Conversion AI voi olla avain teknologisen tasanteen välttämiseen

Sisältöjen kysyntä kasvaa tasaisesti ja jyrkästi. Saadakseen realistisen kuvan kasvuvauhdista Adobe (ADBE ) toteutti kyselyn, joka sisälsi yli 2,600 asiakaskokemus- ja markkinointiasiantuntijaa suurten maailmanlaajuisten talouksien alueella. 

Adobe:n maaliskuussa 2023 julkaisemien kyselyn tulosten mukaan sisällön kysyntä on kasvanut vähintään kaksinkertaiseksi viimeisen kahden vuoden aikana. Noin kaksi kolmasosaa oli vieläkin optimistisempia sisällön tulevaisuudesta. He arvioivat, että kysyntä kasvaa viidestä kahteenkymmeneen kertaan seuraavan kahdenkymmenen vuoden aikana. 

Tämän kysynnän tyydyttäminen on pakottanut yritykset valitsemaan uusia sisällöntuotantomalleja. World Federation of Advertisers -järjestön mukaan yli puolet suurista kansainvälisistä yrityksistä on kehittänyt sisäisiä sisällöntuotantokapasiteetteja. Mutta riittääkö se? No, conversion AI on vastannut haasteeseen. 

Mikä on Conversion AI?

Conversion AI tarkoittaa tekoälyn käyttöä, jonka avulla yritykset voivat kommunikoida asiakkaidensa kanssa paremmin ja tehdä enemmän myyntiä. Se tekee tämän auttamalla sisällön, kuten kirjoituksen, kuvien ja äänten, luomisessa, parantamisessa ja hallinnassa. Tämä helpottaa yrityksiä saamaan yleisönsä huomion, luomaan sisältöä, joka todella resonoi heidän kanssaan, ja parantamaan käyttökokemusta, kaikki älykkään AI-teknologian avulla.

Nykyään yritykset voivat käyttää Conversion AI täyttääkseen erilaisia sisällöntuotannon markkinointitavoitteita, kuten Facebook- ja Google-mainostekstejä, verkkosivuston sisältöä, sosiaalisen median julkaisuja ja paljon muuta. Mutta miten Conversion AI tekee kaiken mahdolliseksi? Mikä teknologia sitä mahdollistaa? Tätä varten meidän täytyy tuntea Large Language Models eli LLM:t. 

Mikä on suuri kielimalli?

Se on eräänlainen tekoäly, joka voi oppia suurista tekstimääristä ja datasta. On käyttötapauksia, joissa nämä AI-mallit pystyvät käsittelemään satoja miljardeja datapisteitä tuottaakseen merkityksellisiä oivalluksia, strategioita ja ennusteita. 

LLM:ien synty lyhyesti

Nykyajan LLM:t tulivat näkyviin kuusi vuotta sitten, vuonna 2017. Nämä LLM:t hyödynsivät transformer-malleja, jotka pystyvät käsittelemään suuren määrän parametreja ymmärtääkseen ja tuottaakseen tarkkoja vastauksia nopeasti. 

Neljä vuotta myöhemmin, vuonna 2021, Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence esitteli termin ja käsitteen foundation-mallit. Nimi juontui siitä, että nämä suuret ja vaikuttavat mallit toimivat perustana jatkokehitykselle ja käyttötapauksille. LLM:n kehittymisen myötä sisällöntuotanto, erityisesti kirjallisessa muodossa, koki merkittäviä muutoksia. 

LLM:ien vaikutus

ARK Invest’s Research osoittaa, että viimeisen kahden vuoden aikana LLM:ien kirjoituslaatu on parantunut merkittävästi. Tämä on lisännyt luottamusta ja LLM-pohjaisten ratkaisujen käyttöönottoa sisällön tuottamiseen. 

Tämän seurauksena kirjoitetun sisällön tuottamisen kustannukset ovat laskeneet dramaattisesti. Ne olivat suhteellisen vakioita viimeisen vuosisadan aikana, noin 100 USD per 1 000 kirjoitettua sanaa. Viimeisen kahden vuoden aikana hinta on kuitenkin pudonnut 0,10 USD:iin tai vieläkin alempaan. 

Suorituskyky ja tuottavuus paranevat edelleen, kun AI:n koulutussuorituskyky kehittyy nopeasti. AI-tutkijat innovoivat koulutuksessa ja inferenssissä, laitteistossa ja mallisuunnittelussa, parantaen suorituskykyä samalla kun kustannukset vähenevät. Odotetaan, että vuonna 2024 saavutetaan yli viidenkertainen suorituskyvyn kasvu verrattuna vuoteen 2023.

On syntynyt useita algoritminen innovaatioita, jotka ovat johtaneet parempaan kirjoitustaitoon sekä parantaneet LLM:ien tuottavuutta ja suorituskykyä. Esimerkiksi ihmispalautteesta oppiva vahvistusoppiminen on auttanut merkittävästi. Kehoteita on optimoitu ylittämään ihmiskehotteet yli 50 %.

