Jak znaleźć najlepszy LLM do pisania treści: test i ranking

Czym są duże modele językowe (LLM-y)?

Duże modele językowe (LLM-y) to nowoczesne narzędzia AI, które zmieniają sposób tworzenia i konsumowania treści. Zanim przejdziemy do różnic między poszczególnymi LLM-ami, warto wiedzieć, co sprawia, że te modele tak łatwo generują tekst zbliżony do ludzkiego.

LLM-y są trenowane na ogromnych zbiorach danych, co pozwala im zrozumieć kontekst, semantykę i składnię. Dzięki ilości danych potrafią poprawnie przewidywać kolejne słowa w zdaniu, układając je w spójną całość. Jednym z kluczowych elementów skuteczności jest architektura transformer. Ten mechanizm samo-uwagi wykorzystuje sieci neuronowe do przetwarzania składni i znaczenia tekstu. Dzięki temu LLM-y radzą sobie z szerokim zakresem złożonych zadań.

Znaczenie LLM-ów w tworzeniu treści

Duże modele językowe (LLM-y) zrewolucjonizowały podejście firm do tworzenia treści. Dzięki zdolności do generowania spersonalizowanych i zoptymalizowanych tekstów, LLM-y tworzą takie materiały jak e-maile, strony docelowe czy posty w mediach społecznościowych na podstawie poleceń napisanych ludzkim językiem.

Oto jak LLM-y mogą pomóc autorom treści:

• Szybkość i jakość: LLM-y pozwalają na szybkie i wysokiej jakości generowanie treści. Dzięki nim nawet mniejsze firmy bez własnych copywriterów mogą pozostać konkurencyjne.
• Innowacyjność: Dzięki dostępowi do tysięcy skutecznych przykładów, LLM-y pomagają w burzy mózgów marketingowych i strategiach angażowania klientów.
• Różnorodność treści: LLM-y potrafią skutecznie tworzyć różne typy treści – od wpisów na blogu po whitepapery.
• Tworzenie narracji: LLM-y wspierają rozwój opowieści, analizując istniejące historie i sugerując pomysły fabularne.

Co więcej, przyszłość LLM-ów rysuje się obiecująco. Postęp technologiczny prawdopodobnie poprawi ich precyzję i możliwości multimodalne. Rozszerzenie zastosowań znacząco wpłynie na wiele branż.

Przegląd popularnych LLM-ów do zadań pisarskich

Oto szybki przegląd popularnych LLM-ów, które będziemy testować:

Wybierając LLM, należy wziąć pod uwagę swoje potrzeby w zakresie tworzenia treści. Każdy model oferuje coś wyjątkowego – od obsługi złożonych zadań po generowanie kreatywnych pomysłów AI. Zanim je przetestujemy, podsumujmy krótko każdy z nich, aby zobaczyć, jak może wesprzeć Twój proces tworzenia treści.

OpenAI GPT-4: funkcje i recenzja wydajności

Kluczowe cechy:

• Możliwości multimodalne: GPT-4 potrafi przetwarzać i generować tekst oraz obrazy, w przeciwieństwie do poprzednich wersji.
• Zrozumienie kontekstu: Model rozumie złożone polecenia, pozwalając na tworzenie odpowiedzi dostosowanych do konkretnych sytuacji.
• Dostosowywanie wyników: Użytkownicy mogą określić ton i wymagania zadania poprzez komunikat systemowy, czyniąc go uniwersalnym narzędziem.

Wydajność:

• Wysokiej jakości wyniki: GPT-4 szczególnie dobrze sprawdza się w kreatywnym pisaniu, podsumowaniach i tłumaczeniach, dostarczając efekty często dorównujące lub przewyższające ludzkie standardy.
• Praktyczne zastosowanie: W praktyce agencja marketingowa wykorzystała GPT-4 do personalizowanych kampanii e-mailowych, co przyniosło 25% wzrost liczby otwarć i 15% wzrost współczynnika kliknięć.

