Parhaan LLM:n löytäminen sisällöntuotantoon: testattu ja järjestetty

Parhaan LLM:n löytäminen sisällöntuotantoon: testattu ja järjestetty

FlowHunt testaa ja järjestää johtavat LLM:t—mukaan lukien GPT-4, Claude 3, Llama 3 ja Grok—sisällöntuotantoon arvioimalla luettavuutta, sävyä, omaperäisyyttä ja avainsanojen käyttöä, jotta löydät tarpeisiisi parhaiten sopivan mallin.

Ymmärrä suuria kielimalleja (LLM:t)

Suuret kielimallit (LLM:t) ovat huipputeknologisia tekoälytyökaluja, jotka mullistavat tavan, jolla luomme ja kulutamme sisältöä. Ennen kuin syvennymme yksittäisten LLM:ien eroihin, on hyvä ymmärtää, mikä mahdollistaa näiden mallien vaivattoman inhimillisen tekstin tuottamisen.

LLM:t koulutetaan valtavilla aineistoilla, joiden ansiosta ne ymmärtävät kontekstia, semantiikkaa ja syntaksia. Datan määrän ansiosta ne osaavat ennustaa oikean sanan lauseessa ja rakentavat ymmärrettävää tekstiä. Yksi niiden tehokkuuden syistä on transformer-arkkitehtuuri. Tämä itsetarkkaava mekanismi hyödyntää neuroverkkoja tekstin syntaksin ja semantiikan käsittelyssä. Näin LLM:t suoriutuvat monimutkaisistakin tehtävistä helposti.

LLM:ien merkitys sisällöntuotannossa

Suuret kielimallit (LLM:t) ovat muuttaneet tapaa, jolla yritykset lähestyvät sisällöntuotantoa. Personoidun ja optimoidun tekstin luomiskyvyllään LLM:t tuottavat sisältöä kuten sähköposteja, laskeutumissivuja ja sosiaalisen median julkaisuja ihmisen kieltä muistuttavista kehotteista.

Tässä LLM:t voivat auttaa sisällöntuottajaa:

  • Nopeus ja laatu: LLM:t mahdollistavat nopean ja laadukkaan sisällöntuotannon. Näin myös pienemmät yritykset ilman omaa kirjoitustiimiä pysyvät kilpailukykyisinä.
  • Innovaatio: Tuhansilla tehokkailla esimerkeillä esiladatut LLM:t auttavat markkinointiaivoriihissä ja asiakasvuorovaikutuksen kehittämisessä.
  • Monipuolinen sisältö: LLM:t tuottavat tehokkaasti erilaisia sisältötyyppejä blogikirjoituksista whitepaper-raportteihin.
  • Luova kirjoittaminen: LLM:t auttavat juonikehityksessä analysoimalla olemassa olevia tarinoita ja ehdottamalla juoni-ideoita.

LLM:ien tulevaisuus näyttää lisäksi lupaavalta. Teknologian kehitys parantaa niiden tarkkuutta ja multimodaalisia kykyjä. Sovellusten laajeneminen vaikuttaa merkittävästi moniin toimialoihin.

Katsaus suosittuihin LLM:iin kirjoitustehtäviin

Tässä nopea katsaus suosittuihin LLM:iin, joita aiomme testata:

MalliErityiset vahvuudet
GPT-4Monipuolinen erilaisissa kirjoitustyyleissä
Claude 3Loistaa luovissa ja kontekstuaalisissa tehtävissä
Llama 3.2Tunnettu tehokkaasta tekstin tiivistämisestä
GrokTunnettu rennosta ja humoristisesta sävystä

LLM:ää valittaessa on tärkeää huomioida omat sisällöntuotannon tarpeet. Jokaisella mallilla on omat vahvuutensa – osa ratkaisee monimutkaisia tehtäviä, osa tuottaa luovaa tekoälypohjaista sisältöä. Ennen testejä, käydään lyhyesti läpi, miten kukin malli voi hyödyttää sisällöntuotantoprosessiasi.

