Trovare il miglior LLM per la scrittura di contenuti: testati e classificati

Comprendere i Large Language Model (LLM)

I Large Language Model (LLM) sono strumenti AI all’avanguardia che stanno ridefinendo il modo in cui creiamo e consumiamo contenuti. Prima di approfondire le differenze tra i singoli LLM, è importante capire cosa permette a questi modelli di generare testo simile a quello umano con tanta facilità.

Gli LLM vengono addestrati su enormi insiemi di dati, il che li aiuta a comprendere contesto, semantica e sintassi. In base alla quantità di dati, riescono a prevedere correttamente la parola successiva in una frase, componendo testi comprensibili. Uno dei motivi della loro efficacia è l’architettura transformer. Questo meccanismo di self-attention utilizza reti neurali per processare sintassi e semantica del testo. Ciò significa che gli LLM possono gestire una vasta gamma di compiti complessi con facilità.

Importanza degli LLM nella creazione di contenuti

I Large Language Model (LLM) hanno trasformato il modo in cui le aziende affrontano la creazione di contenuti. Grazie alla capacità di produrre testi personalizzati e ottimizzati, gli LLM generano contenuti come email, landing page e post sui social media a partire da prompt in linguaggio naturale.

Ecco come gli LLM possono aiutare i content writer:

• Velocità e qualità: Gli LLM offrono una produzione di contenuti rapida e di alta qualità. Questo permette anche alle piccole aziende senza un team di scrittura dedicato di restare competitive.
• Innovazione: Pre-caricati con migliaia di esempi efficaci, gli LLM aiutano nel brainstorming di marketing e nelle strategie di coinvolgimento del cliente.
• Ampia varietà di contenuti: Gli LLM possono creare efficacemente diversi tipi di contenuti, dai post per blog ai whitepaper.
• Scrittura creativa: Gli LLM aiutano nello sviluppo narrativo analizzando storie esistenti e suggerendo idee per la trama.

Inoltre, il futuro degli LLM appare promettente. I progressi tecnologici probabilmente ne miglioreranno l’accuratezza e le capacità multimodali. Questa espansione delle applicazioni influenzerà in modo significativo diversi settori.

Panoramica dei LLM più popolari per la scrittura

Ecco una rapida panoramica degli LLM più popolari che testeremo:

Quando si sceglie un LLM, è essenziale considerare le proprie esigenze di creazione di contenuti. Ogni modello offre qualcosa di unico, dalla gestione di compiti complessi alla generazione di contenuti creativi guidati dall’AI. Prima di testarli, riassumiamoli brevemente per vedere come possono favorire il tuo processo creativo.

OpenAI GPT-4: Caratteristiche e recensione delle prestazioni

Caratteristiche principali:

• Capacità multimodali: GPT-4 può processare e generare testo e immagini, a differenza delle versioni precedenti.
• Comprensione contestuale: Il modello comprende prompt complessi, offrendo risposte sfumate adattate a contesti specifici.
• Output personalizzabili: Gli utenti possono specificare tono e requisiti tramite un messaggio di sistema, rendendolo versatile per molte applicazioni.

Prestazioni:

• Output di alta qualità: GPT-4 è particolarmente efficace nella scrittura creativa, nella sintesi e nella traduzione, fornendo risultati spesso pari o superiori agli standard umani.
• Applicazione reale: In un contesto pratico, un’agenzia di digital marketing ha utilizzato GPT-4 per campagne email personalizzate, ottenendo un aumento del 25% nei tassi di apertura e del 15% nei click-through.

Punti di forza:

• Coerenza e pertinenza: Il modello produce costantemente testi coerenti e adeguati al contesto, risultando una scelta affidabile per la creazione di contenuti.
• Ampio addestramento: Grazie al training su dataset diversi, è fluente in più lingue e comprende una vasta gamma di argomenti.

Sfide:

• Richieste computazionali: L’elevato fabbisogno di risorse può limitarne l’accessibilità per alcuni utenti.
• Possibile prolissità: Talvolta GPT-4 può generare risposte eccessivamente verbose e vaghe.

In generale, GPT-4 è uno strumento potente per le aziende che vogliono migliorare la creazione di contenuti e le strategie di analisi dati.

