Finne den beste LLM-en for innholdsproduksjon: Testet og rangert

Forståelse av store språkmodeller (LLMs)

Store språkmodeller (LLMs) er banebrytende AI-verktøy som endrer hvordan vi lager og konsumerer innhold. Før vi går dypere inn i forskjellene mellom individuelle LLM-er, bør du forstå hva som gjør det mulig for disse modellene å lage menneskelignende tekst så enkelt.

LLM-er trenes på enorme datasett, noe som hjelper dem å forstå kontekst, semantikk og syntaks. Basert på mengden data kan de korrekt forutsi neste ord i en setning, og sette sammen ordene til forståelig tekst. En grunn til deres effektivitet er transformer-arkitekturen. Denne selvoppmerksomhetsmekanismen bruker nevrale nettverk til å prosessere tekstsyntaks og semantikk. Dette betyr at LLM-er kan håndtere et bredt spekter av komplekse oppgaver med letthet.

Betydningen av LLM-er i innholdsskaping

Store språkmodeller (LLMs) har forvandlet måten bedrifter tilnærmer seg innholdsproduksjon på. Med evnen til å produsere personlig og optimalisert tekst, genererer LLM-er innhold som e-poster, landingssider og innlegg på sosiale medier ved å bruke menneskelige språkforespørsler.

Her er hva LLM-er kan hjelpe innholdsforfattere med:

• Hastighet og kvalitet: LLM-er gir rask og høykvalitets innholdsproduksjon. Dette gjør selv mindre bedrifter uten egne skribenter i stand til å forbli konkurransedyktige.
• Innovasjon: Med tusenvis av effektive eksempler forhåndsinnlastet hjelper LLM-er med idémyldring innen markedsføring og kundedialog.
• Bredt innholdsspekter: LLM-er kan effektivt lage ulike typer innhold, fra blogginnlegg til whitepapers.
• Kreativ skriving: LLM-er hjelper til med narrativ utvikling ved å analysere eksisterende fortellinger og foreslå plottideer.

I tillegg ser fremtiden for LLM-er lovende ut. Teknologiske fremskritt vil sannsynligvis forbedre nøyaktigheten og de multimodale evnene. Denne utvidelsen av bruksområder vil få betydelig innvirkning på mange bransjer.

Oversikt over populære LLM-er for skriveoppgaver

Her er en rask oversikt over de populære LLM-ene vi skal teste:

Når du velger en LLM, er det viktig å vurdere dine behov for innholdsskaping. Hver modell tilbyr noe unikt, fra å håndtere komplekse oppgaver til å generere AI-drevet kreativt innhold. Før vi tester dem, la oss kort oppsummere hver for å se hvordan de kan gagne din innholdsproduksjon.

OpenAI GPT-4: Funksjoner og ytelsesvurdering

Nøkkelfunksjoner:

• Multimodale evner: GPT-4 kan bearbeide og generere tekst og bilder, ulikt tidligere modeller.
• Kontekstforståelse: Modellen forstår komplekse forespørsler, noe som gir nyanserte svar tilpasset spesifikke kontekster.
• Tilpassbare utdata: Brukere kan spesifisere tone og oppgavekrav gjennom systemmeldinger, noe som gjør den allsidig for ulike bruksområder.

Ytelsesmålinger:

• Høykvalitets utdata: GPT-4 er spesielt effektiv i kreativ skriving, oppsummering og oversettelse, og leverer resultater som ofte møter eller overgår menneskelige standarder.
• Reell anvendelse: I praksis brukte et digitalt markedsføringsbyrå GPT-4 for personlige e-postkampanjer, noe som ga 25 % økning i åpninger og 15 % økning i klikkrater.

Styrker:

• Sammenheng og relevans: Modellen produserer konsekvent tekst som er sammenhengende og kontekstuelt passende, noe som gjør den til et pålitelig valg for innholdsskaping.
• Omfattende trening: Trening på varierte datasett gir flyt på flere språk og bred forståelse av ulike emner.

Utfordringer:

• Krevende ressursbruk: De høye ressurskravene kan begrense tilgjengeligheten for noen brukere.
• Tendens til omstendelighet: GPT-4 kan av og til generere for omstendelige og vage svar.

Totalt sett er GPT-4 et kraftig verktøy for bedrifter som ønsker å styrke innholdsskaping og dataanalyse.

