Το Conversion AI μπορεί να είναι το κλειδί για την αποφυγή μιας τεχνολογικής πλάτης

Η ζήτηση για περιεχόμενο παρουσιάζει σταθερή και απότομη αύξηση. Για να αποκτήσουμε μια ρεαλιστική εικόνα του ρυθμού ανάπτυξης, η Adobe (ADBE ) διεξήγαγε μια έρευνα που περιελάμβανε περισσότερους από 2,600 επαγγελματίες εμπειρίας πελατών και μάρκετινγκ σε μεγάλες παγκόσμιες οικονομίες. 

Τα αποτελέσματα της έρευνας, όπως δημοσιεύτηκαν από την Adobe τον Μάρτιο του 2023, έδειξαν μια αύξηση της ζήτησης για περιεχόμενο τουλάχιστον διπλάσια κατά τα τελευταία δύο χρόνια. Περίπου τα δύο τρίτα ήταν ακόμη πιο αισιόδοξοι για το μέλλον του περιεχομένου. Δήλωσαν ότι αναμένουν ότι η ζήτηση θα αυξηθεί μεταξύ πέντε έως είκοσι φορές τις επόμενες είκοσι ώρες. 

Η εξυπηρέτηση αυτής της ζήτησης έχει αναγκάσει τις εταιρείες να επιλέξουν νέα μοντέλα παραγωγής περιεχομένου. Σύμφωνα με την World Federation of Advertisers, πάνω από το ήμισυ των μεγάλων διεθνών εταιρειών έχουν αναπτύξει εσωτερικές δυνατότητες παραγωγής περιεχομένου. Αλλά είναι αυτό αρκετό; Λοιπόν, το conversion AI έχει ανταποκριθεί στην πρόκληση. 

Τι είναι το Conversion AI;

Το Conversion AI αφορά τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης για να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να επικοινωνούν καλύτερα με τους πελάτες τους και να πραγματοποιούν περισσότερες πωλήσεις. Το κάνει βοηθώντας στη δημιουργία, βελτίωση και διαχείριση περιεχομένου όπως κείμενα, εικόνες και ήχους. Αυτό διευκολύνει τις εταιρείες να κερδίζουν την προσοχή του κοινού τους, να δημιουργούν περιεχόμενο που πραγματικά τους αγγίζει και να βελτιώνουν την εμπειρία τους, όλα μέσω έξυπνης τεχνολογίας AI.

Σήμερα, οι εταιρείες μπορούν να χρησιμοποιήσουν το Conversion AI για να επιτύχουν μια σειρά στόχων μάρκετινγκ περιεχομένου, συμπεριλαμβανομένων κειμένων διαφημίσεων στο Facebook και το Google, περιεχομένου ιστοσελίδων, κοινωνικών δημοσιεύσεων και άλλων. Αλλά πώς το Conversion AI το κάνει δυνατό; Ποια είναι η τεχνολογία που το τροφοδοτεί; Για αυτό, πρέπει να γνωρίζουμε τα Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα ή LLMs.

Τι είναι ένα Μεγάλο Γλωσσικό Μοντέλο;

Είναι ένα είδος AI που μπορεί να μάθει από μεγάλες ποσότητες κειμένου και δεδομένων. Υπάρχουν περιπτώσεις χρήσης όπου αυτά τα μοντέλα AI μπορούν να επεξεργαστούν εκατοντάδες δισεκατομμύρια σημεία δεδομένων για να παράγουν ουσιαστικές γνώσεις, στρατηγικές και προβλέψεις.

Η Γένεση των LLMs εν συντομία

Τα σύγχρονα LLM εμφανίστηκαν πριν έξι χρόνια, το 2017. Αυτά τα LLM χρησιμοποίησαν μοντέλα transformer που μπορούσαν να διαχειριστούν μεγάλο αριθμό παραμέτρων για να κατανοούν και να παράγουν ακριβείς απαντήσεις γρήγορα.

Τέσσερα χρόνια αργότερα, το 2021, το Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence παρουσίασε τον όρο και την έννοια των μοντέλων-θεμελίων. Το όνομα προήλθε από το γεγονός ότι αυτά τα μεγάλα και επιδραστικά μοντέλα λειτουργούν ως θεμέλια για περαιτέρω βελτιστοποιήσεις και περιπτώσεις χρήσης. Με την ανάπτυξη των LLM, η δημιουργία περιεχομένου, ιδιαίτερα σε γραπτή μορφή, υπέστη σημαντικές αλλαγές.