Spekulatiivisen dekoodauksen ominaisuudet ovat nopeuttaneet inferenssiä kahdesta kolmeen kertaan tietyissä malleissa. Tutkijat ovat myös olleet proaktiivisia priorisoidessaan inferenssikustannuksia. Heidän ponnistelunsa tuottavat tuloksia, kun inferenssikustannukset laskevat noin 86 % vuodessa, nopeammin kuin koulutuskustannukset. GPT-mallit ovat nähneet lähes kolminkertaisen koulutusnopeuden kasvun Flash Attention 2:n avulla.

Kaikkien näiden parannusten ja kehitysten edetessä rakettinopeudella, tutkitaan myös, onko LLM:ien käytössä mahdollinen tasanne lähestymässä ja voidaanko se välttää.

Klikkaa tästä oppiaksesi, miksi vuosi 2023 oli läpimurto vuosi tekoälylle.

LLM:ien mahdollinen tasanne ja sen välttäminen

Tutkijat tarkastelevat mahdollista tilannetta, jossa LLM:t loppuvat datasta, mikä johtaa rajoitettuun suorituskykyyn. LLM:t täytyy ruokkia jatkuvasti suurilla määrillä koulutusdataa, jotta ne voivat oppia ja kehittyä. Kuitenkin laskentateho ja mahdollinen koulutusdatan puute näyttävät olevan huolenaiheita.

Epoch AI:n arvioiden mukaan korkealaatuiset kieli- ja datalähteet, kuten kirjat ja tieteelliset artikkelit, voivat olla loppuun kuluneet vuoteen 2024 mennessä. Tällöin täytyy turvautua laajempaan, tutkimattomaan visuaaliseen dataan. Näihin tutkimattomiin visuaalisiin datoihin, jotka voivat auttaa LLM:itä välttämään tasannetta, kuuluvat puhutut sanat sekä muut fyysisen maailman datatyypit.

Tutkimusten mukaan vuosittain puhutaan kolmekymmentä kvadriljoonaa sanaa. Puheesta tekstiin -generaattorit ja vastaavat työkalut tallentavat yli 80 biljoonaa päivittäin puheena lausuttua sanaa. Lisäksi takseja, kuorma-autoja, droneja ja muita robottiajoneuvoja tuottavat suuria määriä fyysisen maailman dataa sekä synteettistä dataa, joka täydentää perusdataa. Kaikki nämä tutkimattomat tiedot voivat toimia vertaansa vailla olevana resurssivarastona ja parantaa LLM:ien suorituskykyä.

Kuitenkin suorituskyvyn, tuottavuuden ja laadun parantaminen ei rajoitu pelkästään tutkimattomien datakaivosten löytämiseen. Useat innovatiiviset yritykset tekevät kokonaisvaltaisia ponnistuksia tilanteen parantamiseksi.

#1. Replit AI

Tuottavuuden lisäämisessä Replit AI on ollut yksi merkittävimmistä menestystarinoista. Koodausavustajana se on nostanut ohjelmistokehittäjien tuottavuutta ja työtyytyväisyyttä. Se poistaa koodauksen iteratiiviset osat, jotta käyttäjä voi keskittyä työn luoviin osiin.

Replit AI tehostaa koodausta integroimalla AI-koodigeneraattorin, joka poistaa tarvetta välilehtien vaihtamiseen, tarjoten automaattisia koodiehdotuksia nopeampaan etenemiseen. Se parantaa projektin ymmärrystä Code Context -toiminnallaan, joka kirjoittaa relevantteja seuraavia rivejä ja havaitsee proaktiivisesti ongelmia ehdottaen korjauksia suoraan saumattomassa editoriympäristössä.

Kaiken kaikkiaan Replit AI on tehokas AI-koodigeneraattoriohjelma, joka sisältää ominaisuudet Complete Code, Generate Code, Edit Code ja Explain Code.

Replit AI:n taustalla ovat LLM:t. Se palauttaa tuloksia suurista kielimalleista, jotka on koulutettu julkisesti saatavilla olevalla koodilla ja Replitin hienosäätämänä. Se ottaa huomioon keskustelukehotteen ja käytetyn ohjelmointikielen antaakseen ehdotuksia ja selityksiä luodulle koodille.

Replit AI:n ominaisuudet ovat ilmaiseksi kaikkien käyttäjien saatavilla. Tarvitsee vain Replit-tilin. Replit AI toimii parhaiten JavaScript- ja Python-koodin kanssa, mutta tukee 16 kieltä, mukaan lukien Bash, C, C#, C++, CSS, Go, Java, JavaScript, HTML, PHP, Perl, Python, R, Ruby, Rust ja SQL.