Anthropic Claude 3: Funksjoner og ytelsesvurdering

Nøkkelfunksjoner:

• Kontekstforståelse: Claude 3 utmerker seg i å bevare sammenheng og konsistens i lange fortellinger, og tilpasser språket til spesifikke kontekster.
• Emosjonell intelligens: Modellen kan analysere emosjonelle undertoner og lage innhold som treffer leseren og fanger komplekse menneskelige opplevelser.
• Sjangerbredde: Claude 3 kan sømløst skrive på tvers av ulike sjangre, fra skjønnlitteratur til poesi og manus.

Styrker:

• Fantasirik kreativitet: I motsetning til mange språkmodeller genererer Claude 3 originale ideer og historier, og utfordrer tradisjonell historiefortelling.
• Engasjerende dialog: Modellen lager autentisk og relaterbar dialog, noe som forbedrer karakterutvikling og samspill.
• Samarbeidsverktøy: Claude 3 lar forfattere samarbeide.

Utfordringer:

• Internett-tilgang: I motsetning til andre ledende modeller har ikke Claude tilgang til internett.
• Kun tekstgenerering: Mens konkurrentene lanserer modeller for å lage bilde-, video- og stemmeinnhold, er Anthropics modell fremdeles begrenset til tekst.

Meta Llama 3: Funksjoner og ytelsesvurdering

Nøkkelfunksjoner:

• Parameter-varianter: Tilgjengelig i størrelser på 8 milliarder, 70 milliarder og imponerende 405 milliarder parametre.
• Utvidet kontekstlengde: Støtter opptil 128 000 tokens, noe som gir bedre ytelse på lange og komplekse tekster.

Styrker:

• Åpen kildekode: Tilgjengelig gratis, noe som fremmer bred bruk og eksperimentering for forskning og kommersielle formål.
• Syntetisk datagenerering: Modellen på 405 milliarder parametre utmerker seg i å generere syntetiske data, nyttig for trening av mindre modeller og kunnskapsdestillasjon.
• Integrering på tvers av applikasjoner: Driver AI-funksjoner i Metas apper, og er et praktisk verktøy for bedrifter som vil skalere generativ AI.

Utfordringer:

• Ressurskrevende: Større modeller kan kreve betydelige datakraftressurser, noe som begrenser tilgjengeligheten for mindre virksomheter.
• Bias og etiske hensyn: Som med all AI er det risiko for innebygde skjevheter, og det kreves kontinuerlig vurdering og forbedring.

Llama 3 utmerker seg som en robust og allsidig åpen kildekode-LLM, og lover fremskritt i AI, men gir også brukere enkelte utfordringer.

xAI Grok: Funksjoner og ytelsesvurdering

Nøkkelfunksjoner:

• Datakilde: Trenet på innhold fra X (tidligere Twitter).
• Kontekstvindu: Kan behandle opptil 128 000 tokens.

Styrker:

• Integreringspotensial: xAI kan integreres i sosiale medieplattformer og forbedre brukerinteraksjoner.
• Brukerengasjement: Utviklet for uformelle samtaleapplikasjoner.

Utfordringer:

• Ukjente parametre: Manglende åpenhet om modellstørrelse og arkitektur gjør det vanskelig å vurdere ytelse.
• Sammenlignende ytelse: Overgår ikke jevnlig andre modeller på språkoppgaver og evner.

Oppsummert tilbyr xAI Grok interessante funksjoner og har fordelen av medieoppmerksomhet, men møter betydelige utfordringer i popularitet og ytelse i konkurransen mellom språkmodeller.

Testing av de beste LLM-ene for blogginnhold

La oss gå rett på testing. Vi rangerer modellene ved å bruke en enkel bloggutgang. All testing ble utført i FlowHunt, kun LLM-modellen ble endret.

Viktige fokusområder:

• Lesbarhet
• Tone-konsistens
• Originalitet i språket
• Nøkkelordbruk

Testprompt:

Skriv et blogginnlegg med tittelen “10 enkle måter å leve bærekraftig uten å sprenge budsjettet.” Tonen skal være praktisk og imøtekommende, med fokus på gjennomførbare tips som er realistiske for travle personer. Fremhev “bærekraft på budsjett” som hovednøkkelord. Inkluder eksempler fra hverdagslige situasjoner som dagligvarehandel, energibruk og personlige vaner. Avslutt med en oppmuntrende oppfordring om å starte med ett tips i dag.