Η Επίδραση των LLMs

Η Έρευνα της ARK Invest δείχνει ότι τα τελευταία δύο χρόνια, η ποιότητα γραφής των LLM έχει σημειώσει σημαντική βελτίωση. Αυτό οδήγησε σε μεγαλύτερη εμπιστοσύνη και υιοθέτηση λύσεων που βασίζονται σε LLM για τη δημιουργία περιεχομένου.

Ως αποτέλεσμα, το κόστος συγγραφής γραπτού περιεχομένου έχει μειωθεί δραστικά. Ήταν σχετικά σταθερό σε πραγματικούς όρους κατά τον τελευταίο αιώνα, κοντά στα 100 USD ανά 1.000 λέξεις. Τα τελευταία δύο χρόνια, όμως, αυτό το κόστος έχει μειωθεί στα 0,10 USD και ακόμη λιγότερο.

Η απόδοση και η παραγωγικότητα προβλέπεται να βελτιωθούν περαιτέρω καθώς η απόδοση της εκπαίδευσης AI προοδεύει γρήγορα. Οι ερευνητές AI καινοτομούν στην εκπαίδευση και την εκτέλεση, το υλικό και το σχεδιασμό μοντέλων, βελτιώνοντας την απόδοση ενώ μειώνουν τα κόστη. Αναμένεται αυτό να αποφέρει πάνω από πέντε φορές την απόδοση το 2024, χρησιμοποιώντας το 2023 ως βάση.

Υπήρξαν αρκετές αλγοριθμικές καινοτομίες που οδήγησαν σε ανώτερη ικανότητα γραφής και βελτιωμένη παραγωγικότητα και απόδοση των LLM. Η ενίσχυση της μάθησης από ανθρώπινη ανατροφοδότηση, για παράδειγμα, έχει βοηθήσει πολύ. Τα prompts έχουν βελτιστοποιηθεί ώστε να υπερβαίνουν τα ανθρώπινα prompts κατά περισσότερο από 50%.

Οι δυνατότητες Speculative Decoding έχουν επιταχύνει την εκτέλεση δύο έως τρεις φορές σε συγκεκριμένα μοντέλα. Οι ερευνητές επίσης έχουν προληπτικά δώσει προτεραιότητα στο κόστος εκτέλεσης. Και οι προσπάθειές τους δείχνουν αποτελέσματα, με το κόστος εκτέλεσης να πέφτει με ετήσιο ρυθμό κοντά στο 86%, ταχύτερα από το κόστος εκπαίδευσης. Τα μοντέλα GPT έχουν δει σχεδόν τριπλασιασμένη ταχύτητα εκπαίδευσης με το Flash Attention 2.

Με όλες αυτές τις βελτιώσεις και ενισχύσεις που συμβαίνουν με ταχύτητα πυραύλου, διεξάγονται επίσης έρευνες για να διαπιστωθεί αν ένα πιθανό επίπεδο (πλάτη) είναι επικείμενο στη χρήση των LLM και αν μπορεί να αποφευχθεί.

Κάντε κλικ εδώ για να μάθετε γιατί το 2023 ήταν το έτος που ξεχώρισε η τεχνητή νοημοσύνη.

Πιθανή Πλάτη των LLMs και η Αποφυγή της

Οι ερευνητές εξετάζουν ένα πιθανό σενάριο όπου τα LLM θα εξαντλήσουν τα δεδομένα, οδηγώντας σε περιορισμένη απόδοση. Τα LLM χρειάζονται συνεχή παροχή μεγάλων όγκων δεδομένων εκπαίδευσης για να συνεχίζουν να μαθαίνουν και να βελτιώνονται. Ωστόσο, η υπολογιστική ισχύς και η πιθανή έλλειψη δεδομένων εκπαίδευσης φαίνονται ως ανησυχία.