Anthropic Claude 3: Caratteristiche e recensione delle prestazioni

Caratteristiche principali:

• Comprensione contestuale: Claude 3 eccelle nel mantenere coerenza e consistenza su narrazioni lunghe, adattando il linguaggio a contesti specifici.
• Intelligenza emotiva: Il modello analizza le sfumature emotive, creando contenuti che risuonano con i lettori e catturano esperienze umane complesse.
• Versatilità di genere: Claude 3 può scrivere senza soluzione di continuità in diversi generi, dalla narrativa alla poesia e alla sceneggiatura.

Punti di forza:

• Creatività immaginativa: Diversamente da molti modelli linguistici, Claude 3 genera idee e trame originali, superando i limiti della narrazione tradizionale.
• Dialoghi coinvolgenti: Il modello produce dialoghi autentici e realistici, migliorando lo sviluppo dei personaggi e le interazioni.
• Strumento collaborativo: Claude 3 consente la collaborazione tra scrittori.

Sfide:

• Accesso a internet: A differenza di altri modelli leader attuali, Claude non può accedere a internet.
• Solo generazione di testo: Mentre la concorrenza introduce modelli per creare immagini, video e voce, l’offerta di Anthropic rimane limitata esclusivamente al testo.

Meta Llama 3: Caratteristiche e recensione delle prestazioni

Caratteristiche principali:

• Varianti di parametri: Disponibile in tagli da 8 miliardi, 70 miliardi e un impressionante 405 miliardi di parametri.
• Contesto esteso: Supporta fino a 128.000 token, migliorando le prestazioni su testi lunghi e complessi.

Punti di forza:

• Open-source: Disponibile gratuitamente, incoraggiando l’uso e la sperimentazione sia nella ricerca che in ambito commerciale.
• Generazione di dati sintetici: Il modello da 405 miliardi eccelle nella generazione di dati sintetici, utili per addestrare modelli più piccoli e per la knowledge distillation.
• Integrazione nelle applicazioni: Alimenta le funzionalità AI nelle app di Meta, risultando uno strumento pratico per le aziende che vogliono scalare soluzioni AI generative.

Sfide:

• Intensità di risorse: I modelli più grandi possono richiedere risorse computazionali significative, limitando l’accessibilità per le organizzazioni più piccole.
• Bias e aspetti etici: Come ogni modello AI, resta il rischio di bias intrinseci, richiedendo valutazione e perfezionamento continui.

Llama 3 si distingue come un LLM open-source robusto e versatile, promettendo avanzamenti nelle capacità AI ma presentando anche alcune sfide per gli utenti.

xAI Grok: Caratteristiche e recensione delle prestazioni

Caratteristiche principali:

• Fonte dati: Addestrato su contenuti di X (ex Twitter).
• Finestra di contesto: Capace di processare fino a 128.000 token.

Punti di forza:

• Potenziale di integrazione: xAI può essere integrato nelle piattaforme social, migliorando l’interazione degli utenti.
• Coinvolgimento utenti: Progettato per applicazioni conversazionali informali.

Sfide:

• Parametri sconosciuti: La mancanza di trasparenza sul modello e l’architettura rende difficile valutarne le prestazioni.
• Prestazioni comparative: Non supera costantemente altri modelli nelle attività linguistiche e nelle capacità.

In sintesi, pur offrendo caratteristiche interessanti e godendo di visibilità mediatica, xAI Grok affronta notevoli sfide in termini di popolarità e prestazioni nel competitivo panorama dei modelli linguistici.

Test dei migliori LLM per la scrittura di post blog

Passiamo subito ai test. Classificheremo i modelli utilizzando un semplice output di scrittura per blog. Tutti i test sono stati eseguiti su FlowHunt, cambiando solo il modello LLM.

Aree chiave di valutazione:

• Leggibilità
• Coerenza del tono
• Originalità del linguaggio
• Uso delle parole chiave

Prompt di test:

Scrivi un post sul blog intitolato “10 modi semplici per vivere in modo sostenibile senza spendere una fortuna.” Il tono deve essere pratico e accessibile, con un focus su consigli concreti e realistici per persone impegnate. Evidenzia “sostenibilità a basso costo” come parola chiave principale. Includi esempi per situazioni quotidiane come la spesa, l’uso dell’energia e le abitudini personali. Concludi con un invito all’azione che incoraggi i lettori a iniziare oggi stesso da un consiglio.

