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GPT-3の登場以来、さまざまなフォーマットのコピーライティングサービス（AI ）を販売するスタートアップが、ユーザーの注目を集めるために殺到しています。
メール、blog 投稿、ランディングページ、広告copy 、セールスコミュニケーション...
翻訳や校正の仕事のほとんどが、まだ人間の手によって行われていた頃を覚えていますか？
その後、DeepL、Google Translate、Grammarlyが登場しました。
すべての人のための識字・言語の民主化・加速化。
何だと思います？
そこで起こったことが、今、テキスト作成で起こっているのです。
バリューチェーン全体のソース層となる。
AI コピーライティングで何が起きているのか、なぜGPT-3は始まりに過ぎないのか、そして、これらのAI コピーライティングツールのほとんどが、同じコアの上にきれいな顔を作る以上のことはしていないのか、について説明しましょう。
Jarvis,Copy AI , CopySmith, CopyShark, Writesonic,Anyword...
彼らは、GPT-3を見て、あなたを見込み客として獲得しようとしているのです。
AI コピーライティングツールの中には、信じられないほどの急成長を遂げ、強力な収益ランウェイを築き、豪華な投資家から資金を調達したものもあります。
多くの場合、何百ものtemplates で過剰な期待を寄せていますが、実際には言われているようなものは提供されておらず、煮詰めればどれも同じで、その核となるテキストの品質に影響を与え、改善する力がありません。
それらはすべて、依存している...
OpenAIのGPT-3。
多くのことができる、人工知能の真の総合力であり、自然言語生成の分野に集まった多くの好奇心の灯台である。
しかし、GPT-3は、信じられないほど急速に発展している技術分野のほんの始まりに過ぎません。
突然GPT-3が登場し、危険はチャンスになった。OpenAIの歴史
技術的な紹介を少しさせていただきますが、ご容赦ください。一見秘密めいたその文字の意味について、詳しくお話しさせてください。
G P T - 3はGenerative Pre-trained Transformer v3 の略です。
一語一語、丁寧に説明させていただきます。
簡単に始める「ジェネレーティブ」とは、AI モデルが創造することを意味します。
トランスフォーマー」とは、映画でおなじみの3階建てのビルほどの大きさのオートボットのことではありません。
トランスフォーマーは、ディープラーニングや人工知能の分野では、比較的新しい開発です。
機械が人間の言語のパターンを学習し、一語一語文章を作成することでそれを継続する能力を与える技術。
トランスフォーマーモデルだけでは、親から教わるまで何もできない新生児と同じです。
トランスフォーマーは、何十億もの事例を読み解くことで学び、創造性を高めていきます。
そのため、人間の膨大な言語に対して「事前学習済み」と呼ばれているのです。
私たちは何兆もの言葉を話しています。
また、あちこちでモデルの話もさせていただきます。
ハイファッションをやっているわけではないので、モデルは何かのスナップショットだと考えてください。
経験、学習、発展のすべてを含む。
今朝、どのように目覚めたか、この一瞬が、今のあなたを作った経験と学習に満ちたあなたの全人生を反映し、含んでいると考えてみてください。
この瞬間のスナップショットを、以前に影響を受けたすべての出来事と一緒に撮ったと想像してください。これは、あなたの経験に基づいて事前に訓練されたモデルです。
これでGPT-3のモデルが少しでも理解できたなら、コメントかDMで教えてください。
AI 私たちは、TextCortex 、ライティング業務の8割を代行するスタートアップです。
OpenAIの歴史
その中で、なぜOpenAIが重要視されているのでしょうか。
この分野での重要な関心を集めることができる灯台だったのです。
好奇心旺盛な学者、真面目な企業、クリエイティブな起業家、そしてトランスフォーマーの歴史に名を刻む一個人まで、あらゆるバックグラウンドを持つ人々をこの空間に引き込みます。
このストーリーは、GPT-3を作った人たちから始めましょう。
2015年末- この物語は、今日見られる多くの革新的な開発と同様に、技術者であるイーロン・マスク本人から始まります。
サム・アルトマンをはじめとする数人の投資家仲間とともに、研究コミュニティと自由に協力し、AI の倫理的開発の先頭に立つ非営利組織の設立に、10億米ドルという巨額の資金を提供した。
2019年は、OpenAIにとって本当にいろいろなことがあった年でした。
イーロン・マスクの退社後、マイクロソフトはさらに10億ドルの資金を投入し、同社を商業主導の営利団体に変貌させた。
OpenAIが市場投入の準備を進める中、あるモデルが波紋を広げました。当時は「危険だから世に出すな」と言われていたのです。
補足： 大学で機械学習を学んでいた私が宇宙に移住した理由のひとつに、上記のような危険性があります。
2020年、彼らはGPT-3を世に送り出した。
AI 前作の約116倍、1,750億円のパラメータ*を持つモデルです。
当初は、ごく一部の選ばれた機関しか実験できませんでしたが、最近になって、GPT-3の性能に見合った高額な費用を支払ってくれるすべての人に開放されました。
