.jpg)
Desde o surgimento do GPT-3, há uma torrente de iniciados a lutar pela atenção dos utilizadores que vendem AI serviços de copywriting para vários formatos.
Emails, blog posts, páginas de destino, anúncio copy, comunicação de vendas...
Lembra-se quando a maior parte do trabalho de tradução e revisão ainda era feito por humanos?
Depois chegou DeepL, Google Translate, e Grammarly.
Democratizando e acelerando a alfabetização e a língua para todos.
Adivinhe?
O que aconteceu lá está agora a acontecer com a criação de texto.
A camada de origem de toda a cadeia de valor.
Vamos discutir o que está a acontecer com AI copywriting, porque é que o GPT-3 é apenas o começo, e como é que a maioria destas ferramentas de copywriting AI não estão a fazer muito mais do que construir uma cara bonita no topo do mesmo núcleo.
Jarvis, Copy AI , CopySmith, CopySmith, CopyShark, Writesonic, Anyword...
Eles vieram, viram o GPT-3, e agora estão a tentar conquistá-lo como um potencial utilizador.
Algumas AI ferramentas de copywriting têm crescido incrivelmente rápido, construindo fortes pistas de rendimento, e angariando de investidores fantasiosos.
Muitas vezes, com centenas de templates que não cumprem realmente o que foi dito e, quando cozidos, são todos iguais, não tendo poder para influenciar e melhorar a sua própria qualidade de texto central.
Todos eles estão dependentes de...
GPT-3 da OpenAI.
Capaz de muita coisa, uma verdadeira potência generalista de inteligência artificial e um farol para muitas mentes curiosas que agora afluíram ao campo da geração da linguagem natural.
Mas o GPT-3 é apenas o início de um ramo tecnológico incrivelmente rápido de desenvolvimento.
De repente, houve o GPT-3 e o perigo tornou-se uma oportunidade. A história do OpenAI
Acompanhe-me para uma breve introdução técnica. Deixem-me falar-vos mais sobre o significado dessas cartas aparentemente secretas.
G P T - 3 significa Transformador Generativo Pré-treinado v3.
Deixe-me acompanhá-lo - palavra por palavra.
Começar facilmente por "generativo" significa que o modelo AI se destina a criar.
Com "transformador", não estamos a falar de Autobots do tamanho de um edifício de 3 andares, pois conhecemo-los dos filmes.
Os transformadores são um desenvolvimento relativamente novo no campo da aprendizagem profunda e da inteligência artificial.
Uma técnica que dá a uma máquina a capacidade de aprender os padrões da linguagem humana e de a continuar, criando frases palavra por palavra.
Um modelo transformador por si só é como um recém-nascido não capaz de fazer muito até aprender com os seus pais.
Os transformadores aprendem através da leitura de milhares de milhões de exemplos para se tornarem criativos.
É por isso que é chamado "pré-treinado" num grande corpo de linguagem humana.
Falamos de triliões de palavras.
Falarei também de modelos aqui e ali.
Não estamos aqui a fazer alta moda, portanto, tente pensar num modelo como um instantâneo de algo.
Incluindo todas as experiências, aprendizagens, e desenvolvimentos pelos quais passou.
Pense em como acordou esta manhã, neste único momento reflectindo e incluindo toda a sua vida cheia de experiência e aprendizagem que fez de si a pessoa que é hoje.
Imagine-se a tirar uma fotografia deste momento com todos os acontecimentos anteriormente influentes. Este é um modelo pré-treinado sobre as suas experiências.
Informe-me se isto tornou o modelo GPT-3 um pouco mais compreensível para si nos comentários ou num DM.
Somos TextCortex e AI um arranque que retira 80% do seu trabalho de escrita.
A história do OpenAI
Porque é que o OpenAI é importante neste contexto?
Eram o farol capaz de reunir o interesse crucial no terreno.
Atrair pessoas de todas as origens para o espaço a partir de académicos inquisitivos, empresas sérias, empreendedores criativos até indivíduos solteiros que todos querem fazer parte quando a tecnologia transformadora faz história.