Nota: Il Flow è limitato a un output di circa 500 parole. Se gli output sembrano affrettati o poco approfonditi, è intenzionale.

OpenAI GPT-4o

Se fosse un test alla cieca, l’incipit “Nel mondo frenetico di oggi…” ti farebbe subito capire di che modello si tratta. Probabilmente conosci bene lo stile di scrittura di questo modello: non solo è la scelta più popolare, ma anche il cuore della maggior parte degli strumenti AI di terze parti per la scrittura. GPT-4o è sempre una scelta sicura per contenuti generici, ma preparati a vaghezza e prolissità.

Tono e linguaggio

Tralasciando la frase iniziale decisamente abusata, GPT-4o ha fatto esattamente ciò che ci aspettavamo. Non si inganna nessuno facendo credere che sia stato scritto da un umano, ma resta un articolo strutturato decentemente e rispetta indiscutibilmente il prompt. Il tono è pratico e accessibile, concentrandosi subito su consigli concreti invece che su vaghe divagazioni.

Uso delle parole chiave

GPT-4o ha superato bene il test sull’uso delle parole chiave. Non solo ha utilizzato la parola chiave principale fornita, ma anche frasi simili e altre keyword adatte.

Leggibilità

Secondo la scala Flesch-Kincaid, questo output si colloca tra il 10° e il 12° grado scolastico (abbastanza difficile) con un punteggio di 51,2. Un punto in meno e sarebbe a livello universitario. Data la brevità dell’output, anche solo la parola “sostenibilità” incide probabilmente sulla leggibilità. Detto ciò, c’è certamente margine di miglioramento.

Anthropic Claude 3

L’output di Claude analizzato è il modello Sonnet di fascia media, che pare sia la scelta migliore per i contenuti. Il testo è ben scritto e decisamente più umano rispetto a GPT-4o o Llama. Claude è la soluzione ideale per contenuti puliti e semplici che trasmettono informazioni in modo efficiente senza essere prolisso come GPT o appariscente come Grok.

Tono e linguaggio

Claude spicca per risposte semplici, comprensibili e simili a quelle umane. Il tono è pratico e accessibile, concentrandosi subito su consigli concreti invece che su divagazioni vaghe.

Uso delle parole chiave

Claude è stato l’unico modello a ignorare la parte relativa alle parole chiave nel prompt, usandola solo in 1 output su 3. Quando l’ha inserita, lo ha fatto nella conclusione e l’uso è risultato un po’ forzato.

Leggibilità

Il Sonnet di Claude ha ottenuto un punteggio elevato sulla scala Flesch-Kincaid, collocandosi tra l’8° e il 9° grado (inglese semplice), a pochi punti da Grok. Mentre Grok ha modificato tono e vocabolario per arrivarci, Claude ha usato un lessico simile a GPT-4o. Cosa ha reso la leggibilità così buona? Frasi più brevi, parole di uso quotidiano e niente contenuti vaghi.

Meta Llama

Il punto di forza di Llama è stato l’uso delle parole chiave. Lo stile di scrittura, invece, è risultato poco ispirato e un po’ prolisso, ma comunque meno noioso di GPT-4o. Llama è come il cugino di GPT-4o: una scelta sicura per i contenuti, con uno stile leggermente prolisso e vago. È un’ottima scelta se ti piace lo stile degli OpenAI ma vuoi evitare le classiche frasi GPT.

Tono e linguaggio

Gli articoli generati da Llama ricordano molto quelli di GPT-4o. La prolissità e la vaghezza sono simili, ma il tono resta pratico e accessibile.

Uso delle parole chiave

Meta è il vincitore nel test sull’uso delle parole chiave. Llama ha utilizzato la keyword più di una volta, anche nell’introduzione, e ha inserito naturalmente frasi simili e altre parole chiave pertinenti.

Leggibilità

Sulla scala Flesch-Kincaid, questo output si colloca tra il 10° e il 12° grado (abbastanza difficile), con un punteggio di 53,4, leggermente meglio di GPT-4o (51,2). Anche qui, la brevità dell’output e la presenza della parola chiave “sostenibilità” incidono probabilmente sulla leggibilità. C’è comunque spazio per migliorare.

xAI Grok

Grok è stata una vera sorpresa, soprattutto per tono e linguaggio. Con un tono molto naturale e rilassato, sembra quasi di ricevere consigli rapidi da un amico. Se il tuo stile di scrittura è rilassato e vivace, Grok è sicuramente la scelta giusta.