OpenAI GPT-4: Ominaisuudet ja suorituskykyarvio

OpenAI GPT-4 LLM Review

Keskeiset ominaisuudet:

  • Multimodaaliset kyvyt: GPT-4 voi käsitellä ja tuottaa tekstiä ja kuvia toisin kuin aiemmat versiot.
  • Kontekstin ymmärrys: Malli ymmärtää monimutkaisia kehotteita ja tuottaa niihin nyansoidut vastaukset.
  • Mukautuvat lopputulokset: Käyttäjä voi määrittää sävyn ja tehtävän vaatimukset järjestelmäviestin kautta, mikä tekee mallista monipuolisen eri käyttötarkoituksiin.

Suorituskykymittarit:

  • Korkealaatuiset lopputulokset: GPT-4 on erityisen tehokas luovassa kirjoittamisessa, tiivistelmissä ja käännöksissä, usein saavuttaen tai ylittäen ihmisen tason.
  • Käytännön sovellus: Eräs digimarkkinointitoimisto käytti GPT-4:ää personoituihin sähköpostikampanjoihin, mikä kasvatti avausprosenttia 25 % ja klikkausprosenttia 15 %.

Vahvuudet:

  • Johdonmukaisuus ja relevanttius: Malli tuottaa johdonmukaista ja kontekstiin sopivaa tekstiä – luotettava valinta sisällöntuotantoon.
  • Laaja koulutus: Kattava aineistopohja mahdollistaa sujuvuuden useilla kielillä ja laajan aiheosaamisen.

Haasteet:

  • Laskentatehovaatimukset: Korkea resurssitarve voi rajoittaa saavutettavuutta.
  • Jaarittelu: Toisinaan GPT-4 tuottaa liian pitkiä ja epämääräisiä vastauksia.

Kokonaisuudessaan GPT-4 on tehokas työkalu yrityksille, jotka haluavat tehostaa sisällöntuotantoa ja data-analyysiä.

Anthropic Claude 3: Ominaisuudet ja suorituskykyarvio

Anthropic Claude 3 LLM Review

Keskeiset ominaisuudet:

  • Kontekstin ymmärrys: Claude 3 säilyttää johdonmukaisuuden ja yhtenäisyyden pitkissä tarinoissa sekä sopeuttaa kielen käyttökontekstiin.
  • Tunneäly: Malli tunnistaa tunnevivahteet ja tuottaa sisältöä, joka resonoi lukijoiden kanssa ja tavoittaa monimutkaisia inhimillisiä kokemuksia.
  • Genremonipuolisuus: Claude 3 kirjoittaa sujuvasti eri genreissä, kaunokirjallisuudesta runoihin ja käsikirjoituksiin.

Vahvuudet:

  • Luova mielikuvitus: Toisin kuin moni muu kielimalli, Claude 3 tuottaa omaperäisiä ideoita ja tarinoita, rikkoen perinteisen tarinankerronnan rajoja.
  • Vetävä dialogi: Malli tuottaa aitoa ja samaistuttavaa dialogia, mikä parantaa hahmojen kehitystä ja vuorovaikutusta.
  • Yhteistyötyökalu: Claude 3 mahdollistaa kirjoittajien yhteistyön.

Haasteet:

  • Internetyhteys: Toisin kuin muut johtavat mallit, Claudella ei ole internetyhteyttä.
  • Vain tekstintuotto: Kilpailijoiden laajentaessa kuva-, video- ja äänisisältöön, Anthropicin tuote rajoittuu tiukasti vain tekstin tuottamiseen.

Meta Llama 3: Ominaisuudet ja suorituskykyarvio

Meta Llama 3 LLM Review

Keskeiset ominaisuudet:

  • Parametrivaihtoehdot: Saatavilla 8, 70 ja huikeat 405 miljardia parametria sisältävissä ko’oissa.
  • Laaja kontekstipituus: Tukee jopa 128 000 tokenia, mikä parantaa pitkien ja monimutkaisten tekstien käsittelyä.

Vahvuudet:

  • Avoimen lähdekoodin saavutettavuus: Vapaa käyttö mahdollistaa laajan kokeilun tutkimukseen ja kaupallisiin sovelluksiin.
  • Synteettisen datan tuotto: 405 miljardin parametrin malli loistaa synteettisen datan luomisessa, mikä hyödyttää pienempien mallien koulutusta ja tiedon tislailua.
  • Integraatio sovelluksiin: Hyödyntää Meta-sovellusten tekoälyominaisuuksia – käytännöllinen työkalu yrityksille, jotka haluavat laajentaa tekoälyratkaisujaan.