- パラメータは、AI の脳の大きさを補完・支援するものとして考えてください。
AI コピーライティングの登場
GPT-3は、多くのプロダクトビルダーを動かし、GPT-3の上に気持ちよく見えるユーザーインターフェイスを作り上げました。冒頭でそのうちのいくつかを紹介しただけです。
しかし、私たちは毎週のように、同じような製品が新しく発売されるのを目撃しています。
40本目の道具を見てから、自分の知識として情報を集めるのはやめました...。
GPT-3のAPI 、より優れた「コミュニケーター」であることで差別化を図っていると主張するものも見受けられました。
それは何を意味するのか？実際に差別化できるポイントなのでしょうか？
API は、アプリケーション・プログラミング・インターフェースの略称です。
複雑そうですが、映画に出てくる大きな神託には必ず門番が代弁していたのを覚えていますか？
API は、そんなコンピュータのためのものです。
これらAI のコピーライター各社は、GPT-3の門番に巡礼して、ユーザーの願望を送り、その答えを受け取っているのです。
話を戻して、GPT-3のゲートキーパーAPI 、最高のコミュニケーターになることを目指します。
コミュニケーションは重要ですが、作成時のオラクルのプロセスには影響しません。
OpenAIだけが、あなたのために作る人工知能を改善することができます。
しかし、GPT-3はもはやブロック上の唯一のオラクルではありません。
関心が高まるにつれ、さまざまな種類のオラクルが登場しています。TextCortex 、それぞれの目的に応じて最適なオラクルを実現するために、自社のデータでトレーニングすることが私たちの日々の糧となっています。
GPT-3書き込みツール使用時に気をつけるべき4つのこと
AI のようなコピーライティングツールが、雨の降る森の床に生えるキノコのように出現するのを、私たちは見てきました。
そのほとんどが、「手っ取り早くお金を稼ぎたい」という一心で動いています。
それは、そのソフトを開発している会社の安定性に関わる問題です。
試算してみたところ、パワーユーザーを例にとると、シングルユーザーで月100ドル程度の運用コストがかかることがわかりました。
GPT-3がタダで手に入るわけではないことに気づき、ライフタイムディールを始めた方にお悔やみを申し上げます。
それを買ったお客さんが、答えの返ってこないソフトを持って、閉ざされたドアの前に立っているのは悲しいことです。
AI また、700万人のユーザーを抱えるレプリカAI のような大規模なコンパニオン企業は、品質に影響を与えることができないと同時に、依存関係に縛られるために高い運用コストを支払うという限界から、GPT-3から遠ざかっています。
1.一番安い（寿命のある）案件に飛びつかないこと
人生の多くのことに言えることですが、安く買うと高くつきます。
ライフタイムディールもそうです。
これまで使っていたソフトが、あるときからカスタマーサポートを停止したり、根本的な動作不良で使えなくなったりして、私たちに連絡を取ってくるユーザーをたくさん見てきました。
気をつけよう...目つきにドルマークがある人に、すぐにお金を払ってしまうこと。
2.# oftemplates のトリックに引っかからないでください。
多くの広告templates は、あなたが興味を持ちそうなものを知るための単なるプレースホルダーに過ぎません。
これは、私たちが観察する共通の不満です。創造関連への指示」が悪いとか、創造パターンがずっと繰り返されるとか。
私たちは、コミュニティの中で密接な会話をしながら、ユーザーが何を望んでいるのかを積極的に聞いています。
私たちは、あるフォーマットに十分な関心があると判断した場合、深く掘り下げ、データを収集し、私たち自身のAI トランスフォーマーモデルを訓練し、地域社会に持続可能なものを提供します。
3.みんなが同じものを使うと、順位が下がる可能性がある
このように、AI を謳いながらも、結局のところ、入力された内容を押し付け、型にはめた処理をさせるだけのルールベースのソフトウェアは、すべて打撃を受けています。
GPT-3のような最新のAI テクノロジーは、信じられないほど創造的で自然な感じがしますが、彼らの創造物を検出することは困難であると仮定すると、安心感を与えます。
しかし、あまりにも多くの人が1つのパターンを使って作成すると、リバースエンジニアリングされてしまうことがあります。
GPT-3を実施しているプロバイダーが、1ヶ月に10.000Blog の記事を書くことを提供しているのを見かけます。
そういう悪質な業者は、解決策を考えるために、より多くのトレースをスパイラルさせるだけです。
現在、AI で生成されたコンテンツの利用を検出するために、RTC（relevancy through content）指標を活用することができるのではないかと考えています。
携帯電話市場の比較状況をあげてみよう。
サービスを提供する、アプリを作る、システムを攻めるとしたら、どれにしますか？
AppleのiOSは約27.5%、Androidsは71%のモバイルOS世界シェア？
そこで、AI-generatedコンテンツに取り組む際に、Googleの最初のターゲットが何であるかについて考えてみましょう。
その分野の専門家である目的主導型モデルを使うことが有利になります。
その上で、可能な限りカスタマイズ性を高める必要があります。たとえば、さまざまなクリエイティビティ・エンジンを活用することができます。
4.インフラが更新されたときの不安定さ