Merk: Flow er begrenset til å lage utdata på omtrent 500 ord. Hvis du synes utgangene er forhastede eller ikke går i dybden, er dette med hensikt.

OpenAI GPT-4o

Hvis dette var en blindtest, ville åpningslinjen “I dagens hektiske verden…” avsløre modellen med en gang. Du er trolig godt kjent med denne modellens skrivemåte, da det ikke bare er det mest populære valget, men også kjernen i de fleste tredjeparts AI-skriveverktøy. GPT-4o er alltid et trygt valg for generelt innhold, men vær forberedt på vaghet og omstendelighet.

Tone og språk

Ser man bort fra den smertefullt overbrukte åpningssetningen, gjorde GPT-4o akkurat det vi forventet. Det er ikke lett å lure noen til å tro at en menneskelig forfatter har skrevet dette, men det er fortsatt en greit strukturert artikkel som følger prompten. Tonen er virkelig praktisk og imøtekommende, og fokuserer umiddelbart på konkrete tips i stedet for vage utlegninger.

Nøkkelordbruk

GPT-4o klarte seg bra i testen av nøkkelordbruk. Den brukte ikke bare det angitte hovednøkkelordet, men også lignende fraser og andre relevante nøkkelord.

Lesbarhet

På Flesch-Kincaid-skalaen rangerer denne utgangen som 10.–12. klasse (ganske vanskelig) med en score på 51,2. Ett poeng lavere, og den ville vært på høyskolenivå. Med en så kort utgang har til og med nøkkelordet “bærekraft” sannsynligvis merkbar effekt på lesbarheten. Det er likevel mye rom for forbedring.

Anthropic Claude 3

Den analyserte Claude-utgangen er mellomnivåmodellen Sonnet, som sies å være det beste valget for innhold. Innholdet leses godt og er merkbart mer menneskelig enn GPT-4o eller Llama. Claude er den perfekte løsningen for rent og enkelt innhold som gir informasjon effektivt uten å bli like omstendelig som GPT eller like prangende som Grok.

Tone og språk

Claude utmerker seg med en enkel, relaterbar og menneskelig skrivestil. Tonen er praktisk og imøtekommende, og fokuserer umiddelbart på konkrete tips.

Nøkkelordbruk

Claude var den eneste modellen som ignorerte nøkkelordet i prompten, og brukte det kun i 1 av 3 utganger. Når det ble brukt, var det i konklusjonen, og bruken føltes noe påtvunget.

Lesbarhet

Claude Sonnet scoret høyt på Flesch-Kincaid-skalaen, og rangerte på 8. og 9. klassetrinn (enkel engelsk), bare noen poeng bak Grok. Mens Grok endret hele tone og vokabular for å oppnå dette, brukte Claude lignende ordforråd som GPT-4o. Hva gjorde lesbarheten så god? Kortere setninger, hverdagsord og ingen vagt innhold.

Meta Llama

Llamas sterkeste punkt var nøkkelordbruk. På den andre siden var skrivestilen uinspirert og litt omstendelig, men fortsatt mindre kjedelig enn GPT-4o. Llama er som GPT-4os fetter – et sikkert innholdsvalg med en noe omstendelig og vag skrivestil. Det er et godt valg hvis du liker OpenAIs skrivestil, men vil unngå klassiske GPT-fraseer.

Tone og språk

Llama-genererte artikler ligner mye på de fra GPT-4o. Omstendelighet og vaghet er sammenlignbart, men tonen er praktisk og imøtekommende.

Nøkkelordbruk

Meta er vinneren i testen for nøkkelordbruk. Llama brukte nøkkelordet flere ganger, inkludert i innledningen, og inkluderte naturlig lignende fraser og andre relevante nøkkelord.

Lesbarhet

På Flesch-Kincaid-skalaen rangerer denne utgangen som 10.–12. klasse (ganske vanskelig), med 53,4 poeng, litt bedre enn GPT-4o (51,2). Med en så kort utgang har nøkkelordet “bærekraft” sannsynligvis merkbar effekt på lesbarheten. Det er fortsatt rom for forbedring.

xAI Grok

Grok var en stor overraskelse, spesielt når det gjelder tone og språk. Med en svært naturlig og avslappet tone føltes det som å få tips fra en nær venn. Hvis avslappet og kvikk er din skrivestil, er Grok definitivt valget for deg.

