Generatív AI API GPT-4 és ChatGPT alternatívákkal

Mi az a generatív mesterséges intelligencia?

A generatív mesterséges intelligencia egy divatos szó, amely szöveggeneráló modelleket tervez. Ezek a modellek egy szövegrészletet fogadnak el bemenetként, és az eredeti bemenet szellemében generálják a szöveg többi részét. Ön dönti el, hogy mekkora legyen a generált szöveg, és hogy mennyi kontextust szeretne átadni a modellnek a bemenetben...

Tegyük fel, hogy a következő szöveggel rendelkezünk:

LLaMA 3 is a powerful Natural Language Processing model

Tegyük fel, hogy a fenti szövegből körülbelül 250 szót szeretne generálni. Egyszerűen küldje el a szöveget a modellnek, és a modell legenerálja a többit:

LLaMA 3 is a powerful Natural Language Processing model that does what every model should do: predict your future behavior. It's very effective at detecting patterns in your real-time input, predicting upcoming events and responses that you may not even consider. LLaMA 3's power consists of a set of internal neural processes that are extremely accurate. But at the same time that results are good, they need to be fast. So LLaMA 3 is designed to run on the server. To speed up your results, you may need to use the cloud. Here's why: you may be storing your business data in the cloud. And using the cloud may mean that you can't get your data into the Natural Language Processing process because you have to transfer everything over the cloud.

Az alapvető generatív modellek általában némi "prompt engineeringet" igényelnek ahhoz, hogy megértsük, mit várunk tőlük. A prompt engineeringről bővebben olvashat a néhány lövéses tanulásról szóló külön cikkünkben: itt.

Ha ezeket a generatív modelleket az adott felhasználási esetekre finomhangolják, még lenyűgözőbb eredményeket érhetnek el. A legtöbb modern generatív modell valójában úgy van finomhangolva, hogy megértse az emberi utasításokat anélkül, hogy bármilyen azonnali mérnöki beavatkozást igényelne (más néven "utasításos" modellek). Az ilyen instruct modellek használatáról bővebben olvashat dedikált útmutatónkban: itt.

A generatív modelleknek köszönhetően bármilyen mesterséges intelligencia felhasználási esetet megvalósíthat, amennyiben fejlett és sokoldalú modellt használ: hangulatelemzés, nyelvtani és helyesírási korrekció, kérdésválaszolás, kódgenerálás, gépi fordítás, szándékosztályozás, parafrazálás... és még sok más!

Generatív mesterséges intelligencia

Miért érdemes generatív AI modelleket használni?

A generatív mesterséges intelligencia nagyszerű módja a szövegértéssel vagy szövegírással kapcsolatos bármilyen feladat automatizálásának. Íme néhány példa.

Marketing tartalomgenerálás

A tartalomkészítés manapság kulcsfontosságú a SEO szempontjából, de egyben fárasztó munka is. Miért nem bízza ezt egy dedikált AI-modellre, és koncentráljon valami fontosabbra?

Chatbotok

Az AI chatbotok jelentősen növelhetik az ügyfélszolgálat hatékonyságát és elérhetőségét azáltal, hogy azonnali, 24/7-es válaszokat adnak a megkeresésekre, ezáltal javítva az ügyfelek elégedettségét. Emellett automatizálhatják a rutinfeladatokat, lehetővé téve a vállalkozások számára, hogy az emberi erőforrásokat összetettebb problémákra és stratégiai kezdeményezésekre fordítsák.

Nyelvtan és helyesírás javítása

Az AI-alapú helyesírás-ellenőrzés jelentősen javíthatja az üzleti kommunikáció szakszerűségét és olvashatóságát, csökkentve a félreértések valószínűségét és javítva a vállalat hírnevét. Emellett egyszerűsíti a dokumentumok előkészítését és az e-mailes levelezést, időt takarít meg, és csökkenti az alkalmazottakra nehezedő terhet a hibák manuális kiszűrése miatt.