Mocne strony:

• Spójność i adekwatność: Model konsekwentnie generuje tekst spójny i odpowiedni kontekstowo, co czyni go niezawodnym wyborem do tworzenia treści.
• Szerokie przeszkolenie: Dzięki treningowi na różnorodnych danych model swobodnie operuje wieloma językami i rozumie różne zagadnienia.

Wyzwania:

• Wysokie wymagania sprzętowe: Duże zapotrzebowanie na zasoby może ograniczać dostępność dla części użytkowników.
• Tendencja do rozwlekłości: Czasami GPT-4 tworzy odpowiedzi zbyt długie i ogólnikowe.

Podsumowując, GPT-4 to potężne narzędzie dla firm chcących ulepszyć strategie tworzenia treści i analizy danych.

Anthropic Claude 3: funkcje i recenzja wydajności

Kluczowe cechy:

• Zrozumienie kontekstu: Claude 3 świetnie zachowuje spójność oraz konsekwencję w długich narracjach, dostosowując język do określonych sytuacji.
• Inteligencja emocjonalna: Model analizuje wydźwięk emocjonalny, tworząc treści, które rezonują z odbiorcami i oddają złożone ludzkie doświadczenia.
• Wszechstronność gatunkowa: Claude 3 swobodnie pisze w różnych gatunkach: od literatury pięknej po poezję i scenariusze.

Mocne strony:

• Kreatywna wyobraźnia: W przeciwieństwie do wielu modeli językowych, Claude 3 generuje oryginalne pomysły i fabuły, przesuwając granice tradycyjnego opowiadania historii.
• Angażujący dialog: Model tworzy autentyczne i wiarygodne rozmowy, wzmacniając rozwój postaci i interakcje.
• Narzędzie do współpracy: Claude 3 umożliwia współpracę autorom.

Wyzwania:

• Brak dostępu do internetu: W przeciwieństwie do innych czołowych modeli, Claude nie ma dostępu do sieci.
• Tylko generowanie tekstu: Gdy konkurencja wprowadza modele tworzące obrazy, wideo i głos, propozycja Anthropic ogranicza się wyłącznie do tekstu.

Meta Llama 3: funkcje i recenzja wydajności

Kluczowe cechy:

• Warianty parametrów: Dostępny w wersjach o rozmiarze 8, 70 i imponujących 405 miliardów parametrów.
• Wydłużony kontekst: Obsługuje do 128 000 tokenów, co zwiększa wydajność przy długich i złożonych tekstach.

Mocne strony:

• Open source: Dostępny bezpłatnie, co sprzyja szerokiemu wykorzystaniu w badaniach i komercyjnych projektach.
• Generowanie danych syntetycznych: Model 405B świetnie sprawdza się w tworzeniu danych syntetycznych, przydatnych do trenowania mniejszych modeli i distylacji wiedzy.
• Integracja w aplikacjach: Zasila funkcje AI w aplikacjach Meta, stanowiąc praktyczne narzędzie dla firm chcących wdrożyć generatywną AI na większą skalę.

Wyzwania:

• Duże wymagania sprzętowe: Większe modele wymagają znacznych zasobów, co może ograniczać dostępność dla mniejszych organizacji.
• Stronniczość i kwestie etyczne: Jak każdy model AI, Llama wymaga stałej oceny pod kątem stronniczości i etyki.

Llama 3 wyróżnia się jako solidny i wszechstronny open-source’owy LLM, zapowiadając postęp w możliwościach AI, ale stawia też przed użytkownikami pewne wyzwania.

xAI Grok: funkcje i recenzja wydajności

Kluczowe cechy:

• Źródło danych: Trenowany na treściach z X (dawniej Twitter).
• Okno kontekstu: Potrafi przetwarzać do 128 000 tokenów.

Mocne strony:

• Potencjał integracji: xAI może być zintegrowany z mediami społecznościowymi, zwiększając zaangażowanie użytkowników.
• Zaangażowanie odbiorców: Zaprojektowany do swobodnych, konwersacyjnych zastosowań.