Vamos começar este enredo com aqueles que criaram o GPT-3.
Final de 2015 - A história começa como com tantos desenvolvimentos inovadores que vemos hoje com o próprio tecnoking, Elon Musk.
Juntamente com Sam Altman e alguns outros amigos investidores, eles prometeram um total de mil milhões de dólares para construir uma organização sem fins lucrativos que colaboraria livremente com a comunidade de investigação e lideraria o desenvolvimento ético de AI.
2019 foi um ano verdadeiramente agitado para a OpenAI.
Depois de Elon Musk ter deixado a organizaçãoM icrosoft envolveu-se com mais mil milhões de dólares, transformando a empresa numa organização comercial com fins lucrativos.
Enquanto o OpenAI se preparava para comercializar, um dos seus modelos começou a fazer ondas - - na altura proclamado ser demasiado perigoso para ser lançado no mundo.
Sidenote: Os perigos acima mencionados foram uma das razões que me levou a mudar para o espaço enquanto ainda estava a estudar a aprendizagem de máquinas na universidade.
Em 2020 libertaram o GPT-3 para o mundo.
Um modelo AI quase 116 vezes maior do que o seu predecessor com 175 bn. de parâmetros*.
Inicialmente, apenas algumas poucas instituições seleccionadas tiveram acesso à experiência até há pouco tempo, quando abriram o GPT-3 a todas as pessoas dispostas a pagar o caro dólar pelas suas capacidades.
- pense nos parâmetros como o tamanho do AI cérebro que o complementa e ajuda.
O surgimento da AI copywriting
O GPT-3 motivou muitos construtores de produtos a criar uma interface de utilizador de aspecto agradável em cima do GPT-3. Acabei de mencionar alguns deles no início.
No entanto, observamos semanalmente novos lançamentos do sempre tão idêntico produto.
Depois de ver a 40ª ferramenta, deixei de recolher informações sobre eles para a minha base de conhecimentos.
Vi alguns deles afirmar que se estão a diferenciar por serem o melhor "comunicador para o API do GPT-3".
O que é que isso significa? Será um verdadeiro ponto de diferenciação?
API é a abreviatura de uma interface de programação de aplicações.
Parece complexo, mas lembra-se como os grandes oráculos dos filmes tinham sempre um porteiro a falar por eles?
O API é uma coisa para computadores.
Todas estas AI empresas de copywriting estão a fazer uma peregrinação à porteira do GPT-3 para enviar o desejo dos seus utilizadores e receber uma resposta a esse desejo.
De volta ao ponto de ser o melhor comunicador para o porteiro API do GPT-3.
Embora a comunicação seja crucial, ela não afecta o processo do oráculo ao criar.
Só o OpenAI pode melhorar a inteligência artificial criada para si.
Contudo, o GPT-3 já não é o único oráculo do bloco.
Com o interesse crescente, há uma variedade de oráculos diferentes disponíveis e em TextCortex é o nosso pão quotidiano para os treinarmos com os nossos próprios dados, a fim de alcançarmos o seu melhor para os seus respectivos fins.
4 coisas para ter cuidado ao utilizar as ferramentas de escrita GPT-3
Como já disse, vimos aquelas AI ferramentas de redação aparecerem como cogumelos no chão de uma floresta chuvosa.
A maioria deles com a única motivação - ganhar dinheiro rápido.
Isso torna-se um problema, quando se trata da estabilidade da empresa por detrás do software.
Fizemos algumas estimativas e tomando um exemplo nos nossos utilizadores de poder, as suas operações custariam cerca de 100 USD por mês para um único utilizador.
As minhas condolências aos que iniciaram negócios vitalícios apenas para perceberem que o GPT-3 não vem de graça.
É triste para os clientes que compraram aqueles que agora se colocam à frente da porta fechada com software que não responde de volta.
Além disso, grandes empresas companheiras AI como a Replika AI com os seus 7 milhões de utilizadores afastaram-se do GPT-3 devido à limitação de não poderem influenciar a qualidade, pagando simultaneamente um custo operacional elevado por estarem fechados em dependências.
