Jak najít nejlepší LLM pro tvorbu obsahu: Testováno a seřazeno

Jak fungují velké jazykové modely (LLM)

Velké jazykové modely (LLM) jsou špičkové AI nástroje, které mění způsob, jakým tvoříme a konzumujeme obsah. Než se ponoříme do rozdílů mezi jednotlivými LLM, je důležité pochopit, co těmto modelům umožňuje tak snadno vytvářet text podobný lidskému.

LLM jsou trénovány na obrovských datech, což jim umožňuje chápat kontext, sémantiku i syntaxi. Na základě množství dat umí správně předpovídat další slovo ve větě a řadit slova do smysluplného textu. Jedním z důvodů jejich účinnosti je architektura transformerů. Tento mechanismus self-attention využívá neuronové sítě k analýze syntaxe i sémantiky. Díky tomu LLM zvládnou celou škálu složitých úloh s lehkostí.

Význam LLM pro tvorbu obsahu

Velké jazykové modely (LLM) zásadně změnily přístup firem k tvorbě obsahu. Díky schopnosti generovat personalizovaný a optimalizovaný text vytvářejí LLM obsah jako e-maily, landing pages či příspěvky na sociální sítě na základě lidských zadání.

S čím vším mohou LLM pomoci tvůrcům obsahu:

• Rychlost a kvalita: LLM nabízejí rychlou a kvalitní produkci obsahu. I menší firmy bez vlastních copywriterů tak mohou držet krok s konkurencí.
• Inovace: Díky tisícům předpřipravených příkladů LLM pomáhají s brainstormingem kampaní i strategií zákaznického zapojení.
• Široké spektrum obsahu: LLM umí efektivně tvořit různé typy textů od blogů po whitepapery.
• Kreativní psaní: LLM pomáhají s rozvojem příběhů analýzou existujících narativů a návrhy zápletek.

Navíc budoucnost LLM vypadá slibně. Technologický pokrok pravděpodobně zvýší jejich přesnost i multimodální schopnosti. Rozšíření využití tak významně ovlivní řadu odvětví.

Přehled populárních LLM pro psaní obsahu

Krátký přehled populárních LLM, které budeme testovat:

Při výběru LLM je zásadní zvážit vaše potřeby v oblasti tvorby obsahu. Každý model nabízí něco jedinečného – od zvládání složitých úloh po tvorbu kreativního obsahu s pomocí AI. Než je otestujeme, krátce shrneme, čím může každý prospět vašemu procesu tvorby obsahu.

OpenAI GPT-4: Funkce a hodnocení výkonu

Klíčové vlastnosti:

• Multimodální schopnosti: GPT-4 umí zpracovávat a generovat text i obrázky, což předchozí verze nedokázaly.
• Porozumění kontextu: Model chápe složitá zadání a dokáže reagovat nuancovaně dle konkrétního kontextu.
• Přizpůsobitelné výstupy: Uživatelé mohou nastavovat tón a požadavky úlohy pomocí systémové zprávy, což dělá GPT-4 univerzálním pro různé aplikace.

Hodnocení výkonu:

• Vysoce kvalitní výstupy: GPT-4 vyniká v kreativním psaní, sumarizaci i překladech a často dosahuje nebo překonává lidský standard.
• Praktické využití: V praxi digitální marketingová agentura použila GPT-4 pro personalizované e-mailové kampaně, což vedlo ke zvýšení open rate o 25 % a click-through rate o 15 %.

Silné stránky:

• Koherence a relevance: Model konzistentně generuje text, který je srozumitelný a kontextově odpovídající, což z něj dělá spolehlivou volbu pro tvorbu obsahu.
• Široké tréninkové spektrum: Díky tréninku na různorodých datech zvládá více jazyků i témat.

Výzvy:

• Náročnost na zdroje: Vysoké nároky na výpočetní výkon mohou některé uživatele omezit.
• Možná upovídanost: GPT-4 občas generuje příliš rozvláčné a vágní odpovědi.

Celkově je GPT-4 výkonný nástroj pro firmy, které chtějí zlepšit tvorbu obsahu i analýzu dat.