Haasteet:

  • Resurssitehokkuus: Suuremmat mallit vaativat merkittävästi laskentatehoa, mikä voi rajoittaa pienten organisaatioiden käyttöä.
  • Puolueellisuus ja eettiset kysymykset: Kuten kaikissa tekoälymalleissa, myös tässä on puolueellisuuden riski, mikä edellyttää jatkuvaa arviointia.

Llama 3 erottuu vahvana ja monipuolisena avoimen lähdekoodin LLM:nä, joka lupaa AI:n kehitystä mutta tuo käyttäjille myös omat haasteensa.

xAI Grok: Ominaisuudet ja suorituskykyarvio

xAI Grok LLM Review

Keskeiset ominaisuudet:

  • Datapohja: Koulutettu X:n (entinen Twitter) sisällöllä.
  • Kontekstinäkymä: Käsittelee jopa 128 000 tokenia.

Vahvuudet:

  • Integraatiopotentiaali: xAI voidaan integroida sosiaalisen median alustoihin parantamaan käyttäjäkokemusta.
  • Käyttäjien sitouttaminen: Suunniteltu rennon keskustelun sovelluksiin.

Haasteet:

  • Tuntemattomat parametrit: Mallin koon ja rakenteen läpinäkymättömyys vaikeuttaa suorituskyvyn arviointia.
  • Suorituskykyvertailu: Ei ylitä muita malleja johdonmukaisesti kielellisissä tehtävissä.

Yhteenvetona xAI Grok tarjoaa kiinnostavia ominaisuuksia ja medianäkyvyyden etua, mutta kohtaa suuria haasteita suosion ja suorituskyvyn suhteen kielimallien kilpailukentässä.

Parhaiden LLM:ien testaus blogisisällössä

Hypätään suoraan testaukseen. Järjestämme mallit perusblogitekstin perusteella. Kaikki testit tehtiin FlowHuntissa, vaihtaen vain LLM-mallia.

Keskeiset arviointialueet:

  • Luettavuus
  • Sävyn johdonmukaisuus
  • Kielen omaperäisyys
  • Avainsanojen käyttö

Testikehote:

Kirjoita blogikirjoitus otsikolla “10 helppoa tapaa elää kestävästi rikkomatta budjettia.” Sävyn tulisi olla käytännöllinen ja helposti lähestyttävä, keskittyen toteuttamiskelpoisiin vinkkeihin kiireisille ihmisille. Korosta “kestävä elämä pienellä budjetilla” pääavainsanana. Sisällytä esimerkkejä arjen tilanteista, kuten ruokakaupassa asiointi, energiankäyttö ja omat tavat. Päätä rohkaisevaan kehotukseen ottaa tänään yksi vinkki käyttöön.

Huom: Flow-työnkulku rajoittaa tuotoksen noin 500 sanaan. Jos tuotokset tuntuvat kiireisiltä tai pintapuolisilta, tämä on tarkoituksellista.

OpenAI GPT-4o

GPT-4o Content Writing Test Output

Jos tämä olisi sokkotesti, aloitus “Nykypäivän nopeatempoisessa maailmassa…” paljastaisi mallin heti. Olet varmasti hyvin perillä tämän mallin tyylistä, sillä se on sekä suosituin valinta että useimpien kolmannen osapuolen AI-kirjoitustyökalujen ydin. GPT-4o on aina turvallinen valinta yleiseen sisältöön, mutta varaudu epämääräisyyteen ja jaaritteluun.

Sävy ja kieli

Jos katsoo yli käytetyn aloituslauseen, GPT-4o teki juuri kuten odotettiin. Kukaan ei luulisi tämän olevan ihmisen kirjoittama, mutta rakenne on kunnossa ja ohjetta noudatetaan selvästi. Sävystä löytyy käytännöllisyyttä ja lähestyttävyyttä – keskitytään vinkkeihin eikä epämääräiseen jaaritteluun.