1. Não salte para o negócio mais barato (vitalício)
Como acontece com muitas coisas na vida, comprar barato é caro.
O mesmo acontece com os negócios ao longo da vida.
Tenho visto muitos utilizadores chegarem até nós porque, a dada altura, o software com que trabalhavam ou desligavam o apoio ao cliente ou já não funcionava por si só, porque tinha uma falha operacional fundamental.
Tenha cuidado... com o pagamento do dólar rápido a alguém com sinais de dólar nos olhos.
2. Não caia no # do truque templates
Muitos publicitados templates são meros detentores de lugares para se ter uma ideia do que lhe possa interessar.
Esta é uma queixa comum que observamos. Uma má "instrução para a relevância da criação" ou um padrão de criação sempre repetido.
Perguntamos activamente aos nossos utilizadores em estreita conversa dentro das nossas comunidades o que querem.
Quando vemos interesse suficiente num formato, cavamos fundo, reunimos dados, treinamos os nossos próprios modelos de transformadores AI e oferecemos às nossas comunidades algo sustentável.
3. Quando todos usam o mesmo, pode prejudicar a sua classificação
Enquanto falamos, todos estes programas baseados em regras que afirmam ser AI mas que, em última análise, apenas empurram e rodam as suas entradas através de um processo de corte de cookies estão a ser atingidos.
Embora as tecnologias modernas AI como a GPT-3 se sintam incrivelmente criativas e naturais, dá-lhe uma sensação de segurança assumindo que a detecção das suas criações seria um desafio.
No entanto, se demasiadas pessoas estiverem a usar um padrão único para o criar podem ser engendradas inversamente.
Vemos fornecedores a executar o GPT-3 oferecendo-lhe a possibilidade de escrever 10.000 Blog artigos por mês.
Esses maus actores irão apenas espiralar mais vestígios para encontrar uma solução.
Actualmente, pensamos que uma relevância através da métrica de conteúdo (RTC) pode ser aproveitada para detectar a utilização de conteúdos gerados em AI .
Deixem-me dar-vos uma situação comparável no mercado dos telemóveis.
Se oferecesse um serviço, construiria uma aplicação ou atacaria um sistema para o qual iria?
O iOS da Apple com aprox. 27,5% ou Androids 71% de quota do sistema operativo móvel global?
Portanto, pense no que será o primeiro alvo do Google ao abordar AI- conteúdo gerado.
Será do seu interesse utilizar modelos orientados para fins específicos que sejam peritos na sua área.
Ao seu lado deve procurar a maior personalização possível. Oferecemos-lhe, por exemplo, a possibilidade de potenciar diferentes motores de criatividade.
4. Instabilidade quando as infra-estruturas são actualizadas
Esses grandes modelos linguísticos estão a desenvolver-se continuamente.
Qualquer actualização e formação da infra-estrutura subjacente afecta o resultado da qualidade do texto.
Como a maioria AI das ferramentas de copywriting são dependentes e dependentes das muitas variações do GPT-3, uma mudança nas suas infra-estruturas perturba a qualidade.
Leva tempo até que tenham encontrado "a sua comunicação com o oráculo novamente" ;)
Porque é que o GPT-3 é apenas o início da geração da linguagem natural e como fazemos as coisas de forma diferente em TextCortex
Já estava a estragar tudo algumas vezes e podem adivinhar a minha resposta para saber se conseguimos os Jogos Olímpicos da geração da linguagem natural com o GPT-3?
É um não, não o fizemos.
Sem hesitação, digo novamente que o GPT-3 foi o passo ousado que fez ondas chamando indivíduos, académicos, empresas e governos para o terreno.
No entanto, é o início de uma nova era. Actualmente vemos uma corrida aos armamentos na criação de IAs com cada vez mais parâmetros, cérebros cada vez maiores.
Voltando aos meus transformadores (o filme), a narrativa Microsofts Megatron-Turing modelo.
Um modelo com um cérebro 3x o tamanho do GPT-3.
Utilizar os seus 530 bn. parâmetros para escrever uma descrição do seu produto ou o seu artigo blog é como construir uma central eléctrica a carvão com o único objectivo de carregar o seu smartphone.