Anthropic Claude 3: Funkce a hodnocení výkonu

Klíčové vlastnosti:

• Porozumění kontextu: Claude 3 vyniká v udržení koherence a konzistence i v dlouhých textech a umí přizpůsobit jazyk konkrétnímu zadání.
• Emoční inteligence: Model dokáže analyzovat emoční podtexty, tvořit obsah, který rezonuje s čtenářem a zachytit komplexní lidské zkušenosti.
• Žánrová všestrannost: Claude 3 píše plynule napříč žánry – od beletrie přes poezii až po scénáře.

Silné stránky:

• Kreativní nápaditost: Oproti mnoha jazykovým modelům generuje Claude 3 původní nápady a zápletky, posouvá hranice tradičního vyprávění.
• Přirozené dialogy: Model vytváří autentické a srozumitelné dialogy, což posiluje rozvoj postav i interakci.
• Nástroj pro spolupráci: Claude 3 umožňuje tvůrcům spolupracovat.

Výzvy:

• Přístup k internetu: Na rozdíl od jiných aktuálně vedoucích modelů nemá Claude přístup k internetu.
• Pouze generování textu: Konkurence už nabízí i modely na tvorbu obrázků, videa či hlasu, zatímco nabídka od Anthropic zůstává čistě u textu.

Meta Llama 3: Funkce a hodnocení výkonu

Klíčové vlastnosti:

• Varianty parametrů: K dispozici ve velikostech 8, 70 a působivých 405 miliard parametrů.
• Prodloužená délka kontextu: Podpora až 128 000 tokenů, což zlepšuje výkon u dlouhých a složitých textů.

Silné stránky:

• Open-source dostupnost: Zdarma k dispozici, což podporuje široké využití a experimenty jak v akademické, tak komerční sféře.
• Generování syntetických dat: Model s 405 miliardami parametrů vyniká ve tvorbě syntetických dat užitečných pro trénink menších modelů a knowledge distillation.
• Integrace do aplikací: Pohání AI funkce v Meta aplikacích, což z něj dělá praktický nástroj pro firmy, které chtějí škálovat generativní AI.

Výzvy:

• Náročnost na zdroje: Větší modely mohou vyžadovat značný výpočetní výkon, což omezuje dostupnost pro menší organizace.
• Zaujatost a etické otázky: Jako u každého AI modelu i zde hrozí riziko zabudovaných předsudků, což vyžaduje průběžné hodnocení a ladění.

Llama 3 vyniká jako robustní a všestranný open-source LLM, slibující pokrok v AI, ale přináší i určité výzvy.

xAI Grok: Funkce a hodnocení výkonu

Klíčové vlastnosti:

• Datový zdroj: Trénován na obsahu z X (dříve Twitter).
• Kontextové okno: Zvládne zpracovat až 128 000 tokenů.

Silné stránky:

• Možnosti integrace: xAI lze integrovat do sociálních sítí a zlepšit tím interakci uživatelů.
• Zapojení uživatelů: Navržen pro neformální konverzační aplikace.

Výzvy:

• Neznámé parametry: Nedostatek informací o velikosti a architektuře modelu ztěžuje posouzení výkonu.
• Porovnání s konkurencí: V jazykových úlohách a schopnostech často nepřekonává ostatní modely.

Shrnuto, xAI Grok nabízí zajímavé funkce a těží z mediální pozornosti, ale v popularitě i výkonu čelí silné konkurenci.

Testování nejlepších LLM pro psaní blogových článků

Pojďme rovnou k testům. Modely seřadíme na základě výstupu pro základní blogový článek. Veškeré testování probíhalo ve FlowHunt, měnil se jen použitý LLM model.

Hlavní sledované oblasti:

• Čtivost
• Konzistence tónu
• Originalita jazyka
• Práce s klíčovými slovy

Testovací zadání:

Napište blogový článek s názvem “10 snadných způsobů, jak žít udržitelně bez velkých výdajů”. Tón by měl být praktický a přístupný, zaměřený na reálně proveditelné tipy pro zaneprázdněné lidi. Klíčové slovo by mělo být “udržitelnost s rozpočtem”. Uveďte příklady pro každodenní situace jako nákupy, spotřebu energií a osobní návyky. Zakončete motivační výzvou, aby čtenář začal hned dnes aspoň s jedním tipem.