Összefoglaló

Az összegzés a hosszú üzleti dokumentumokat, jelentéseket és a kommunikációt tömör, könnyen emészthető összefoglalókká alakíthatja át, időt takarítva meg, és biztosítva, hogy a legfontosabb meglátások és döntések gyorsan elérhetőek legyenek. Ez javíthatja a döntéshozatalt, fokozhatja a termelékenységet, és javíthatja az információk megőrzését a szervezet minden szintjén.

Az NLP Cloud generatív AI API-ja

Az NLP Cloud egy generatív AI API-t kínál, amely lehetővé teszi a szöveggenerálást a LLaMA 3, a ChatDolphin, a Mixtral 8x7B, a Yi 34B és mások segítségével. Ezek a modellek a ChatGPT, a GPT-3.5 és a GPT-4 hatékony alternatívái. Használhatja előre betanított modelljeinket, feltöltheti saját generatív modelljeit, vagy finomhangolhatja saját generatív modelljét, amely tökéletesen az Ön felhasználási esetére van szabva.

További részletekért lásd a generatív modellekről szóló dokumentációnkat. itt.

A generatív mesterséges intelligencia helyi tesztelése egy dolog, de annak megbízható használata a termelésben egy másik dolog. Az NLP Cloud segítségével mindkettőt megteheti!

Próbálja ki a generatív AI-t
ingyen

Gyakran ismételt kérdések

Mi az a szöveggeneratív mesterséges intelligencia?

A szöveggeneráló mesterséges intelligencia olyan mesterséges intelligencia rendszerekre utal, amelyek a meglévő szövegek hatalmas adathalmazaiból tanulva automatikusan írásos tartalmakat, például történeteket, cikkeket, kódokat és egyebeket hoznak létre. Az adatokban található mintákat, összefüggéseket és struktúrákat elemzi, hogy új, összefüggő és a kontextus szempontjából releváns szöveget hozzon létre a témák széles skálájáról.

Mi a különbség a generatív mesterséges intelligencia, a mélytanulás és a gépi tanulás között?

A generatív mesterséges intelligencia a valós adatokat utánzó új adatpéldányok (például képek, szöveg vagy zene) létrehozására összpontosít, a mélytanulás több rétegű neurális hálózatokat használ nagy mennyiségű adatból való tanuláshoz, a gépi tanulás pedig egy tágabb terület, amely algoritmusokat és statisztikai modelleket foglal magában, amelyek lehetővé teszik a számítógépek számára, hogy feladatokat hajtsanak végre anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket, és amelyeknek a mélytanulás egy részhalmaza. Lényegében a generatív AI létrehozza, a mélytanulás kifinomult módot biztosít a komplexitásból való tanuláshoz, a gépi tanulás pedig a számítógépek adatokból való tanulásra való tanításának átfogó elve.

Miben különbözik a generatív mesterséges intelligencia a mesterséges intelligencia más típusaitól?

A generatív AI abban különbözik a mesterséges intelligencia más típusaitól, hogy képes új adatpéldányokat (például képeket, szöveget vagy hangokat) létrehozni, amelyek hasonlítanak a képzési adatokra, ellentétben a hagyományos AI-val, amely a meglévő adatok megértésére és tanulására összpontosít, új adatpéldányok generálása nélkül. Olyan modelleket használ, mint a generatív adverzális hálózatok (GAN-ok) vagy a variációs autókódolók (VAE-k), hogy olyan új kimeneteket állítson elő, amelyek megkülönböztethetetlenek a valós adatoktól.

Milyen gyakorlati alkalmazásai vannak a generatív mesterséges intelligenciának az iparágakban?

A generatív mesterséges intelligencia forradalmasítja az iparágakat azáltal, hogy lehetővé teszi a személyre szabott tartalom létrehozását a marketingben, például személyre szabott hirdetések vagy közösségi médiatartalmak generálását. A szórakoztatóiparban pedig segíti a filmek és videojátékok számára a valósághű, számítógéppel generált képek (CGI) kifejlesztését. A kutatás és fejlesztés területén a generatív AI felgyorsítja a gyógyszerkutatást azáltal, hogy molekulaszerkezeteket jósol és új vegyületeket generál, ezáltal csökkentve a laboratóriumi kísérletekkel járó időt és költségeket.