Não se fica por aí.
Surgiram rumores de que o GPT-4 estará nos triliões de parâmetros.
O Google anunciou que já tinha conseguido um modelo nos triliões.
O modelo chinês Wu Dao também está lá.
Isso significa que são 10x melhores do que o GPT-3?
O maior tamanho dos parâmetros vem com melhor criação?
O grande poder vem com grandes responsabilidades?
Uma coisa é certa: com grandes tamanhos de parâmetros vem certamente um grande consumo de energia.
A construção, formação e operação de modelos linguísticos tão grandes são um desastre para o ambiente.
Lembra-se de como falei anteriormente de modelos "pré-formados"? Não ajuda a criar um cérebro que ultrapassa a quantidade com que pode aprender. A criança mais inteligente limita-se a aprender o que pode observar a partir dos seus ambientes.
Temos um enorme respeito pelos OGs do espaço NLG, desde o OpenAI ao DeepMind, passando pelo EleutherAI e os Laboratórios AI21.
Todos os esforços e recursos maciços para trazer a humanidade um passo em frente.
Procuramos juntar-nos a eles na sua busca e desprezar aqueles que estão sedentos do dinheiro rápido dos méritos do seu trabalho.
Em TextCortex gostamos de fazer o trabalho árduo.
Porque nenhum valor duradouro e competitivo é construído tomando o atalho quando se trata do seu próprio núcleo.
A qualidade da criação.
E embora o GPT-3 seja um generalista, um verdadeiro "jack" de todos os ofícios, já é imenso em tamanho para o caso de utilização de AI copywriting.
Tal como a humanidade passou da generalização à especialização para se desenvolver e chegar onde estamos hoje.
Isto chegará também à geração da linguagem natural.
É por isso que em TextCortex não estamos a desenvolver um modelo de tamanho único para todos os modelos. Construímos pequenos modelos orientados para objectivos específicos, estabelecendo e orquestrando uma rede.
Porque um "tamanho único serve a todos", simplesmente não serve a todos.
Em vez de um trilião maciço de parâmetros AI modelo construímos uma rede de 100s e 1000s de modelos que lhe servem de companheiro de escrita especializado AI .
Estamos a treinar, construir, testar, desenvolver, experimentar e implementar os nossos próprios modelos AI com os nossos próprios conhecimentos e dados cuidadosamente seleccionados.
Ensinando-os a tornarem-se especialistas num mundo de generalistas.
Em vez de oferecer 100s de pré-escrita templates que muitas vezes falham a relevância para as suas necessidades, estamos a lançar templates que explorámos especificamente, reunimos conhecimentos, e treinámos as nossas IAs para dominar.
Escolha a ferramenta de escrita apropriada AI para si
É uma simples questão de saber o que prefere?
Um profissional com um ano de experiência ou um profissional com 10 anos de profundo conhecimento na área de que necessita?
Um advogado que deve escrever contratos fiáveis também precisa de saber como escrever os blogs mais envolventes sobre receitas de muffins com pepitas de chocolate?
Com a nossa metodologia de modelos mais pequenos AI , podemos ensinar-lhes porquê, como e como certos formatos e estilos de escrita se assemelham.
Por exemplo, o nosso modelo de forma longa foi treinado em mais de 10 milhões de blogues altamente envolventes.
Compreendem que o conteúdo de forma longa consiste numa introdução envolvente a uma parte principal informativa com uma conclusão que leva tudo a um ponto.
A adaptação dos modelos AI às necessidades dos nossos utilizadores é o nosso pão nosso de cada dia.
Todos os dias nos esforçamos por alargar esta rede de peritos AI e trazemo-los para cada caixa de texto que precisa que eles sejam.
É um escritor ávido?
Veja a nossa chrome extension hiper-carregando a sua criação em todas as caixas de texto que existem.
É um promotor à procura de uma solução NLG AI ? Aproxime-se de nós para testar a nossa API.
Quer contribuir com dados para a nossa causa? Por favor, seja nosso convidado.
Construamos AIs criativos com propósito!