Wyzwania:

• Nieznana liczba parametrów: Brak transparentności co do rozmiaru i architektury modelu utrudnia ocenę wydajności.
• Porównawcza skuteczność: Nie dorównuje konsekwentnie innym modelom pod względem zadań językowych i możliwości.

Podsumowując, choć xAI Grok oferuje ciekawe funkcje i medialną rozpoznawalność, mierzy się z dużą konkurencją i wyzwaniami na rynku modeli językowych.

Testowanie najlepszych LLM-ów do pisania blogów

Przechodzimy do testów! Oceńmy modele na podstawie typowego zlecenia blogowego. Wszystkie testy wykonano w FlowHunt, zmieniając tylko modele LLM.

Główne kryteria oceny:

• Czytelność
• Spójność tonu
• Oryginalność języka
• Użycie słów kluczowych

Polecenie testowe:

Napisz wpis na bloga zatytułowany “10 prostych sposobów na życie w duchu zrównoważonego rozwoju bez dużych wydatków”. Ton powinien być praktyczny i przystępny, z naciskiem na konkretne, realne porady dla zabieganych osób. Wyróżnij frazę “zrównoważony rozwój z budżetem” jako główne słowo kluczowe. Dodaj przykłady z codziennych sytuacji, np. zakupy spożywcze, korzystanie z energii, nawyki osobiste. Zakończ zachętą do wdrożenia choć jednej rady już dziś.

Uwaga: Flow generuje wyłącznie wyniki do ok. 500 słów. Jeśli wydają się powierzchowne lub niezbyt pogłębione, to celowy zabieg.

OpenAI GPT-4o

W ślepym teście już po zdaniu otwierającym „W dzisiejszym zabieganym świecie…” rozpoznasz ten model. Jego styl jest powszechnie znany, bo to nie tylko najczęściej wybierana opcja, ale i podstawa większości narzędzi AI do pisania. GPT-4o to zawsze bezpieczny wybór do ogólnych treści, ale trzeba liczyć się z rozwlekłością i ogólnikami.

Ton i język

Pomijając oklepane zdanie wstępne, GPT-4o zrobił dokładnie to, czego się spodziewaliśmy. Nikt nie uwierzy, że to dzieło człowieka, ale artykuł jest przyzwoicie ułożony i w pełni realizuje polecenie. Ton rzeczywiście jest praktyczny i przystępny, od razu skupiając się na konkretnych poradach zamiast lania wody.

Użycie słów kluczowych

GPT-4o dobrze wypadł w teście słów kluczowych. Nie tylko użył głównego słowa kluczowego, ale także podobnych fraz czy innych odpowiednich wyrażeń.

Czytelność

W skali Flescha-Kincaida wynik to poziom 10–12 klasy (dość trudny) – 51,2 pkt. Jeszcze jeden punkt mniej i byłby to już poziom studiów. Przy tak krótkim tekście nawet samo słowo „zrównoważony rozwój” może wyraźnie wpływać na czytelność. Nadal jest jednak sporo miejsca na poprawę.

Anthropic Claude 3

Testowany wariant Claude to model Sonnet ze „środka stawki”, który uchodzi za najlepszy do treści. Artykuł czyta się dobrze i brzmi bardziej po ludzku niż teksty GPT-4o czy Llamy. Claude to idealne rozwiązanie, gdy zależy Ci na czystych, prostych treściach i efektywnym przekazie – bez rozwlekłości GPT czy efekciarstwa Groka.

Ton i język

Claude wyróżnia się prostotą, przystępnością i „ludzkimi” odpowiedziami. Ton jest praktyczny i natychmiast przechodzi do konkretnych porad.

Użycie słów kluczowych

Claude jako jedyny zignorował w poleceniu frazę kluczową – użył jej tylko w 1 z 3 wygenerowanych tekstów. Nawet wtedy pojawiła się dopiero w zakończeniu i brzmiała nieco wymuszenie.

Czytelność

Sonnet Claude’a osiągnął wysoki wynik w skali Flescha-Kincaida – 8–9 klasa (prosty angielski), tylko kilka punktów za Grokiem. Podczas gdy Grok zmienił cały ton i słownictwo, by to osiągnąć, Claude użył podobnych słów jak GPT-4o. Co poprawiło czytelność? Krótsze zdania, codzienne słowa, brak lania wody.

