Роль ИИ в создании контента

Искусственный интеллект - не то место, где роботы могут писать целые статьи для блога вашей организации. Между тем, один из подходов к использованию ИИ - это создание небольшого количества информации с явными частями контента, подобными твитам, обновлениям новостей и отчетам, с помощью инноваций в области генерации естественного языка.

Важнейшим нововведением, обеспечивающим создание контента на основе ИИ, является генерация естественного языка (NLG). NLG используется для преобразования компьютеризированной информации в составленные истории. Решения NLG - это невероятные решения для контентной рекламы, которые помогают клиентам создавать контент.

Некоторое недавно используемое программное обеспечение для создания контента, включая Article Forge, Rytr, Conversion AI, Article Builder и т. Д., Но последнее, что в настоящее время используется для генерации контента, - это GPT-3 (Generative Pre-Training Transformer - 3), созданный OpenAI, который, как правило, люди говорят, что знает контент почти для всего, будь то маркетинг, образование, профессиональная работа или что-то еще.

Что такое GPT-3 в AI

GPT-3 (Генеративный предварительно обученный преобразователь - 3) авторегрессионная языковая модель, которая использует глубокое обучение, чтобы выяснить, как создавать контент, похожий на человека. Это модель прогнозирования языка третьего поколения в серии GPT-n (и замена GPT-2), разработанная OpenAI, лабораторией исследования искусственного интеллекта в Сан-Франциско. GPT-3 в настоящее время работает в бета-версии. Его можно использовать только в коммерческих и исследовательских целях с использованием специального запрошенного API.

Полная версия GPT-3 имеет 175 миллиардов параметров машинного обучения. GPT-3 является частью тенденции в системах обработки естественного языка (NLP) для предварительно обученных языковых представлений. Перед выпуском GPT-3 самой крупной языковой моделью была Microsoft Turing NLG, представленная в феврале 2020 года, с емкостью 17 миллиардов параметров - менее десятой части GPT-3.

Качество текста, созданного GPT-3, настолько высокое, что его трудно отличить от текста, написанного человеком.

Как создавать контент с помощью GPT-3

GPT-3 создает текст с использованием алгоритмов, которые предварительно обучены - им фактически предоставлена ​​вся информация, необходимая для выполнения их задания. В частности, им было передано около 570 ГБ текстовых данных, накопленных в результате сканирования Интернета (свободно доступный набор данных, известный как CommonCrawl), а также различные записи, выбранные OpenAI, включая содержимое Википедии.

Если вы зададите ему вопрос, вы ожидаете, что наиболее полезной реакцией будет ответ. Если вы попросите его выполнить задание, например, составить краткое изложение или сочинить стихотворение, вы получите краткое изложение или стихотворение. С технической точки зрения, она также была описана как крупнейшая из когда-либо созданных искусственных нейронных сетей.

Насколько он вписывается в общую классификацию приложений ИИ, GPT-3 представляет собой модель языкового прогнозирования. Это означает, что это алгоритмическая конструкция, предназначенная для преобразования одного фрагмента языка в то, что, по его мнению, является наиболее полезным для клиента фрагментом языка.

Чтобы научиться создавать языковые конструкции, такие как предложения, он использует семантическую аналитику - изучая не только слова и их значения, но также собирая понимание того, как использование слов различается в зависимости от других слов, также используемых в тексте.

Это также тип машинного обучения, который называется обучением без учителя в свете того факта, что обучающая информация исключает любые данные о том, что является «правильной» или «неправильной» реакцией, как и в случае с обучением с учителем. Все данные, необходимые для определения вероятности того, что результат будет тем, что нужно клиенту, накапливается из самих обучающих текстов.

Это делается путем изучения употребления слов и предложений, а затем их разбиения на части и попыток воссоздать их.

Преимущества GPT-3 при создании контента

Что-то необычное, что делает GPT-3 таким значимым, заключается в том, что пока что это так хорошо, что это самая большая обученная модель. Его параметр обучения составляет 175 миллиардов параметров, что делает его в несколько раз больше, чем любая языковая модель в любой момент. Неудивительно, что GPT-3 поразительно хитрый. Он имеет преимущество перед другими моделями в том, что он может выполнять задачи без множества настроек; он просто требует минимального литературного интерактивного экспоната, а все остальное делает модель. Это так важно для достижения следующего и даже большего:

  • Написание рассказов с хорошими концовками
  • Перевод общих языков (улучшение по сравнению с GPT-2)
  • Выполнение арифметических операций до 5 цифр с большой точностью
  • Отвечая на вопросы. В том числе банальные загадки с правильностью.
  • Написание новостных статей - только заголовок

GPT-3 действительно сможет ускорить ваш рабочий процесс, помочь вам в разработке идей, составлении электронных писем, реагировании на вопросы, интерпретации вашего контента на разных диалектах и ​​мотивации. Представьте себе написание с помощью GPT-3 - это может дать вам новые ориентиры для создания вашего контента.

Как мы использовали GPT-3 для автоматического создания различных типов содержания

DiveDeepAI разработало интеллектуальное приложение, которое работает по автогенерации копирующего контента с использованием GPT-3 API. Это платформа для эффективного обработки данных, которая может генерировать все типы контента, как формального, так и неформального. Он может генерировать более 20 различных типов письма, включая контент цифрового маркетинга, описания продуктов, сопроводительные письма, идеи для стартапов, идеи для блогов и т. Д.

GPT-3 может создавать все, что имеет языковую структуру, а это означает, что он может отвечать на вопросы, писать эссе, резюмировать длинные тексты, переводить языки, делать заметки и даже создавать компьютерный код.

Поскольку сам код пока недоступен для широкой публики (подробнее об этом позже), доступ доступен только избранным разработчикам через API, поддерживаемый OpenAI. С тех пор, как API был доступен в июне этого года, появились примеры поэзии, прозы, новостных репортажей и художественной литературы. DiveDeepAI использует один и тот же API для разных типов генерации интеллектуального контента в своем приложении.