Tone og språk

Utgangen leses veldig godt. Språket er naturlig, setningene er korte, og Grok bruker idiomer godt. Modellen holder seg til sin primære tone og tøyer grensene for menneskelignende tekst. Merk: Groks avslappede tone er ikke alltid passende for B2B- og SEO-drevet innhold.

Nøkkelordbruk

Grok brukte nøkkelordet vi ba om, men kun i avslutningen. Andre modeller plasserte nøkkelordet bedre og la til flere relevante, mens Grok fokuserte mer på språklig flyt.

Lesbarhet

Med sitt lettfattelige språk bestod Grok Flesch-Kincaid-testen med glans. Den fikk 61,4 poeng, som tilsvarer 7.–8. klasse (enkel engelsk). Dette er optimalt for å gjøre emner tilgjengelige for folk flest. Dette store spranget i lesbarhet er nesten håndgripelig.

Etiske hensyn ved bruk av LLM-er

Kraften til LLM-er avhenger av kvaliteten på treningsdataene, som noen ganger kan være skjeve eller unøyaktige, og føre til spredning av feilinformasjon. Det er avgjørende å faktasjekke og kvalitetssikre AI-generert innhold for rettferdighet og inkludering. Når du tester ulike modeller, husk at hver har ulik tilnærming til personvern og begrensning av skadelig innhold.

For å veilede etisk bruk må organisasjoner etablere rammeverk for datavern, bias-redusering og innholdsmoderering. Dette inkluderer jevnlig dialog mellom AI-utviklere, skribenter og juridiske eksperter. Vurder denne listen over etiske hensyn:

• Bias i treningsdata: LLM-er kan videreføre eksisterende skjevheter.
• Faktasjekk: Menneskelig kontroll er nødvendig for å verifisere AI-utdata.
• Risiko for feilinformasjon: AI kan generere plausible usannheter.

Valg av LLM bør være i tråd med organisasjonens etiske innholdsretningslinjer. Både åpen kildekode- og proprietære modeller bør vurderes for potensiell misbruk.

Begrensninger ved dagens LLM-teknologi

Bias, unøyaktighet og hallusinasjoner er fortsatt store problemer for AI-generert innhold. På grunn av innebygde retningslinjer gir dette ofte vage, lite verdifulle LLM-utganger. Bedrifter trenger ofte ekstra opplæring og sikkerhetstiltak for å håndtere dette. For små bedrifter er tid og ressurser til tilpasset opplæring ofte urealistisk. Et alternativ er å legge til slike muligheter via generelle modeller gjennom tredjepartsverktøy som FlowHunt.

FlowHunt lar deg gi klassiske basismodeller spesifikk kunnskap, internett-tilgang og nye evner. Slik kan du velge riktig modell for oppgaven uten begrensninger fra basismodellen eller utallige abonnementer.

Et annet stort problem er kompleksiteten i disse modellene. Med milliarder av parametre kan de være vanskelige å styre, forstå og feilsøke. FlowHunt gir deg langt mer kontroll enn enkle chatforespørsler. Du kan legge til individuelle evner som blokker og justere dem for å lage ditt eget bibliotek av klare AI-verktøy.

Fremtiden for LLM-er i innholdsskriving

Fremtiden for språkmodeller (LLM-er) i innholdsskriving er lovende og spennende. Etter hvert som disse modellene utvikles videre, lover de økt nøyaktighet og mindre bias i innholdsproduksjonen. Dette betyr at skribenter vil kunne produsere pålitelig, menneskelignende tekst med AI-generert innhold.

LLM-er vil ikke bare håndtere tekst, men også bli dyktige i multimodal innholdsskaping. Dette inkluderer håndtering av både tekst og bilder, og gir økt kreativitet for ulike bransjer. Med større og bedre filtrerte datasett vil LLM-er lage mer pålitelig innhold og forbedre skrivestiler.

Men foreløpig kan ikke LLM-er gjøre alt dette alene, og disse mulighetene er delt mellom ulike selskaper og modeller, som alle kjemper om din oppmerksomhet og penger. FlowHunt samler dem alle og lar