用自己的資料訓練自己的模型，從而使他們能夠根據自己的特定需求自訂 NLP 工具。
• 與其他工具整合： MonkeyLearn 可以與 Zapier、Google Sheets 和 Excel 等其他工具集成，以增強其功能和效能。
• 基於雲端的部署： MonkeyLearn 是一個基於雲端的平台，這意味著使用者可以從任何有網路連線的地方存取和使用它。

MonkeyLearn 廣泛應用於客戶服務、行銷、電子商務等各行業。 它已在各個領域中得到應用，例如社交媒體監控、反饋分析和客戶之聲分析。

他們根據處理的文本量和執行的分析類型提供各種定價計劃，並提供免費試用版來測試產品。 此外，MonkeyLearn 還提供 API 訪問，以便與其他應用程式和程式語言整合。

Wit.ai 是一個自然語言處理 (NLP) 平台，可讓開發人員建立對話介面，例如聊天機器人和語音助理。 它的設計目的是易於使用，並且可供所有技能水平的開發人員存取。

Wit.ai 的一些主要功能包括：

1. 意圖識別： Wit.ai提供強大的意圖識別能力，使其能夠理解用戶訊息背後的含義並提供適當的回應。
2. 實體提取： Wit.ai 可以從使用者訊息中提取實體，例如日期、時間和位置，從而更容易提供相關回應。
3. 上下文感知： Wit.ai 可以理解對話的上下文，從而提供更個人化和相關的回應。
4. 自然語言理解： Wit.ai使用機器學習演算法來理解自然語言，使其能夠處理複雜的句子結構和慣用表達。
5. 多語言支援： Wit.ai 支援多種語言，使其成為為全球受眾建立對話介面的多功能平台。
6. 易於使用的 API： Wit.ai 提供了簡單直覺的 API，使其易於使用並整合到現有的機器學習工作流程中。
7. 免費套餐： Wit.ai 提供免費套餐，讓開發者免費開始使用該平台，讓所有預算的開發者都可以使用該平台。

整體而言，Wit.ai是一個功能強大且使用者友好的NLP平台，提供了一系列自然語言處理能力。

其意圖識別、實體提取和上下文感知功能使其成為尋求建立對話介面（例如聊天機器人和語音助理）的開發人員的熱門選擇。

Jasper 也是一款 AI 聊天機器人，與 ChatGPT 一樣，Jasper Technologies 是一家專門從事對話 AI 的公司，開發了一款 AI 聊天機器人。 Jasper 旨在透過為客戶提供對話介面來幫助企業自動化其客戶服務和支援功能。

這是我們最喜歡的ChatGPT 替代方案，因為它的模板和快速答案。 Jasper 是 2022 年成長最快的 AI 內容產生工具之一。

以下是 Jasper 的一些功能：

1. 自然語言處理： Jasper 使用自然語言處理 (NLP) 來理解客戶查詢背後的意圖並以對話方式回應。
2. 多重管道支援： Jasper 可與多種訊息平台集成，包括網路聊天、SMS、Facebook Messenger 等。
3. 自動回應： Jasper 可以自動回應常見問題，減少人工客戶服務代表的工作量。
4. 個人化： Jasper 可以根據客戶資料和先前的互動來個人化回應。
5. 智慧路由： Jasper 可以根據查詢的性質將客戶查詢智慧地路由到最合適的人工代表。
6. 分析： Jasper 提供有關客戶互動的詳細分析，使企業能夠監控績效並改善客戶服務。
7. 可擴展性： Jasper 的設計具有高度可擴展性，允許企業在不增加額外員工的情況下處理大量客戶查詢。

整體而言，對於希望利用對話式人工智慧的力量來簡化客戶服務和支援功能的企業來說，Jasper 是一款強大的工具。 我們可以說可能是 ChatGPT 的最佳替代品。

儘管如此，我們還是分享了所有最好的 AI 聊天機器人和免費的 ChatGPT 替代品。

但如果您對如何選擇合適的人工智慧聊天機器人感到困惑，這裡我們也分享了一些細節。

1. 用例：要考慮的第一個也是最重要的因素是聊天機器人的用例。 不同的聊天機器人更適合不同的用例。 例如，有些聊天機器人更適合客戶支持，而有些則更適合潛在客戶開發。
2. 自然語言處理（NLP）能力：聊天機器人理解和解釋自然語言的能力對其成功至關重要。 尋找具有強大 NLP 功能的聊天機器人，包括處理複雜句子結構和慣用表達的能力。
3. 可自訂性：一個好的聊天機器人應該可以根據您的品牌和特定用例進行自訂。 尋找一個允許您自訂其個性、回應和其他方面以與您的品牌保持一致的聊天機器人。
4. 整合功能：考慮聊天機器人與您現有系統（例如 CRM 或幫助台軟體）整合的容易程度。
5. 分析和報告：一個好的聊天機器人應該提供詳細的分析和報告功能，使您能夠追蹤其效能並做出數據驅動的決策。
6. 安全性和合規性：如果您的聊天機器人將處理個人或財務資料等敏感訊息，請確保其符合行業安全標準和合規性要求。
7. 客戶支援和文件：尋找提供強大客戶支援和文件（包括用戶指南和教程）的聊天機器人供應商，以幫助您充分利用聊天機器人。

透過考慮這些因素，您可以選擇更適合您的特定需求並且可以為您的客戶提供更好的用戶體驗的人工智慧聊天機器人。

正如我們所提到的，所有工具都將幫助您選擇最佳替代方案。

在選擇 ChatGPT 的替代方案時，使用者應仔細考慮自己的特定要求，評估可用選項，並選擇在效能、功能和成本方面最能滿足其需求的模型。

在這篇文章的最後，我們只想說，我們已經提到了與 OpenAi 相關的所有細節，例如 ChatGPT，這將幫助您找到最適合您的選擇。

以下是讀者在閱讀有關 ChatGPT 替代方案的文章後可能會遇到的一些潛在常見問題 (FAQ)：