Poznámka: Výstup je omezen zhruba na 500 slov. Pokud vám výsledky přijdou stručné nebo povrchní, je to záměrně.

OpenAI GPT-4o

Poznali byste ho i v anonymním testu, úvodní věta „V dnešním uspěchaném světě…“ je typická. Tento model je nejen nejpopulárnější, ale je základem většiny nástrojů na psaní obsahu pomocí AI. GPT-4o je sázka na jistotu pro obecný obsah, ale počítejte s vágností a rozvláčností.

Tón a jazyk

Když pomineme otřepaný úvod, GPT-4o splnil přesně naše očekávání. Nikomu nenamluvíte, že to psal člověk, ale článek je slušně strukturovaný a zadání jednoznačně odpovídá. Tón je skutečně praktický a přístupný, rychle se dostává k tipům místo vágního povídání.

Práce s klíčovými slovy

GPT-4o zvládl práci s klíčovými slovy dobře. Nejenže použil hlavní klíčové slovo, ale přidal i podobné fráze a další relevantní výrazy.

Čtivost

Podle Flesch-Kincaidovy stupnice je výstup na úrovni 10.–12. třídy (poměrně obtížné), skóre 51,2. O bod méně a byl by na úrovni vysokoškoláka. U tak krátkého textu ovlivňuje čtivost zřejmě i samotné slovo „udržitelnost“. I tak je zde prostor ke zlepšení.

Anthropic Claude 3

Testovaný výstup je od modelu Sonnet, který je údajně pro obsah nejlepší. Výsledek se čte dobře a je znatelně lidštější než u GPT-4o nebo Llamy. Claude je ideální volba pro čistý a jednoduchý obsah, který efektivně předává informace bez zbytečné rozvláčnosti jako GPT nebo okázalosti jako Grok.

Tón a jazyk

Claude vyniká jednoduchými, srozumitelnými a lidsky působícími odpověďmi. Tón je praktický a přístupný, zaměřuje se na konkrétní tipy místo vágního povídání.

Práce s klíčovými slovy

Claude jako jediný model ignoroval část zadání s klíčovým slovem – použil jej jen v 1 ze 3 výstupů. Když jej použil, bylo to v závěru a působilo to trochu nuceně.

Čtivost

Sonnet od Claude dosáhl vysokého skóre na Flesch-Kincaidově škále, na úrovni 8.–9. třídy (zjednodušená angličtina), jen pár bodů za Grokem. Zatímco Grok docílil čtivosti změnou tónu a slovní zásoby, Claude používal podobný slovník jako GPT-4o. Čtivost zvýšily kratší věty, běžná slova a absence vágního obsahu.

Meta Llama

Nejsilnější stránkou Llamy byla práce s klíčovými slovy. Styl psaní byl naopak nevýrazný a trochu rozvláčný, ale přesto méně nudný než u GPT-4o. Llama je jako bratranec GPT-4o – bezpečná volba pro obsah, jen trochu upovídanější a vágnější. Pokud vám styl OpenAI modelů vyhovuje, ale nechcete klasické GPT fráze, Llama je skvělá volba.

Tón a jazyk

Výstupy od Llamy se velmi podobají těm od GPT-4o. Rozvláčnost i vágnost jsou srovnatelné, tón je praktický a přístupný.

Práce s klíčovými slovy

Meta je vítěz v testu práce s klíčovým slovem. Llama jej použila několikrát, včetně úvodu, a přirozeně zařadila i další relevantní fráze.

Čtivost

Na Flesch-Kincaidově stupnici je tento výstup na úrovni 10.–12. třídy (poměrně obtížné), skóre 53,4 – o něco lépe než GPT-4o (51,2). U krátkého textu ovlivňuje čtivost i samotné slovo „udržitelnost“. I zde je co zlepšovat.

xAI Grok

Grok byl velkým překvapením, zejména co se týče tónu a jazyka. S velmi přirozeným a uvolněným tónem působí, jako byste dostávali rychlé rady od blízkého kamaráda. Pokud je vám blízký uvolněný a svižný styl, Grok je jasná volba.