Σύμφωνα με τις εκτιμήσεις της Epoch AI, οι υψηλής ποιότητας πηγές γλώσσας/δεδομένων, όπως βιβλία και επιστημονικά άρθρα, θα μπορούσαν να εξαντληθούν μέχρι το 2024. Και τότε θα πρέπει να αξιοποιηθεί ένα μεγαλύτερο σύνολο ανεξερεύνητων δεδομένων όρασης. Αυτά τα ανεξερεύνητα δεδομένα όρασης που μπορούν να βοηθήσουν τα LLM να αποφύγουν την πλάτη περιλαμβάνουν τις λέξεις που μιλούνται και άλλους τύπους δεδομένων του φυσικού κόσμου.

Η έρευνα δείχνει ότι ετησίως, τριάντα τετράκις δισεκατομμύρια λέξεις εκφωνούνται. Τα εργαλεία μετατροπής ομιλίας σε κείμενο και παρόμοια συλλαμβάνουν πάνω από 80 τρισεκατομμύρια λέξεις καθημερινά. Επιπλέον, υπάρχουν ταξί, φορτηγά, drones και άλλα ρομποτικά οχήματα που παράγουν μεγάλους όγκους δεδομένων του φυσικού κόσμου και συνθετικά δεδομένα που ενισχύουν τα πρωτογενή δεδομένα. Όλα αυτά τα ανεξερεύνητα δεδομένα μπορούν να λειτουργήσουν ως ανεπανάληπτος πλούτος πόρων και να βελτιώσουν τα LLM.

Ωστόσο, οι βελτιώσεις στην απόδοση, την παραγωγικότητα και την ποιότητα δεν αφορούν μόνο την εντόπιση ανεξερεύνητων κοιτασμάτων δεδομένων. Πολλές καινοτόμες εταιρείες κάνουν ολοκληρωμένες προσπάθειες για να βελτιώσουν το σενάριο συνολικά.

#1. Replit AI

Όσον αφορά την ενίσχυση της παραγωγικότητας, το Replit AI αποτελεί μία από τις σημαντικότερες ιστορίες επιτυχίας. Ως βοηθός κώδικα, έχει αυξήσει την παραγωγικότητα και το επίπεδο ικανοποίησης εργασίας των προγραμματιστών λογισμικού. Βοηθά να εξαλειφθούν τα επαναλαμβανόμενα μέρη του κώδικα, ώστε να επικεντρωθεί κανείς στα δημιουργικά στοιχεία της εργασίας.

Το Replit AI απλοποιεί τον προγραμματισμό ενσωματώνοντας έναν AI δημιουργό κώδικα που εξαλείφει την ανάγκη εναλλαγής καρτελών, προσφέροντας προτάσεις αυτόματης συμπλήρωσης κώδικα για ταχύτερη πρόοδο. Βελτιώνει την κατανόηση του έργου με τη λειτουργία Code Context για τη συγγραφή σχετικών επόμενων γραμμών και εντοπίζει προληπτικά προβλήματα, προτείνοντας διορθώσεις απευθείας μέσα σε μια αδιάσπαστη διεπαφή επεξεργαστή.

Συνολικά, το Replit AI είναι μια αποδοτική σουίτα λειτουργιών δημιουργίας κώδικα AI, συμπεριλαμβανομένων των Complete Code, Generate Code, Edit Code και Explain Code.

Τι τροφοδοτεί το Replit AI είναι τα LLM. Επιστρέφει αποτελέσματα που δημιουργούνται από μεγάλα γλωσσικά μοντέλα εκπαιδευμένα σε δημόσια διαθέσιμο κώδικα και βελτιστοποιημένα από το Replit. Λαμβάνει υπόψη το συνομιλιακό prompt και τη γλώσσα προγραμματισμού που χρησιμοποιείται για να κάνει προτάσεις και εξηγήσεις σχετικά με τον παραγόμενο κώδικα.

Οι λειτουργίες του Replit AI είναι διαθέσιμες δωρεάν σε όλους τους χρήστες. Το μόνο που χρειάζεται είναι ένας λογαριασμός Replit. Το Replit AI αποδίδει καλύτερα με κώδικα JavaScript και Python, αλλά υποστηρίζει 16 γλώσσες, συμπεριλαμβανομένων των Bash, C, C#, C++, CSS, Go, Java, JavaScript, HTML, PHP, Perl, Python, R, Ruby, Rust και SQL.