Avainsanojen käyttö

GPT-4o suoriutui hyvin avainsanojen käytössä. Se ei vain käyttänyt pääavainsanaa, vaan myös samankaltaisia ilmaisuja ja muita sopivia avainsanoja.

Luettavuus

Flesch-Kincaid-asteikolla tämä tuotos sijoittuu 10.–12. luokalle (melko vaikea), pistein 51,2. Yksi piste alaspäin ja ollaan jo korkeakouluasteella. Näin lyhyessä tekstissä jo pelkkä sana “kestävyys” vaikuttaa luettavuuteen. Parantamisen varaa on silti paljon.

Anthropic Claude 3

Claude 3 Content Writing Test Output

Analysoitu Claude-tulos on keskitason Sonnet-malli, jota huhutaan parhaaksi sisällöntuotantoon. Sisältö on sujuvaa ja selvästi inhimillisempää kuin GPT-4o:lla tai Llamalla. Claude on täydellinen ratkaisu selkeään ja yksinkertaiseen sisältöön, joka välittää tiedon tehokkaasti olematta liian jaaritteleva kuten GPT tai näyttävä kuten Grok.

Sävy ja kieli

Claude erottuu yksinkertaisilla, samaistuttavilla ja inhimillisillä vastauksilla. Sävystä löytyy käytännöllisyyttä ja lähestyttävyyttä – keskitytään heti toteutettaviin vinkkeihin eikä epämääräiseen jaaritteluun.

Avainsanojen käyttö

Claude oli ainoa malli, joka sivuutti avainsanan lähes kokonaan, käyttäen sitä vain yhdessä kolmesta tuotoksesta. Silloinkin se oli päätelmässä ja käyttö tuntui hieman väkinäiseltä.

Luettavuus

Claude Sonnet sai korkeat pisteet Flesch-Kincaid-asteikolla, sijoittuen 8.–9. luokalle (selkokieli), vain pari pistettä Grokia jäljessä. Siinä missä Grok muutti koko sävyn ja sanaston tähän, Claude käytti samaa sanastoa kuin GPT-4o. Mikä teki luettavuudesta niin hyvän? Lyhyemmät lauseet, arjen sanat ja epämääräisyyden puute.

Meta Llama

Llama Content Writing Test Output

Llaman vahvin puoli oli avainsanojen käyttö. Kirjoitustyyli oli toisaalta mielikuvitukseton ja hieman jaaritteleva, mutta silti vähemmän tylsä kuin GPT-4o. Llama on kuin GPT-4o:n serkku – turvallinen valinta, jossa on hieman jaaritteleva ja epämääräinen tyyli. Erinomainen valinta, jos pidät OpenAI-mallien kirjoitustyylistä, mutta haluat välttää klassiset GPT-lauseet.

Sävy ja kieli

Llaman tuottamat artikkelit muistuttavat paljon GPT-4o:n tuotoksia. Jaarittelu ja epämääräisyys ovat vertailukelpoisia, mutta sävy on käytännönläheinen ja helposti lähestyttävä.

Avainsanojen käyttö

Meta voitti avainsanojen käytössä. Llama käytti avainsanaa useammin kuin kerran, myös johdannossa, ja sisällytti luontevasti samankaltaisia ja muita sopivia avainsanoja.

Luettavuus

Flesch-Kincaid-asteikolla tulos sijoittuu 10.–12. luokalle (melko vaikea), pistein 53,4 – hieman paremmin kuin GPT-4o (51,2). Lyhyessä tekstissä jo pelkkä sana “kestävyys” vaikuttaa luettavuuteen. Parantamisen varaa silti löytyy.

xAI Grok

xAI Grok Content Writing Test Output

Grok oli suuri yllätys etenkin sävyssä ja kielessä. Hyvin luonnollinen ja rento sävy tuntui siltä kuin saisit vinkkejä läheiseltä ystävältä. Jos rento ja napakka kirjoitustyyli on sinun juttusi, Grok on ehdottomasti oikea valinta.

Sävy ja kieli

Teksti on erittäin sujuvaa. Kieli on luonnollista, lauseet napakoita ja Grok käyttää idiomeja hyvin. Malli pysyy uskollisena pääsävylleen ja haastaa rajoja ihmismäisyyden suhteen. Huomio: Grokin rento sävy ei aina sovi B2B- ja SEO-vetoiseen sisältöön.