それらの大規模な言語モデルは、継続的に発展しています。
基盤の更新やトレーニングは、テキスト品質の出力に影響します。
AI コピーライティングツールの多くは、GPT-3の多くのバリエーションに依存しているため、そのインフラが変化すると品質が低下します。
また神託を受けるための通信手段」を見つけるまで、時間がかかるのです。）
GPT-3が自然言語生成の始まりに過ぎない理由と、GPT-3ではどのように違うことをするのか。TextCortex
もうかなり何度もネタバレしていましたが、GPT-3で自然言語生成のオリンピックを達成できたかどうか、私の答えはお察しください。
それは、「いいえ、していません。
GPT-3は、個人、学者、企業、政府をこの分野に呼び込む波紋を広げた大胆なステップであったと、私は迷うことなく言い切ります。
しかし、それは新しい時代の始まりでもあります。現在、私たちは、より多くのパラメータを持ち、より大きな脳を持つAIを作るための軍拡競争を見ています。
私のトランスフォーマー（映画）の物語マイクロソフトのメガトロン-チューリングモデルに戻ります。
GPT-3の3倍の大きさの脳を持つモデル。
その530億円のパラメータを使って、商品の説明文やblog の記事を書くのは、スマートフォンの充電だけを目的に石炭発電所を建設するようなものです。
それだけにとどまりません。
GPT-4がトリリオンパラメーターになるとの噂が浮上した。
グーグルは、すでに数兆円規模のモデルを実現したと発表した。
中国の呉道モデルもありますね。
GPT-3よりも10倍優れているということでしょうか？
パラメータサイズが大きいと、クリエイションも良くなるのでしょうか？
大きな力には、大きな責任が伴うのか？
ひとつ言えることは、パラメータサイズが大きいと、消費電力も大きくなるということです。
このような大規模な言語モデルの構築、学習、運用は環境にとって大敵です。
先ほど「事前学習済み」モデルについてお話したのを覚えていますか？学習できる量を超えた脳を作っても、何の役にも立ちません。最も賢い幼児は、環境から観察できることを学習するのが限界です。
OpenAI、DeepMind、EleutherAI、AI21 Labsなど、NLGスペースのOGに大きな敬意を払っています。
人類を一歩前進させるために、膨大な努力と資源を注ぎ込んでいる。
私たちは、彼らの探求に加わりたいと考えており、作品のメリットから手っ取り早く儲けることを渇望する人々を軽蔑しています。
TextCortex では、私たちは難しい仕事をするのが好きです。
なぜなら、本質的な部分に関して近道をすることで、永続的で競争力のある価値を築くことはできないからです。
創造の質を高める。
また、GPT-3はジェネラリスト、まさに何でも屋ですが、AI コピーライティングというユースケースには、すでに絶大な規模があるのです。
人類が一般化から専門化を経て発展し、現在に至っているように。
これは、自然言語生成にも訪れるでしょう。
そのため、TextCortex では、1つのサイズですべてのモデルを開発することはしていません。私たちは、ネットワークを確立し、組織化する小さな目的主導型モデルを構築します。
なぜなら、「ワンサイズ・フィット・オール」は、単純にすべての人に当てはまるわけではないからです。
私たちは、1つの巨大な1兆個のパラメータAI モデルの代わりに、100個、1000個のモデルのネットワークを構築し、専門家としてAI を書く仲間としてあなたにサービスを提供します。
私たちは、自分たちで厳選した知識やデータをもとに、独自のAI モデルをトレーニング、構築、テスト、開発、実験、導入しています。
ジェネラリストの世界でスペシャリストになるための指導。
私たちは、お客様のニーズとの関連性を見失いがちな100種類のプリライティングtemplates を提供する代わりに、私たちが特に探求し、知識を集め、AIを訓練してマスターしたtemplates をリリースします。
自分に合ったAI ライティングツールを選ぶ
何がいいのか、というシンプルな問いかけです。
経験年数1年のプロフェッショナルと、必要な分野で10年の深い知識を持つプロフェッショナルとでは、どちらがいいのでしょうか。
信頼できる契約書を書くべき弁護士が、チョコレートチップマフィンのレシピについて最も魅力的なブログを書く方法も知っておく必要があるのでしょうか。
私たちの小さな目的主導型のAI モデル手法で、なぜ、どのように、そして特定のフォーマットやライティングスタイルがどのようなものかを教えることができます。
例えば、私たちの長文モデルは、1,000万以上の非常に魅力的なブログで学習されました。
長編コンテンツは、魅力的なイントロから情報量の多いメインパート、そして結論ですべてが完結することを理解しているのです。
AI のモデルをユーザーのニーズに合わせてアレンジすることが、私たちの日々の糧となっています。
私たちは日々、このAI の専門家のネットワークを拡大することに努め、お客様が必要とするすべてのテキストボックスに彼らを連れてきています。
熱心な作家さんなんですね。
chrome extensionハイパーチャージで、あらゆるテキストボックスにあなたの作品を入れてみてください。
あなたは、NLGAI のソリューションをお探しの開発者ですか？私たちの API をテストするために私たちに近づいてください。
私たちのためにデータを提供したい？私たちのゲストになってください。
目的を持った創造的なAIを作ろう!