Σύμφωνα με τις πιο πρόσφατες διαθέσιμες πληροφορίες, η εταιρεία συγκέντρωσε 97,4 εκατομμύρια δολάρια με αποτίμηση 1,16 δισεκατομμυρίου δολαρίων για να επεκτείνει τις υπηρεσίες cloud της και να ηγηθεί στην ανάπτυξη AI τον Απρίλιο του 2023.

#2. Github Copilot

Μια άλλη υπηρεσία βοήθειας κώδικα, παρόμοια με το Replit AI, που βοήθησε στη βελτίωση της παραγωγικότητας των προγραμματιστών σε εργασίες κώδικα κατά 2,2 φορές το 2023, είναι το Github Copilot. Το Github Copilot προσφέρει προσαρμοσμένη βοήθεια καθ’ όλη τη διάρκεια του κύκλου ζωής της ανάπτυξης λογισμικού.

Σύμφωνα με τα αποτελέσματα μιας έρευνας ικανοποίησης καταναλωτών, οι προγραμματιστές που χρησιμοποιούν το Github Copilot αναφέρουν έως και 75% μεγαλύτερη ικανοποίηση με τη δουλειά τους σε σύγκριση με όσους δεν το χρησιμοποιούν και είναι έως και 55% πιο παραγωγικοί στη συγγραφή κώδικα χωρίς να θυσιάζουν την ποιότητα.

Το Github Copilot εκπαιδεύεται με κείμενα φυσικής γλώσσας και πηγαίο κώδικα από δημόσια διαθέσιμες πηγές, συμπεριλαμβανομένου κώδικα σε δημόσια αποθετήρια στο GitHub. Εκπαιδεύεται σε όλες τις γλώσσες που εμφανίζονται σε δημόσια αποθετήρια. Ωστόσο, γλώσσες με λιγότερη παρουσία σε δημόσια αποθετήρια μπορεί να αποδειχθούν λιγότερο αποτελεσματικές. Το Github Copilot μπορεί να χρησιμοποιηθεί από μεμονωμένους προγραμματιστές, ελεύθερους επαγγελματίες, φοιτητές, εκπαιδευτικούς και συντηρητές ανοιχτού κώδικα.

Σύμφωνα με δημόσια διαθέσιμες δηλώσεις του Αντιπροέδρου Προϊόντων της Microsoft , Mario Rodriguez, το GitHub Copilot ευδοκιμεί και παράγει έσοδα με ετήσιο ρυθμό 100 εκατομμύρια δολάρια.

#3. MosaicML

Η MosaicML βοηθά στην εκπαίδευση LLM, τοποθετημένη ως λύση που φέρνει τη γενετική AI σε όλους, προσφέροντας όλα όσα χρειάζονται για την εκπαίδευση και την ανάπτυξη μοντέλων σε δεδομένα χρηστών. Η σειρά MPT Foundation διευκολύνει την εύκολη ενσωμάτωση LLM σε εφαρμογές που λειτουργούν τόσο σε ανοιχτού κώδικα όσο και σε εμπορικά αδειοδοτημένα μοντέλα.

Η εκπαίδευση MosaicML δίνει τη δυνατότητα στους προγραμματιστές να προεκπαιδεύσουν ή να βελτιστοποιήσουν μοντέλα με πλήρη έλεγχο των δεδομένων, απλοποιώντας τη διαδικασία σε μία εντολή που στοχεύει σε έναν κάδο S3. Η πλατφόρμα διαχειρίζεται αποτελεσματικά την ορχήστρωση, τις αποτυχίες κόμβων και την υποδομή, όπως φαίνεται από τη χρήση του Replit της Mosaic ML για την εκπαίδευση του Ghostwriter LLM, παρουσιάζοντας κορυφαία αποτελέσματα μέσα σε μια εβδομάδα.