Tono e linguaggio

L’output si legge molto bene. Il linguaggio è naturale, le frasi sono scattanti e Grok usa bene i modi di dire. Il modello rimane fedele al proprio tono di base e spinge al massimo il testo simile a quello umano. Nota: il tono rilassato di Grok non è sempre la scelta migliore per contenuti B2B e SEO-oriented.

Uso delle parole chiave

Grok ha usato la parola chiave richiesta, ma solo nella conclusione. Gli altri modelli sono stati migliori nell’inserimento e nell’aggiunta di parole chiave correlate, mentre Grok si è concentrato di più sul flusso linguistico.

Leggibilità

Grazie a uno stile disinvolto, Grok ha superato brillantemente il test Flesch-Kincaid, con un punteggio di 61,4, che corrisponde al 7°-8° grado (inglese semplice). È ottimale per rendere gli argomenti accessibili al grande pubblico. Questo salto di leggibilità è quasi tangibile.

Considerazioni etiche nell’uso degli LLM

La potenza degli LLM dipende dalla qualità dei dati di addestramento, che possono talvolta essere viziati o inaccurati, favorendo la diffusione di disinformazione. È fondamentale verificare e controllare i contenuti generati dall’AI per equità e inclusività. Testando vari modelli, ricorda che ciascuno ha un proprio approccio a privacy dei dati e limitazione degli output dannosi.

Per guidare un uso etico, le organizzazioni devono stabilire framework che affrontino privacy dei dati, mitigazione dei bias e moderazione dei contenuti. Questo include dialogo regolare tra sviluppatori AI, autori e consulenti legali. Considera questo elenco di preoccupazioni etiche:

• Bias nei dati di addestramento: Gli LLM possono perpetuare bias esistenti.
• Fact-checking: La supervisione umana è necessaria per verificare i risultati dell’AI.
• Rischio disinformazione: L’AI può generare falsità plausibili.

La scelta degli LLM dovrebbe essere allineata eticamente alle linee guida di contenuto dell’organizzazione. Sia i modelli open-source che quelli proprietari vanno valutati per il potenziale di uso improprio.

Limiti delle attuali tecnologie LLM

Bias, inaccuratezze e allucinazioni restano problemi significativi nei contenuti generati dall’AI. A causa delle linee guida integrate, spesso questo si traduce in output vaghi e di scarso valore degli LLM. Le aziende necessitano spesso di training extra e misure di sicurezza per affrontare queste questioni. Per le piccole imprese, tempo e risorse per un training personalizzato sono spesso fuori portata. Un’alternativa è aggiungere queste capacità utilizzando modelli generali tramite strumenti di terze parti come FlowHunt.

FlowHunt ti permette di fornire conoscenze specifiche, accesso a internet e nuove funzionalità ai modelli base classici. In questo modo puoi scegliere il modello giusto per ogni compito senza i limiti del modello di base o abbonamenti multipli.

Un altro grande problema è la complessità di questi modelli. Con miliardi di parametri, possono essere difficili da gestire, comprendere e debug. FlowHunt ti offre molto più controllo rispetto ai semplici prompt in chat. Puoi aggiungere singole funzionalità come blocchi e personalizzarle per creare la tua libreria di AI Tools pronti all’uso.

Il futuro degli LLM nella scrittura di contenuti

Il futuro dei modelli linguistici (LLM) nella scrittura di contenuti è promettente ed entusiasmante. Con il progresso di questi modelli, si prospettano maggiore precisione e minor bias nella generazione dei testi. Questo significa che gli autori potranno produrre contenuti affidabili e simili a quelli umani con l’aiuto dell’AI.

Gli LLM non si limiteranno al testo, ma diventeranno competenti anche nella creazione multimodale di contenuti, gestendo testo e immagini e potenziando la creatività nei diversi settori. Con dataset più grandi e meglio filtrati, gli LLM produrranno contenuti più affidabili e stili di scrittura più raffinati.

Ma per ora, gli LLM non sono ancora in grado di fare tutto da soli, e queste capacità sono suddivise tra diverse aziende e modelli, ognuno in lotta per la tua attenzione e il tuo denaro. FlowHunt li riunisce tutti e ti permette