Viimeisimpien saatavilla olevien tietojen mukaan yritys keräsi 97,4 miljoonaa USD 1,16 miljardia USD arvostuksella laajentaakseen pilvipalveluitaan ja johdattaakseen AI-kehitystä huhtikuussa 2023. 

#2. Github Copilot

Toinen koodausavustajapalvelu, joka on samankaltainen kuin Replit AI, ja joka on auttanut kehittäjien tuottavuutta koodaustehtävissä 2,2‑kertaisesti vuonna 2023, on Github Copilot. Github Copilot tarjoaa kontekstuaalista apua koko ohjelmistokehityksen elinkaaren ajan.

Kuluttajatutkimuksen tyytyväisyyslukujen mukaan Github Copilotin käyttäjät raportoivat jopa 75 % korkeampaa tyytyväisyyttä työhönsä kuin ne, jotka eivät käytä sitä, ja ovat jopa 55 % tuottavampia koodin kirjoittamisessa ilman laadun heikkenemistä.

Github Copilot kouluttaa itseään luonnollisen kielen tekstillä ja lähdekoodilla julkisista lähteistä, mukaan lukien koodi julkisissa GitHub-repositorioissa. Se on koulutettu kaikilla julkisissa repositorioissa esiintyvillä kielillä. Kuitenkin vähemmän edustetut kielet voivat olla vähemmän tehokkaita. Github Copilotia voivat käyttää yksittäiset kehittäjät, freelancerit, opiskelijat, opettajat ja avoimen lähdekoodin ylläpitäjät.

Microsoftin tuotepäällikön julkisesti saatavilla olevien lausuntojen mukaan Mario Rodriguez, Github Copilot menestyy ja tuottaa tuloja noin 100 miljoonaa USD vuodessa.

#3. MosaicML

MosaicML auttaa kouluttamaan LLM:itä, ja se on ratkaisu, joka tuo generatiivisen AI:n kaikille, tarjoten kaiken tarvittavan mallien kouluttamiseen ja käyttöönottoon käyttäjädatan perusteella. Sen MPT Foundation Series mahdollistaa helpon LLM-integraation sovelluksiin, jotka toimivat sekä avoimen lähdekoodin että kaupallisesti lisensoitujen mallien kanssa.

MosaicML:n koulutus antaa kehittäjille mahdollisuuden esikouluttaa tai hienosäätää malleja täydellisellä datan hallinnalla, yksinkertaistaen prosessin yhdeksi komennoksi, joka kohdistetaan S3-buckettiin. Alusta hoitaa tehokkaasti orkestroinnin, solmujen epäonnistumiset ja infrastruktuurin, kuten Replitin käyttö Mosaic ML:stä Ghostwriter-LLM:n kouluttamiseen osoittaa, saavuttaen huipputuloksia viikon sisällä.

MosaicML:n lähestymistapa koulutukseen missä tahansa pilviympäristössä korostaa datan yksityisyyttä, turvallisuutta ja täyttä mallin omistajuutta, ja sen ominaisuudet tukevat saumattomia siirtymiä pilvien välillä. Se tarjoaa täyden datan omistajuuden, sisällön suodatuksen liiketoiminnan tarpeiden mukaan sekä plug-and-play -integraation olemassa oleviin dataputkiin, ollen pilvialustariippumaton ja yrityksille todistettu.

Edellisen vuoden kesäkuussa Mosaic ML:n Databricksin ostaminen arvostettu 1,3 miljardia USD korosti sen merkittävää markkinavaikutusta ja arvolupausta.

#4. Anthropic

Anthropicin lippulaivatuote, Claude, toimii kahdella mallilla: Claude ja Claude Instant.

Claude on Antropicin voimakkain malli, joka loistaa monenlaisissa tehtävissä, aina kehittyneestä dialogista ja luovasta sisällöntuotannosta yksityiskohtaiseen ohjeistukseen. Se toimii hyvin tilanteissa, jotka vaativat monimutkaista päättelyä, luovuutta, harkittuja keskusteluja, koodausta ja tarkkaa sisällöntuotantoa.

Claude Instant – nopeampi ja edullisempi versio Claude‑sta – auttaa rentoutuneessa dialogissa, tekstianalyysissä, tiivistämisessä ja asiakirjojen ymmärtämisessä. Se toimii hyvin, kun vaaditaan suorituskykyä alhaisella kustannuksella. Se tekee työnsä pienemmällä viiveellä.

Kaiken kaikkiaan Claude soveltuu suurten tekstimäärien käsittelyyn, luonnollisten keskustelujen käymiseen, vastausten saamiseen ja työnkulkujen automatisointiin. Asiakaspalvelusta oikeudellisiin, valmennukseen, hakuun ja taustatoimintoihin liittyviin tehtäviin, Claude sopii monenlaisiin käyttötapauksiin.