Η προσέγγιση της MosaicML στην εκπαίδευση σε οποιοδήποτε περιβάλλον cloud δίνει έμφαση στην ιδιωτικότητα των δεδομένων, την ασφάλεια και την πλήρη ιδιοκτησία του μοντέλου, με δυνατότητες που υποστηρίζουν απρόσκοπτες μεταβάσεις μεταξύ clouds. Προσφέρει πλήρη ιδιοκτησία δεδομένων, φιλτράρισμα περιεχομένου σύμφωνα με τις επιχειρηματικές ανάγκες και ενσωμάτωση plug-and-play με υπάρχουσες γραμμές δεδομένων, είναι ανεξάρτητη από το cloud και αποδεδειγμένη σε επιχειρήσεις.

Τον Ιούνιο του προηγούμενου έτους, η εξαγορά της Mosaic ML από τη Databricks σε συμφωνία αξίας 1,3 δισεκατομμυρίων δολαρίων τόνισε τη σημαντική της επιρροή στην αγορά και την αξία της πρότασης.

#4. Anthropic

Το κορυφαίο προϊόν της Anthropic, Claude, λειτουργεί σε δύο μοντέλα: Claude και Claude Instant.

Το Claude είναι το πιο ισχυρό μοντέλο της Anthropic που διαπρέπει σε μια σειρά εργασιών, από σύνθετο διάλογο και δημιουργία δημιουργικού περιεχομένου έως λεπτομερείς οδηγίες. Λειτουργεί καλά σε σενάρια που απαιτούν σύνθετη λογική, δημιουργικότητα, προσεκτικούς διαλόγους, κωδικοποίηση και λεπτομερή δημιουργία περιεχομένου.

Το Claude Instant – η ταχύτερη και φθηνότερη έκδοση του Claude – βοηθά σε ανεπίσημο διάλογο, ανάλυση κειμένου, σύνοψη και κατανόηση εγγράφων. Λειτουργεί καλά όπου απαιτείται απόδοση με χαμηλό κόστος. Εκτελεί το έργο του με μειωμένη καθυστέρηση.

Γενικά, το Claude είναι κατάλληλο για επεξεργασία μεγάλων όγκων κειμένου, φυσικούς διαλόγους, λήψη απαντήσεων και αυτοματοποίηση ροών εργασίας. Από την εξυπηρέτηση πελατών έως το νομικό, την εκπαίδευση, την αναζήτηση και τις εργασίες back‑office, το Claude είναι κατάλληλο για μια ποικιλία σεναρίων χρήσης.

Σύμφωνα με αναφορές που δημοσιεύθηκαν στα τέλη Δεκεμβρίου 2023, η Anthropic, θεωρούμενη ανταγωνιστής της OpenAI, βρίσκεται σε διαπραγματεύσεις για την άντληση 750 εκατομμυρίων δολαρίων σε χρηματοδότηση με αποτίμηση 18,4 δισεκατομμυρίων δολαρίων.

#5. Humata

Με το Humata, μπορεί κανείς να περιηγηθεί εύκολα σε μακρά τεχνικά έγγραφα. Το Humata PDF AI βοηθά στην περίληψη ευρημάτων, τη σύγκριση εγγράφων και την αναζήτηση απαντήσεων. Είναι συμβατό με απεριόριστα αρχεία που ανεβαίνουν χωρίς όριο μεγέθους. Οι απαντήσεις του AI εγγράφου συνοδεύονται από παραπομπές ώστε να μπορεί κανείς να εντοπίσει την πηγή της πληροφορίας.

Δεδομένου ότι είναι σαν το ChatGPT για PDF, μπορεί να ξαναγράψει τη σύνοψη μέχρι την ικανοποίηση. Ωστόσο, σε αντίθεση με το ChatGPT, το Humata μπορεί να δουλεύει με αρχεία, να διαβάζει κάθε αρχείο που ανεβάζεται και να δημιουργεί απαντήσεις βάσει του περιεχομένου των εγγράφων.

Στις 2 Οκτωβρίου 2023, η Humata AI ανακοίνωσε την επιτυχή ολοκλήρωση του τελευταίου γύρου χρηματοδότησης, όπου συγκέντρωσε 3,5 εκατομμύρια δολάρια από το Gradient Ventures της Google, το ARK Invest της Cathie Wood, το M13 και άλλους εξέχοντες επενδυτές για τον αρχικό του γύρο.

