Почему я не вижу смысла в текстовых нейросетях кроме ChatGPT?

Пост опубликован в блогах iXBT.com, его автор не имеет отношения к редакции iXBT.com
| Мнение | Оффтопик

После успеха ChatGPT в интернете появились сотни нейросетей. Одни заточены под создание рекламных текстов, другие — под рерайт дипломов, а третьи умеют описывать товары, придумывать заголовки и все-все на свете. Но, на самом деле, все эти нейросети не так хороши, как их описывают. Обюясню, почему.

Дисклеймер. Статья — субъективное мнение автора. Я не ставлю целью оскорбить разработчиков или принизить какие-то сервисы. Дело в том, что я много работаю с генеративными нейросетями и постоянно тестирую новые инструменты, чтобы быть в тренде. И пока что не было ни одной нейросети, поработав с которой я сказал: это лучше ChatGPT. 

У других нейросетей качество контента хуже

У конкурентов ответы часто несвязные, вместо структурированного текста они выдают набор предложений. Все, что они могут — это написать текст по шаблону. Но они хуже удерживают контекст разговора и чаще отвечают невпопад. А ChatGPT хорошо пишет, адекватно отвечает и понимает, что вы от него хотите.

Он выдает связные ответы, умеет сам их дорабатывать и с каждым запросом выдавать более качественный контент, который потом можно использовать в работе.

Конкуренты требуют денег

Это то, что мне не нравится больше всего: почему я должен платить за инструмент, который плохо работает. К примеру, ради теста я специально купил подписку на сервис рерайта Retext, чтобы повысить уникальность. В итоге я получил 46% уникальности, да еще и с речевыми и синтаксическими ошибками. И это при том, что сервис заточен под рерайт. 

Уникальность отрерайченного текста
Источник: vc.ru

А ChatGPT выдал мне 41% уникальности, так еще и переделал текст интереснее, чем Retext.

А это — вариант от ChatGPT
Источник: vc.ru

ChatGPT тоже платный, но у него есть бесплатный тариф, которым тоже можно нормально пользоваться. Бот не будет отвечать хуже, если вы не заплатите. Вам просто придется подождать ответ дольше. 

Многие учились на одной базе

Здесь мысль такая: все нейросети обучаются на каких-то базах данных. И одни разработчики создают свои базы, например, The hugging face или Notion AI, а другие просто копируют API ChatGPT и выдают свой сервис за полноценную разработку. Но, по сути, это просто надстройка над тем, что уже хорошо работает. 

И тут есть еще одна проблема: разработчики часто пишут «сервис на работает на 10000 базах + GPT». И все эти базы не нужны. Всю работу выполняет chatGPT, по API которого сервис и работает. Поэтому запрос появляется сам собой: зачем платить и страдать, если можно пользоваться бесплатно. А что думаете вы?

Автор не входит в состав редакции iXBT.com (подробнее »)
Об авторе
Коммерческий автор, пишу о бизнесе, финансах, инвестициях и IT. Рассказываю о нейросетях в диджитале. Больше интересного контента о нейросетях в телеграм-канале «Нейроцех»

4 комментария

mikeshu
Биткоин в массы!
w
Слово Дисклеймер прямо режет слух.
Не нужно пародировать нейросеть.
И выдавать статьи по аналогии с выдачей ИИ.
То что сейчас нет аналогов openai — согласен.
Но и ChatGPT — не совсем нейросеть.
А скорее набор нейросетей плюс тьма утилит, оптимизирующие работу.
Нейросеть не может считать числа до 8го порядка.
Попробуйте в уме умножить пару чисел в 5 знаков.
mikeshu
ChatGPT — это лучше сочетание всех возможных нейросетей. Мое мнение.

Добавить комментарий

Сейчас на главной

Новости

Публикации

3D печать с хитростями: установка магнитов в модели с помощью инструмента

Наверняка многие сталкивались с необходимостью размещения магнитов в отпечатанных 3D моделях. И если штучная установка вручную практически не занимает времени, то в случаях, когда магнитов...

Что важно знать перед покупкой капсульной кофемашины

Капсульные кофемашины за последние годы стали очень популярными. Они компактны, просты в использовании и позволяют приготовить чашку кофе буквально за минуту. Однако перед покупкой такой техники...

Свет заставили подчиняться законам твердых тел: как физики воссоздали квантовый эффект Холла в оптическом волокне

Развитие вычислительной техники и систем передачи данных неизбежно упирается в физические ограничения оптических компонентов. Свет, движущийся по оптоволокну или кремниевому волноводу микрочипа,...

Выращенный в лаборатории мозг подключили к симулятору: клетки успешно решили бенчмарк для искусственного интеллекта

Несмотря на колоссальный прогресс в развитии искусственного интеллекта, современные нейронные сети всё ещё сильно проигрывают биологическому мозгу в энергоэффективности. Чтобы обучить алгоритм...

World Models: следующая эволюция ИИ, которая научит нейросети «здравому смыслу» и физике

Знакомимся с совершенно новым классом архитектур нейросетей - World Models. Нейронка, которая не просто дописывает текст, а понимает физические процессы.

Обзор паяльника ALIENTEK T80: 100 Ватт в кармане и разогрев за 2.5 секунды

Портативные USB-паяльники за последние пару лет прошли путь от игрушки «ну и ладно, хоть что-то» до инструмента, которым реально удобно работать. Главные имена тут — Pinecil, TS101, и...