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

Dalla nascita del GPT-3 c'è una marea di startup che si contendono l'attenzione degli utenti vendendo servizi di copywriting AI per vari formati.

Email, blog post, landing page, annunci copy, comunicazione di vendita...

Ricordate quando la maggior parte del lavoro di traduzione e revisione era ancora svolto da persone?

Poi sono arrivati DeepL, Google Translate e Grammarly.

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

Indovinate un po'?

Quello che è successo lì, ora sta accadendo con la creazione di testi.

Il livello sorgente dell'intera catena del valore.

Discutiamo di ciò che sta accadendo con il copywriting su AI , del perché il GPT-3 è solo l'inizio e di come la maggior parte di questi strumenti di copywriting su AI non stiano facendo molto al di là di costruire qualche bella faccia sopra lo stesso nucleo.

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

Sono venuti, hanno visto il GPT-3 e ora stanno cercando di conquistarvi come potenziali utenti.

Alcuni strumenti di copywriting di AI sono cresciuti in modo incredibilmente veloce, costruendo solide piste di guadagno e raccogliendo fondi da investitori di lusso.

Spesso promette troppo, con centinaia di templates che non offrono realmente ciò che dicono di essere e che, a ben vedere, sono tutti uguali, non avendo alcun potere di influenzare e migliorare la qualità del loro testo di base.

Tutti dipendono da...

GPT-3 di OpenAI.

Capace di molto, una vera e propria centrale generalista dell'intelligenza artificiale e un faro per molte menti curiose che si sono avvicinate al campo della generazione del linguaggio naturale.

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

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

Non perdete tempo per una breve introduzione tecnica. Lasciate che vi spieghi meglio il significato di queste lettere apparentemente segrete.

G P T - 3 sta per Generative Pre-trained Transformer v3.

Permettetemi di illustrarvelo, parola per parola.

Iniziare in modo semplice "generativo" significa che il modello AI è destinato a creare.

Con "transformer" non stiamo parlando di Autobot grandi come un palazzo di tre piani come li conosciamo dai film.

I trasformatori sono uno sviluppo relativamente nuovo nel campo dell'apprendimento profondo e dell'intelligenza artificiale.

Una tecnica che consente a una macchina di apprendere gli schemi del linguaggio umano e di continuarli 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 trasformatori imparano leggendo miliardi di esempi per diventare creativi.

È per questo che viene definito "preaddestrato" su un ampio corpus di linguaggio umano.

Parliamo di trilioni di parole.

Parlerò anche di modelli qua e là.

Non si tratta di alta moda, quindi cercate di pensare a un modello come a un'istantanea di qualcosa.

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

Pensate a come vi siete svegliati questa mattina, a questo singolo momento che riflette e include tutta la vostra vita piena di esperienze e di apprendimento che vi hanno reso la persona che siete oggi.

Immaginate di scattare un'istantanea di questo momento con tutti gli eventi che lo hanno influenzato in precedenza. Si tratta di un modello preaddestrato alle vostre esperienze.

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

Siamo TextCortex una startup AI che elimina l'80% del vostro lavoro di scrittura.

La storia di OpenAI

Perché OpenAI è importante in questo contesto?

Sono stati il faro in grado di raccogliere l'interesse cruciale del settore.

Attirando nello spazio persone di ogni provenienza, da accademici curiosi, aziende serie, imprenditori creativi fino a singoli individui che vogliono partecipare quando la tecnologia trasformatrice fa la storia.

Cominciamo questa storia con coloro che hanno creato il GPT-3.

Fine 2015 - La storia inizia, come molti sviluppi innovativi che vediamo oggi, con il tecnoking in persona, Elon Musk.

Insieme a Sam Altman e ad alcuni altri amici investitori, si sono impegnati a stanziare ben 1 miliardo di dollari per costruire un'organizzazione no-profit che collaborasse liberamente con la comunità dei ricercatori e guidasse lo sviluppo etico del sito AI.

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

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

Mentre OpenAI si preparava a entrare sul mercato, uno dei suoi modelli ha iniziato a fare scalpore - all'epoca si diceva che fosse troppo pericoloso da rilasciare al mondo.

Nota a margine: i pericoli di cui sopra sono stati uno dei motivi che mi hanno spinto a trasferirmi nello spazio quando ancora studiavo machine learning all'università.

Nel 2020 hanno rilasciato al mondo il GPT-3.

Un modello AI quasi 116 volte più grande del precedente con 175 miliardi di parametri*.