Raporttien mukaan julkaistut myöhään joulukuussa 2023 Anthropic, joka nähdään OpenAI:n kilpailijana, oli neuvottelemassa 750 miljoonan USD rahoituskierrosta 18,4 miljardia USD arvostuksella.

#5. Humata

Humatan avulla voi selata pitkiä teknisiä papereita vaivattomasti. Humata PDF AI auttaa tiivistämään löydöksiä, vertailemaan asiakirjoja ja hakemaan vastauksia. Se on yhteensopiva rajoittamattomien tiedostojen lataamisen kanssa ilman tiedostokokorajoituksia. Sen dokumentti-AI:n vastaukset sisältävät lähdeviitteet, jotta voidaan jäljittää, mistä tieto on peräisin.

Koska se on kuin ChatGPT PDF-tiedostoille, se voi kirjoittaa tiivistelmää uudelleen, kunnes käyttäjä on tyytyväinen. Toisin kuin ChatGPT, Humata voi työskennellä tiedostojen kanssa, lukea jokaisen ladatun tiedoston ja tuottaa vastauksia asiakirjojen sisällön perusteella.

2. lokakuuta 2023 Humata AI ilmoitti onnistuneesta päättämisestä viimeisimmän rahoituskierroksensa päättämisestä, jossa se keräsi 3,5 miljoonaa USD Google:n Gradient Venturesilta, Cathie Woodin ARK Investilta, M13:lta ja muilta merkittäviltä enkelisijoittajilta siemenkierrokselle.

#6. OpenAI

Lopuksi, keskustelua AI:sta, sen LLM-oppimisesta ja sisällöntuotannon ominaisuuksista ei voi pitää täydellisenä ilman OpenAI:n mainintaa, yritystä, joka on suosituimmin rakentanut generatiivisia malleja syväoppimistekniikalla, hyödyntäen suurta datamäärää AI-järjestelmien kouluttamiseen.

OpenAI tarjoaa Chat-, Image- ja Audio-palveluita. Sen GPT-3, autoregressiivinen kielimalli, on koulutettu 175 miljardia parametrilla. Kuitenkin se on kouluttanut kielimalleja, jotka ovat vielä parempia kuin GPT-3 käyttäjän aikomusten seuraamisessa.

Kuvatuotteiden osalta OpenAI:n generatiivinen mallinnus tutkimus on johtanut esitysmalliin CLIP, joka luo kartan tekstin ja kuvien välille AI:n luettavaksi, sekä DALL-E:hen, työkalun, joka luo eloisia kuvia tekstikuvauksista.

Lopuksi se on kehittänyt äänialaa Whisperin, Jukeboxin ja Musenetin avulla. Whisper tarjoaa vahvan englannin puheentunnistuksen, kun taas Jukebox auttaa luomaan musiikkia monissa genreissä ja artistityyleissä. MuseNet on syvä neuroverkko, joka voi tuottaa täysimittaisia musiikkikappaleita erilaisilla instrumenteilla.

Raporttien mukaan julkaistut myöhään joulukuussa 2023 OpenAI oli alkuvaiheen neuvotteluissa kerätä uusi rahoituskierros, jonka arvostus olisi vähintään 100 miljardia USD.

Tasanteen yli: Tulevaisuuden tie 

Tekoäly on auttanut sisällöntuotantoa kulkemaan miljoonia kilometrejä erittäin lyhyessä ajassa. Tulevaisuus on valoisampi ja vauraampi, jossa tietoon perustuvat järjestelmät ja ohjelmistot, jotka kasvavat datan myötä, ratkaisevat ratkaisemattomia ongelmia.

Kaikkien alojen taloussektorit pystyvät hyödyntämään teknologiaa paremmin automatisoimalla kaikenlaisia toistuvaa ja aikaa vievää tiedon työtä. Mallit kuten GPT-4 lisäävät tuottavuutta, kun taas avoimen lähdekoodin AI-mallit johtavat dramaattisesti pienempiin käyttökustannuksiin ja radikaalisti parantuneeseen tehokkuuteen. Tutkijat arvioivat, että ei ainoastaan vältetä teknologista tasannetta, vaan myös nelinkertaistetaan tiedon työntekijöiden tuottavuus vuoteen 2030 mennessä.

Tämä korostaa suurten kielimallien merkitystä teknologisessa ekosysteemissä, sillä ne ovat olleet keskeisessä roolissa kaikessa tässä. Ne auttoivat tuotteita kuten ChatGPT vahvistamaan yleisön ymmärrystä AI:sta samalla kun ne tarjoavat yksinkertaisen chat-käyttöliittymän, jota kuka tahansa puhuen mitä tahansa kieltä voi hyödyntää.

Klikkaa tästä oppiaksesi kaiken tekoälyyn (AI) sijoittamisesta.