Generativ AI API med GPT-4 och ChatGPT-alternativ

Vad är generativ AI?

Generativ AI är ett fint ord för att designa textgenereringsmodeller. Dessa modeller tar en bit text som input och genererar resten av texten åt dig, i samma anda som din ursprungliga input. Det är upp till dig att bestämma hur stor den genererade texten ska vara och hur mycket kontext du vill skicka till modellen i din input...

Låt oss säga att du har följande textstycke:

LLaMA 3 is a powerful Natural Language Processing model

Låt oss nu säga att du vill generera ca 250 ord från ovanstående text. Skicka bara din text till modellen så genererar den resten:

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.

Grundläggande generativa modeller kräver vanligtvis lite "prompt engineering" för att förstå vad du förväntar dig av dem. Du kan läsa mer om prompt engineering i vår särskilda artikel om few-shot learning: här.

När de har finjusterats för specifika användningsfall kan dessa generativa modeller ge ännu mer imponerande resultat. De flesta moderna generativa modeller är faktiskt finjusterade för att förstå mänskliga instruktioner utan att kräva någon snabb teknik (även kända som "instruct"-modeller). Du kan läsa mer om hur du använder sådana instruct-modeller i vår guide: här.

Du kan uppnå alla AI-användningsfall tack vare generativa modeller, så länge du använder en avancerad och mångsidig modell: sentimentanalys, grammatik- och stavningskorrigering, frågesvar, kodgenerering, maskinöversättning, avsiktsklassificering, parafrasering ... och mycket mer!

Generativ AI

Varför använda generativa AI-modeller?

Generativ AI är ett utmärkt sätt att automatisera alla typer av uppgifter som rör textförståelse eller textskrivning. Här är ett par exempel.

Marknadsföring Generering av innehåll

Att skapa innehåll är avgörande för SEO idag, men det är också ett tråkigt jobb. Varför inte överlåta det till en dedikerad AI-modell och fokusera på något viktigare?

Chatbotar

AI-chattbottar kan avsevärt förbättra kundtjänstens effektivitet och tillgänglighet genom att ge omedelbara svar på förfrågningar dygnet runt, vilket förbättrar kundnöjdheten. De kan också automatisera rutinuppgifter, vilket gör att företagen kan avsätta personalresurser till mer komplexa frågor och strategiska initiativ.

Grammatik- och stavningskorrigering

AI-baserad stavningskontroll kan avsevärt förbättra affärskommunikationens professionalism och läsbarhet, minska risken för missförstånd och förbättra företagets rykte. Den effektiviserar också dokumentberedning och e-postkorrespondens, vilket sparar tid och minskar bördan för de anställda att fånga upp fel manuellt.

Sammanfattning

Sammanfattning kan omvandla långa affärsdokument, rapporter och kommunikation till kortfattade, lättsmälta sammanfattningar, vilket sparar tid och säkerställer att viktiga insikter och beslut är snabbt tillgängliga. Detta kan förbättra beslutsfattandet, öka produktiviteten och förbättra informationsbevarandet på alla nivåer i en organisation.

NLP Clouds API för generativ AI

NLP Cloud föreslår ett generativt AI API som gör att du kan utföra textgenerering direkt med LLaMA 3, ChatDolphin, Mixtral 8x7B, Yi 34B och mer. Dessa modeller är kraftfulla alternativ till ChatGPT, GPT-3.5 och GPT-4. Du kan antingen använda våra förtränade modeller, ladda upp dina egna generativa modeller eller finjustera din egen generativa modell som är perfekt anpassad till ditt användningsfall

För mer information, se vår dokumentation om generativa modeller här.

Att testa generativ AI lokalt är en sak, men att använda den tillförlitligt i produktion är en annan sak. Med NLP Cloud kan du bara göra båda!

Prova generativ AI
gratis

Vanliga frågor och svar

Vad är textgenerativ AI?

Textgenererande AI avser system för artificiell intelligens som är utformade för att automatiskt skapa skriftligt innehåll, inklusive berättelser, artiklar, kod och mer, genom att lära sig från stora datamängder av befintlig text. Den analyserar mönster, sammanhang och strukturer i data för att generera ny, sammanhängande och kontextuellt relevant text om ett brett spektrum av ämnen.

Vad är skillnaden mellan generativ AI, djupinlärning och maskininlärning?