Inizialmente, solo poche istituzioni selezionate hanno avuto accesso alla sperimentazione fino a poco tempo fa, quando hanno aperto il GPT-3 a tutti coloro che erano disposti a pagare il costo delle sue capacità.

• Pensate ai parametri come alle dimensioni del cervello di AI che vi completano e vi aiutano.

L'emergere del copywriting su AI

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

Tuttavia, ogni settimana osserviamo nuovi lanci di prodotti sempre uguali.

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

Ho visto alcuni di loro affermare che si stanno differenziando per essere i migliori "comunicatori di API di GPT-3".

Che cosa significa? È un vero e proprio punto di differenziazione?

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

Sembra complesso, ma vi ricordate che i grandi oracoli nei film avevano sempre un guardiano che parlava per loro?

Il sito API è una cosa del genere per i computer.

Tutte queste aziende di copywriting di AI si recano in pellegrinaggio al gatekeeper di GPT-3 per inviare il desiderio dei loro utenti e ricevere una risposta.

Torniamo al punto di essere il miglior comunicatore del gatekeeper API del GPT-3.

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

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

Tuttavia, il GPT-3 non è più l'unico oracolo in circolazione.

Con l'aumento dell'interesse, è disponibile una varietà di oracoli diversi e in TextCortex è nostro pane quotidiano addestrarli sui nostri dati per ottenere il meglio per i rispettivi scopi.

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

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

La maggior parte di loro ha un'unica motivazione: fare soldi in fretta.

Questo diventa un problema quando si tratta della stabilità dell'azienda che sta dietro al software.

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

Le mie condoglianze a coloro che hanno iniziato a stipulare contratti a vita per poi rendersi conto che il GPT-3 non viene fornito gratuitamente.

È triste per i clienti che li hanno acquistati trovarsi ora davanti alla porta chiusa con un software che non risponde.

Inoltre, le grandi aziende di AI come Replika AI , con i suoi 7 milioni di utenti, si sono allontanate dal GPT-3 a causa della limitazione di non poter influire sulla qualità, pagando al contempo un costo operativo elevato per essere vincolati alle dipendenze.

1. Non buttatevi sull'offerta più economica (per tutta la vita)

Come per molte cose nella vita, comprare a buon mercato è costoso.

Anche le offerte a vita lo sono.

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

Fate attenzione... a pagare il denaro veloce a qualcuno che ha i segni del dollaro negli occhi.

2. Non cadete nel trucco del # di templates

Molti annunci di templates sono semplici segnaposto per avere un'idea di ciò che potrebbe interessarvi.

È una lamentela comune che osserviamo. Una cattiva "istruzione alla pertinenza della creazione" o un modello di creazione sempre ripetuto.

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

Quando vediamo un interesse sufficiente per un formato, scaviamo a fondo, raccogliamo dati, formiamo i nostri modelli di trasformatori AI e offriamo alle nostre comunità qualcosa di sostenibile.

3. Quando tutti usano la stessa cosa, può danneggiare le classifiche.

In questo momento, tutti i software basati su regole che dichiarano di essere AI , ma che in realtà si limitano a spingere e a far girare i vostri input attraverso un processo di tipo "cookie-cutter", vengono colpiti.

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

Tuttavia, se un numero eccessivo di persone utilizza un unico modello per la creazione, questo può essere sottoposto a reverse engineering.

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

I cattivi attori non faranno altro che estrarre a spirale altre tracce per trovare una soluzione.

Attualmente, pensiamo che una metrica di rilevanza attraverso il contenuto (RTC) possa essere sfruttata per rilevare l'uso di contenuti generati da AI .

Vi faccio un esempio analogo nel mercato dei telefoni cellulari.

Se doveste offrire un servizio, costruire un'app o attaccare un sistema, a chi vi rivolgereste?

iOS di Apple con circa il 27,5% o Android con il 71% di quota globale del sistema operativo mobile?

Pensate quindi a quale sarà il primo obiettivo di Google quando affronterà i contenuti generati da AI.

Sarà un vantaggio utilizzare modelli orientati allo scopo che siano esperti nel loro campo.

Oltre a questo, dovreste cercare la massima personalizzazione possibile. Noi, ad esempio, vi offriamo la possibilità di sfruttare diversi motori di creatività.

4. Instabilità in caso di aggiornamento dell'infrastruttura

Questi modelli linguistici di grandi dimensioni sono in continuo sviluppo.

Qualsiasi aggiornamento e formazione dell'infrastruttura sottostante influisce sulla qualità del testo prodotto.