Avainsanojen käyttö

Grok käytti pyydettyä avainsanaa, mutta vain päätelmässä. Muut mallit sijoittivat avainsanan paremmin ja lisäsivät muita relevantteja avainsanoja, kun taas Grok keskittyi enemmän kielen sujuvuuteen.

Luettavuus

Rennon kielen ansiosta Grok ylitti Flesch-Kincaid-testin kirkkaasti. Pisteet 61,4 sijoittuvat 7.–8. luokalle (selkokieli). Tämä sopii erityisen hyvin, kun halutaan tehdä aiheesta helposti lähestyttävä suurelle yleisölle. Tämä hyppäys luettavuudessa on lähes käsin kosketeltava.

Eettiset näkökulmat LLM:ien käytössä

LLM:ien voima perustuu koulutusaineiston laatuun, joka voi joskus olla puolueellinen tai epätarkka ja johtaa väärän tiedon leviämiseen. On erittäin tärkeää tarkistaa ja arvioida tekoälyn tuottama sisältö oikeudenmukaisuuden ja inklusiivisuuden näkökulmasta. Eri mallien välillä on myös eroja syötetietojen yksityisyyden ja haitallisen sisällön rajoittamisen suhteen.

Eettisen käytön ohjaamiseksi organisaatioiden tulee luoda puitteet, jotka huomioivat tietosuojan, puolueellisuuden vähentämisen ja sisällön moderoinnin. Tämä edellyttää säännöllistä vuoropuhelua AI-kehittäjien, kirjoittajien ja lakiasiantuntijoiden välillä. Huomioi nämä eettiset huolet:

  • Koulutusaineiston puolueellisuus: LLM:t voivat ylläpitää olemassa olevia ennakkoluuloja.
  • Faktantarkistus: Ihmisen valvonta on tarpeen AI:n tuottamien sisältöjen tarkistamiseksi.
  • Väärän tiedon riskit: AI voi tuottaa uskottavan kuuloisia vääriä väittämiä.

LLM:n valinnan tulisi olla linjassa organisaation sisällön eettisten ohjeiden kanssa. Sekä avoimen lähdekoodin että suljetut mallit on arvioitava väärinkäytön varalta.

Nykyisten LLM-teknologioiden rajoitukset

Puolueellisuus, epätarkkuus ja hallusinaatiot ovat edelleen merkittäviä ongelmia tekoälyn tuottamassa sisällössä. Sisäänrakennetut ohjeistukset johtavat usein LLM:ien epämääräiseen ja vähäarvoiseen tuotokseen. Yritykset tarvitsevat usein lisäkoulutusta ja turvallisuustoimia näiden ratkaisemiseksi. Pienillä yrityksillä ei useinkaan ole aikaa eikä resursseja omaan koulutukseen. Vaihtoehtona on käyttää yleisiä malleja kolmansien osapuolten työkalujen, kuten FlowHuntin, kautta.

FlowHuntilla voit antaa klassisille perusmalleille tarkempaa tietoa, internetyhteyden ja uusia kykyjä. Näin voit valita oikean mallin tehtävään ilman perusmallin rajoituksia tai useita tilauksia.

Toinen suuri haaste on mallien monimutkaisuus. Miljardien parametrien mallit voivat olla vaikeita hallita, ymmärtää ja debugata. FlowHunt antaa paljon enemmän hallintaa kuin pelkät chat-kehotteet. Voit lisätä yksittäisiä kykyjä lohkoina ja muokata niitä rakentaaksesi oman AI-työkalukirjastosi.

LLM:ien tulevaisuus sisällöntuotannossa

Kielimallien (LLM) tulevaisuus sisällöntuotannossa on lupaava ja innostava. Mallien kehittyessä ne lupaavat entistä suurempaa tarkkuutta ja vähäisempää puolueellisuutta sisällöntuotannossa. Tämä tarkoittaa, että kirjoittajat voivat tuottaa luotettavaa, inhimillistä tekstiä tekoälyn avulla.