#6. OpenAI

Τέλος, καμία συζήτηση γύρω από την AI, τη μάθηση LLM και τις δυνατότητες δημιουργίας περιεχομένου δεν μπορεί να ολοκληρωθεί χωρίς την αναφορά στην OpenAI, την εταιρεία που έχει κερδίσει τη μεγαλύτερη δημοτικότητα στην κατασκευή γενετικών μοντέλων χρησιμοποιώντας τεχνολογία που ονομάζεται deep learning και αξιοποιεί μεγάλο όγκο δεδομένων για την εκπαίδευση συστημάτων AI.

Η OpenAI διαθέτει υπηρεσίες Chat, Image και Audio. Το GPT-3, ένα αυτοπαλινδρομικό γλωσσικό μοντέλο, έχει εκπαιδευτεί με 175 δισεκατομμύρια παραμέτρους. Ωστόσο, έχει εκπαιδεύσει γλωσσικά μοντέλα που είναι ακόμη καλύτερα από το GPT-3 στην κατανόηση των προθέσεων των χρηστών.

Ανάμεσα στα προϊόντα που σχετίζονται με εικόνες, η έρευνα της OpenAI για γενετική μοντελοποίηση εικόνων οδήγησε σε μοντέλα αναπαράστασης όπως το CLIP, που δημιουργεί έναν χάρτη μεταξύ κειμένου και εικόνων για την AI, και το DALL‑E, ένα εργαλείο για τη δημιουργία ζωντανών εικόνων από περιγραφές κειμένου.

Τέλος, έχει σημειώσει προόδους στον τομέα του ήχου με τα Whisper, Jukebox και Musenet. Το Whisper προσφέρει ισχυρές δυνατότητες αναγνώρισης ομιλίας στα αγγλικά, ενώ το Jukebox βοηθά στη δημιουργία μουσικής σε διάφορα είδη και στυλ καλλιτεχνών. Το MuseNet είναι ένα βαθύ νευρωνικό δίκτυο που μπορεί να δημιουργήσει πλήρεις μουσικές συνθέσεις με ποικιλία οργάνων.

Σύμφωνα με αναφορές που δημοσιεύθηκαν στα τέλη Δεκεμβρίου 2023, η OpenAI βρίσκεται σε αρχικές συζητήσεις για την άντληση νέου γύρου χρηματοδότησης με αποτίμηση τουλάχιστον 100 δισεκατομμυρίων δολαρίων.

Πέρα από την Πλάτη: Ο Δρόμος Μπροστά 

Η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει βοηθήσει τη δημιουργία περιεχομένου να προχωρήσει εκατομμύρια μίλια σε πολύ σύντομο χρονικό διάστημα. Το μέλλον θα είναι πιο φωτεινό και πιο ευημερούμενο, όπου τα υπολογιστικά συστήματα και το λογισμικό που εξελίσσονται με τα δεδομένα θα λύνουν αδύνατα προβλήματα.

Οι οικονομικοί τομείς όλων των ειδών θα μπορούν να αξιοποιούν την τεχνολογία καλύτερα, αυτοματοποιώντας κάθε είδους επαναλαμβανόμενη και χρονοβόρα εργασία γνώσης. Ενώ μοντέλα όπως το GPT‑4 θα αυξήσουν την παραγωγικότητα, τα ανοιχτού κώδικα μοντέλα AI θα οδηγήσουν σε δραστικά μειωμένα λειτουργικά κόστη και ριζικά αυξημένη αποδοτικότητα. Οι ερευνητές εκτιμούν όχι μόνο την αποφυγή μιας τεχνολογικής πλάτης, αλλά και την τετραπλασίαση της παραγωγικότητας των εργαζομένων γνώσης έως το 2030.

Αυτό υπογραμμίζει τη σημασία των Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων στο τεχνολογικό οικοσύστημα, καθώς έχουν διαδραματίσει καθοριστικό ρόλο σε όλα αυτά. Βοήθησαν προϊόντα όπως το ChatGPT να εδραιώσουν την κατανόηση του κοινού για την AI, παρέχοντας ταυτόχρονα μια απλή διεπαφή συνομιλίας που οποιοσδήποτε μιλάει οποιαδήποτε γλώσσα μπορεί να χρησιμοποιήσει προς όφελός του.

Κάντε κλικ εδώ για να μάθετε τα πάντα για την επένδυση στην τεχνητή νοημοσύνη (AI).