Hogyan használják a vállalkozások a generatív AI-t az ügyfélélmény javítására?

A vállalkozások a generatív mesterséges intelligenciát az ügyfélinterakciók és válaszok valós idejű személyre szabására használják, javítva ezzel az ügyfélkiszolgálás relevanciáját és hatékonyságát. Emellett olyan magával ragadó és testreszabott tartalmakat, termékajánlásokat és élményeket hoznak létre, amelyek megfelelnek az ügyfelek egyedi preferenciáinak és igényeinek, növelve az általános elégedettséget és elkötelezettséget.

Milyen kulcsfontosságú technológiák teszik lehetővé a generatív mesterséges intelligencia működését?

A generatív mesterséges intelligencia elsősorban gépi tanulási algoritmusok és neurális hálózatok segítségével működik, az olyan technikák, mint a generatív adverzális hálózatok (GAN-ok) és a transzformátorok különösen fontosak a szöveggenerálási, képalkotási és nyelvi fordítási feladatokban. A nagy teljesítményű számítási erőforrások és a hatalmas adathalmazok szintén elengedhetetlenek e modellek hatékony képzéséhez.

Hogyan járulnak hozzá a neurális hálózatok a generatív mesterséges intelligencia rendszerek funkcionalitásához?

A neurális hálózatok a generatív mesterséges intelligencia rendszerek alapjául szolgálnak azáltal, hogy hatalmas adathalmazokból tanulnak mintákat, jellemzőket és kapcsolatokat, lehetővé téve az eredeti adatokat utánzó új adatpéldányok létrehozását. Ez a képesség kulcsfontosságú az olyan alkalmazásokban, mint a kép- és beszédszintézis, ahol a mesterséges intelligenciának meg kell értenie és pontosan le kell másolnia az összetett mintákat.

Milyen kihívások merülnek fel a generatív mesterséges intelligencia modellek képzésében?

A generatív mesterséges intelligenciamodellek képzése olyan kihívásokkal néz szembe, mint például a hatalmas mennyiségű adatból való tanulás, valamint a generált kimenetek pontosságának és sokféleségének biztosítása anélkül, hogy a torzítások vagy értelmetlen eredmények állandósulnának. Ezenfelül ezek a modellek gyakran jelentős számítási erőforrásokat igényelnek, ami drágává és időigényessé teszi a betanításukat.

Hogyan értékeljük a generatív mesterséges intelligencia pontosságát?

A generatív mesterséges intelligenciamodellek értékelése általában magában foglalja a teljesítmény értékelését olyan mérőszámok segítségével, mint a pontosság, a precizitás, a visszahívás és az F1 pontszám előrejelző feladatok esetén, vagy olyan speciális mérőszámok, mint a BLEU természetes nyelvi generálás esetén és az Inception Score (IS) vagy a Fréchet Inception Distance (FID) képgenerálás esetén, valamint az emberi értékelésen keresztül történő minőségi értékelés a generált kimenetek realizmusának és relevanciájának megítélése érdekében.

Milyen nyelveket támogat az Ön AI API-ja a generatív AI számára?

200 nyelven támogatjuk a generatív AI-t

Kipróbálhatom ingyen a generatív AI API-t?

Igen, az NLP Cloud összes modelljéhez hasonlóan a generatív AI API végpont is ingyenesen tesztelhető.

Hogyan kezeli az Ön AI API-ja az adatvédelmet és a biztonságot a generatív AI-folyamat során?

Az NLP Cloud az adatvédelemre összpontosít: nem naplózzuk és nem tároljuk az API-nkban tett kérések tartalmát. Az NLP Cloud megfelel a HIPAA- és a GDPR-szabályozásnak.
Próbálja ki a generatív AI-t
ingyen