LLM:t tulevat hallitsemaan paitsi tekstiä myös multimodaalista sisällöntuotantoa. Tämä tarkoittaa sekä tekstin että kuvien hallintaa, mikä vahvistaa luovaa sisältöä eri toimialoilla. Suurempien ja paremmin suodatettujen aineistojen ansiosta LLM:t tuottavat entistä luotettavampaa sisältöä ja viimeistelevät kirjoitustyylejä.

Ainakaan toistaiseksi LLM:t eivät kuitenkaan kykene tähän itsenäisesti, ja nämä kyvyt ovat jakautuneet eri yritysten ja mallien kesken, jotka kaikki kilpailevat huomiostasi ja rahastasi. FlowHunt kokoaa ne kaikki yhteen ja antaa

Usein kysytyt kysymykset

Mikä LLM on paras sisällöntuotantoon?

GPT-4 on suosituin ja monipuolisin yleiseen sisällöntuotantoon, mutta Metan Llama tarjoaa raikkaamman kirjoitustyylin. Claude 3 on paras selkeään ja yksinkertaiseen sisältöön, kun taas Grok loistaa rennolla, inhimillisellä sävyllään. Paras valinta riippuu sisällön tavoitteista ja tyyliin liittyvistä mieltymyksistäsi.

Mitä tekijöitä pitäisi huomioida valittaessa LLM:ää sisällöntuotantoon?

Huomioi luettavuus, sävy, omaperäisyys, avainsanojen käyttö ja kuinka kukin malli vastaa sisältötarpeitasi. Punnitse myös vahvuuksia, kuten luovuutta, genrejen monipuolisuutta tai integraatiomahdollisuuksia, ja ota huomioon haasteet, kuten puolueellisuus, jaarittelu tai resurssivaatimukset.

Miten FlowHunt auttaa LLM:n valinnassa sisällöntuotantoon?

FlowHunt antaa sinun testata ja vertailla useita johtavia LLM:iä samassa ympäristössä, tarjoten hallinnan lopputulokseen ja mahdollistaen parhaan mallin löytämisen juuri sinun sisältöprosessiasi varten ilman useita tilauksia.

Onko LLM:ien käytössä sisällöntuotannossa eettisiä huolia?

Kyllä. LLM:t voivat ylläpitää puolueellisuutta, tuottaa väärää tietoa ja aiheuttaa tietosuojaongelmia. On tärkeää tarkistaa tekoälyn tuottamat sisällöt, arvioida mallien eettisyyttä ja luoda vastuullisen käytön puitteet.

Miltä näyttää LLM:ien tulevaisuus sisällöntuotannossa?

Tulevaisuuden LLM:t tarjoavat parempaa tarkkuutta, vähemmän puolueellisuutta ja multimodaalista sisällöntuotantoa (teksti, kuvat jne.), mikä antaa kirjoittajille mahdollisuuden tuottaa luotettavampaa ja luovempaa sisältöä. Yhtenäiset alustat kuten FlowHunt sujuvoittavat pääsyn näihin kehittyneisiin ominaisuuksiin.

Kokeile johtavia LLM:iä sisällöntuotantoon

Kokeile huippuluokan LLM:iä rinnakkain ja tehosta sisällöntuotannon työnkulkua FlowHuntin yhtenäisellä alustalla.

Lue lisää

Tekstintuotanto

Tekstintuotanto

Tekstintuotanto suurilla kielimalleilla (LLM) tarkoittaa koneoppimismallien kehittynyttä käyttöä ihmismäisen tekstin tuottamiseen annetuista kehotteista. Tutust...

5 min lukuaika
AI Text Generation +5
Suuri kielimalli (LLM)

Suuri kielimalli (LLM)

Suuri kielimalli (LLM) on tekoäly, jota on koulutettu valtavilla tekstiaineistoilla ymmärtämään, tuottamaan ja käsittelemään ihmiskieltä. LLM:t hyödyntävät syvä...

6 min lukuaika
AI Large Language Model +4
LLM:n kustannukset

LLM:n kustannukset

Tutustu suurten kielimallien (LLM) kuten GPT-3:n ja GPT-4:n koulutus- ja käyttökustannuksiin, mukaan lukien laskenta-, energia- ja laitteistokulut, sekä selvitä...

5 min lukuaika
LLM AI +4