Generativ AI fokuserar på att skapa nya datainstanser (som bilder, text eller musik) som efterliknar verkliga data, djupinlärning använder neurala nätverk med flera lager för att lära sig av stora mängder data, och maskininlärning är ett bredare område som omfattar algoritmer och statistiska modeller som gör att datorer kan utföra uppgifter utan att uttryckligen programmeras för var och en av dem, varav djupinlärning är en delmängd. Generativ AI skapar, deep learning ger ett sofistikerat sätt att lära sig av komplexitet och machine learning är den övergripande principen för att lära datorer att lära sig av data.

Hur skiljer sig generativ AI från andra typer av artificiell intelligens?

Generativ AI skiljer sig från andra typer av artificiell intelligens genom sin förmåga att skapa nya datainstanser (som bilder, text eller ljud) som liknar träningsdata, till skillnad från traditionell AI som fokuserar på att förstå och lära av befintliga data utan att generera nya datainstanser. Den använder modeller som Generative Adversarial Networks (GAN) eller Variational Autoencoders (VAE) för att producera nya utdata som inte går att skilja från verkliga data.

Vilka är de praktiska tillämpningarna av generativ AI i olika branscher?

Generativ AI revolutionerar branscher genom att möjliggöra personligt innehåll inom marknadsföring, t.ex. skräddarsydda annonser eller innehåll i sociala medier. Inom underhållningsindustrin bidrar den till utvecklingen av realistiska datorgenererade bilder (CGI) för filmer och videospel. Inom forskning och utveckling påskyndar generativ AI dessutom upptäckten av nya läkemedel genom att förutsäga molekylstrukturer och generera nya föreningar, vilket minskar tid och kostnader i samband med laboratorieexperiment.

Hur utnyttjar företag generativ AI för att förbättra kundupplevelsen?

Företag använder generativ AI för att anpassa kundinteraktioner och svar i realtid, vilket förbättrar relevansen och effektiviteten i kundtjänsten. Dessutom skapar de fördjupat och anpassat innehåll, produktrekommendationer och upplevelser som uppfyller specifika kundpreferenser och behov, vilket ökar den övergripande tillfredsställelsen och engagemanget.

Vilka nyckelteknologier möjliggör generativ AI?

Generativ AI fungerar främst genom maskininlärningsalgoritmer och neurala nätverk, där tekniker som Generative Adversarial Networks (GAN) och transformers är särskilt viktiga för uppgifter som textgenerering, bildskapande och språköversättning. Högpresterande datorresurser och massiva datamängder är också avgörande för att effektivt kunna träna dessa modeller.

Hur bidrar neurala nätverk till funktionaliteten hos generativa AI-system?

Neurala nätverk utgör grunden för generativa AI-system genom att de lär sig mönster, egenskaper och relationer i stora datamängder, vilket gör det möjligt att generera nya datainstanser som efterliknar originaldata. Den här förmågan är avgörande i tillämpningar som bild- och talsyntes, där AI måste förstå och återskapa komplexa mönster på ett korrekt sätt.

Vilka är utmaningarna med att träna generativa AI-modeller?

Att träna generativa AI-modeller står inför utmaningar som att kräva stora mängder data att lära sig av och säkerställa noggrannhet och mångfald i de genererade utdata utan att föreviga fördomar eller producera nonsensresultat. Dessutom kräver dessa modeller ofta betydande beräkningsresurser, vilket gör dem dyra och tidskrävande att träna.

Hur utvärderar man noggrannheten hos generativ AI?

Att utvärdera en generativ AI-modell innebär vanligtvis att bedöma dess prestanda med hjälp av mått som noggrannhet, precision, återkallelse och F1-poäng för prediktiva uppgifter, eller specialiserade mått som BLEU för generering av naturligt språk och Inception Score (IS) eller Fréchet Inception Distance (FID) för bildgenerering, tillsammans med kvalitativ bedömning genom mänsklig utvärdering för att bedöma realismen och relevansen av genererade utdata.

Vilka språk stöder ert AI-API för generativ AI?

Vi stöder generativ AI på 200 språk

Kan jag testa ert API för generativ AI gratis?

Ja, som alla modeller på NLP Cloud kan den generativa AI API-slutpunkten testas gratis

Hur hanterar ert AI API datasekretess och datasäkerhet under den generativa AI-processen?

NLP Cloud fokuserar på dataintegritet genom design: vi loggar eller lagrar inte innehållet i de förfrågningar du gör på vårt API. NLP Cloud är både HIPAA- och GDPR-kompatibel.
Prova generativ AI
gratis