Poiché la maggior parte degli strumenti di copywriting di AI si basano e dipendono dalle numerose varianti di GPT-3, un cambiamento nella loro infrastruttura interrompe la qualità.

Ci vuole tempo prima che ritrovino "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 a TextCortex

L'ho già spoilerato un bel po' di volte e potete indovinare la mia risposta alla domanda se abbiamo raggiunto l'olimpo della generazione del linguaggio naturale con GPT-3?

No, non l'abbiamo fatto.

Senza alcuna esitazione, ripeto che il GPT-3 è stato il passo coraggioso che ha fatto sì che individui, accademici, aziende e governi si avvicinassero a questo campo.

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

Tornando alla mia narrazione di Transformers (il film), il modello Megatron-Turing di Microsoft.

Un modello con un cervello di dimensioni 3 volte superiori a quello del GPT-3.

Utilizzare i suoi 530 miliardi di parametri per scrivere una descrizione del vostro prodotto o il vostro articolo su blog è come costruire una centrale a carbone al solo scopo di ricaricare il vostro smartphone.

Ma non si ferma qui.

Sono emerse indiscrezioni secondo cui il GPT-4 rientrerà nei parametri del trilione.

Google ha annunciato di aver già raggiunto un modello di trilioni di dollari.

È presente anche il modello cinese Wu Dao.

Significa che sono 10 volte migliori di GPT-3?

Una maggiore dimensione dei parametri comporta una migliore creazione?

Un grande potere comporta grandi responsabilità?

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

La costruzione, l'addestramento e il funzionamento di modelli linguistici così grandi sono un disastro per l'ambiente.

Ricordate che prima ho parlato di modelli "pre-addestrati"? Non è utile creare un cervello che supera la quantità di informazioni che può apprendere. Il bambino più intelligente si limita ad apprendere ciò che può osservare dal suo ambiente.

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

Tutti hanno profuso sforzi e risorse enormi per far fare all'umanità un passo avanti.

Vogliamo unirci a loro nella loro ricerca e disprezziamo coloro che sono assetati di guadagni rapidi grazie ai meriti del loro lavoro.

A TextCortex piace fare il lavoro duro.

Perché nessun valore duraturo e competitivo si costruisce prendendo una scorciatoia quando si tratta del vostro nucleo.

La qualità della creazione.

E se il GPT-3 è un generalista, un vero e proprio jack of all trades, è già di dimensioni immense per il caso d'uso di AI copywriting.

Come l'umanità è passata dalla generalizzazione alla specializzazione per svilupparsi e arrivare al punto in cui siamo oggi.

Questo verrà applicato anche alla generazione del linguaggio naturale.

Ecco perché TextCortex non sviluppa un modello unico per tutti. Costruiamo piccoli modelli orientati allo scopo che creano e orchestrano una rete.

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

Invece di un unico modello di AI enorme trilione di parametri, costruiamo una rete di 100 e 1000 modelli che vi serviranno come compagni di scrittura di AI esperti.

Stiamo formando, costruendo, testando, sviluppando, sperimentando e distribuendo i nostri modelli AI su conoscenze e dati accuratamente selezionati.  

Insegnare loro a diventare specialisti in un mondo di generalisti.

Invece di offrire centinaia di pre-scritture templates che spesso non sono pertinenti alle vostre esigenze, stiamo rilasciando templates che abbiamo specificamente esplorato, raccolto conoscenze e addestrato le nostre IA a padroneggiare.

Scegliete lo strumento di scrittura AI adatto a voi

Si tratta di una semplice domanda: cosa preferisci?

Un professionista con un anno di esperienza o uno con 10 anni di profonda conoscenza del settore di cui avete bisogno?

Un avvocato che dovrebbe scrivere contratti affidabili deve anche saper scrivere i blog più accattivanti sulle ricette dei muffin con gocce di cioccolato?

Con la nostra metodologia di modelli AI orientati a piccoli scopi, possiamo insegnare loro perché, come e come appaiono determinati formati e stili di scrittura.

Ad esempio, il nostro modello long-form è stato addestrato su oltre 10 milioni di blog altamente coinvolgenti.

Capiscono che i contenuti long-form consistono in un'introduzione accattivante, in una parte principale informativa e in una conclusione che porta tutto a un punto.

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

Ogni giorno ci impegniamo ad ampliare questa rete di esperti di AI e li portiamo in ogni casella di testo di cui avete bisogno.

Lei è un appassionato di scrittura?

Consultate il nostro sito chrome extension per caricare la vostra creazione in tutte le caselle di testo.

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