Tón a jazyk

Výstup se čte velmi dobře. Jazyk je přirozený, věty svižné, Grok dobře používá idiomy. Model drží svůj hlavní tón a posouvá hranice lidsky působícího textu. Pozor: Uvolněný tón Groku není vždy vhodný pro B2B a SEO zaměřený obsah.

Práce s klíčovými slovy

Grok použil požadované klíčové slovo, ale pouze v závěru. Ostatní modely zvládly lepší umístění a přidaly i další relevantní klíčová slova, zatímco Grok se soustředil spíše na jazykový tok.

Čtivost

Díky lehkému jazyku Grok exceloval ve Flesch-Kincaidově testu. Skóre 61,4 znamená úroveň 7.–8. třídy (zjednodušená angličtina). Je to optimální pro zpřístupnění tématu široké veřejnosti. Tento skok v čtivosti je opravdu znatelný.

Etické aspekty používání LLM

Síla LLM závisí na kvalitě trénovacích dat, která však mohou být zaujatá či nepřesná, což vede k šíření dezinformací. Je zásadní ověřovat a hodnotit AI výstupy z hlediska férovosti a inkluzivity. Každý model přistupuje jinak k ochraně vstupních dat a omezení škodlivých výstupů.

Aby bylo využití etické, musí organizace nastavit rámce pro ochranu dat, snižování zaujatosti a moderaci obsahu. To zahrnuje pravidelný dialog mezi AI vývojáři, autory a právníky. Mezi hlavní etická rizika patří:

• Zaujatost ve trénovacích datech: LLM mohou přenášet existující předsudky.
• Ověřování faktů: Lidský dohled je nezbytný pro kontrolu výstupů AI.
• Riziko dezinformací: AI umí generovat věrohodně působící nepravdy.

Volba LLM by měla být v souladu s etickými zásadami organizace. Je třeba hodnotit jak open-source, tak proprietární modely z hlediska možného zneužití.

Omezení současné technologie LLM

Zaujatost, nepřesnosti a halucinace zůstávají hlavními problémy generovaného AI obsahu. Díky zabudovaným pravidlům jsou výstupy často vágní a málo hodnotné. Firmy často potřebují dodatečný trénink a bezpečnostní opatření. Malé podniky však často nemají čas ani prostředky na vlastní trénink – alternativou je přidání těchto schopností přes obecné modely a nástroje třetích stran jako FlowHunt.

FlowHunt vám umožní dodat klasickým základním modelům specifické znalosti, přístup k internetu i nové dovednosti. Můžete tak zvolit vhodný model pro úlohu bez omezení základního modelu nebo nutnosti více předplatných.

Dalším zásadním problémem je složitost těchto modelů. S miliardami parametrů je obtížné je spravovat, pochopit i ladit. FlowHunt vám dává mnohem více kontroly než samotné prompty v chatu. Můžete přidávat jednotlivé schopnosti jako bloky a vyladit si vlastní knihovnu připravených AI nástrojů.

Budoucnost LLM ve tvorbě obsahu

Budoucnost jazykových modelů (LLM) v psaní obsahu je slibná a vzrušující. S dalším vývojem slibují vyšší přesnost a menší zaujatost. To znamená, že autoři budou moci vytvářet spolehlivý, lidsky působící text za pomoci AI.

LLM se neomezí jen na text – zvládnou i multimodální tvorbu, tedy propojení textu a obrázků, což zvýší kreativitu obsahu v různých odvětvích. S většími a lépe filtrovanými daty budou výstupy spolehlivější a styl psaní vybroušenější.

Prozatím ale LLM neumí vše samy a jednotlivé schopnosti jsou rozděleny mezi různé firmy a modely, které bojují o vaši pozornost i peníze. FlowHunt je všechny propojuje a umožňuje vám…