Meta Llama

Najmocniejszą stroną Llamy było użycie słów kluczowych. Styl pisania był z kolei mało inspirujący i lekko rozwlekły, ale i tak mniej nużący niż GPT-4o. Llama to kuzyn GPT-4o – bezpieczny wybór z nieco rozwlekłym i ogólnikowym stylem. To świetna opcja, jeśli ogólnie lubisz styl modeli OpenAI, ale chcesz uniknąć typowych fraz GPT.

Ton i język

Artykuły generowane przez Llamę brzmią podobnie jak te od GPT-4o. Rozwlekłość i ogólnikowość są porównywalne, ale ton jest praktyczny i przystępny.

Użycie słów kluczowych

Meta zwycięża w teście słów kluczowych. Llama użyła frazy kluczowej więcej niż raz, również we wstępie, oraz naturalnie wplotła podobne wyrażenia.

Czytelność

W skali Flescha-Kincaida wynik to 10–12 klasa (dość trudny), 53,4 pkt – nieco lepiej niż GPT-4o (51,2). Przy tak krótkim tekście nawet samo słowo „zrównoważony rozwój” może wpływać na czytelność. Nadal można to poprawić.

xAI Grok

Grok był ogromnym zaskoczeniem, zwłaszcza jeśli chodzi o ton i język. Dzięki naturalnemu i swobodnemu stylowi masz wrażenie, że dostajesz szybkie porady od dobrego znajomego. Jeśli lubisz styl swobodny i zadziorny – Grok to Twój wybór.

Ton i język

Tekst czyta się świetnie. Język jest naturalny, zdania krótkie, Grok dobrze wykorzystuje idiomy. Model trzyma się swojego podstawowego tonu i przesuwa granicę „ludzkiego” tekstu. Uwaga: swobodny styl Groka nie zawsze sprawdzi się w B2B i treściach SEO.

Użycie słów kluczowych

Grok użył frazy kluczowej, o którą prosiliśmy, ale tylko w podsumowaniu. Inne modele lepiej umieściły słowa kluczowe i dodały trafne wyrażenia, a Grok bardziej skupił się na płynności języka.

Czytelność

Dzięki luźnemu językowi Grok uzyskał świetny wynik w skali Flescha-Kincaida – 61,4 pkt, czyli 7–8 klasa (prosty angielski). To optymalne dla udostępniania tematu szerokiemu odbiorcy. Ta różnica w czytelności jest wręcz namacalna.

Aspekty etyczne korzystania z LLM-ów

Siła LLM-ów wynika z jakości danych treningowych, które bywają stronnicze lub nieprecyzyjne, co może prowadzić do szerzenia dezinformacji. Kluczowe jest więc weryfikowanie i sprawdzanie treści generowanych przez AI pod kątem rzetelności i inkluzywności. Testując różne modele, pamiętaj, że każdy z nich inaczej podchodzi do prywatności danych wejściowych i ograniczania szkodliwych wyników.

Aby stosować LLM-y etycznie, organizacje powinny wdrożyć zasady dotyczące prywatności, ograniczania stronniczości i moderacji treści. Wymaga to regularnej współpracy między twórcami AI, autorami treści i prawnikami. Oto lista najważniejszych zagadnień etycznych:

• Stronniczość danych treningowych: LLM-y mogą utrwalać istniejące uprzedzenia.
• Weryfikacja faktów: Niezbędna jest ludzka kontrola wyników AI.
• Ryzyko dezinformacji: AI może generować wiarygodnie brzmiące fałszywe informacje.

Wybór LLM-ów powinien być zgodny z wytycznymi etycznymi organizacji. Zarówno modele open-source, jak i komercyjne należy oceniać pod kątem potencjalnych nadużyć.

Ograniczenia obecnych technologii LLM

Stronniczość, nieścisłości i halucynacje to główne problemy generowanych przez AI treści. Przez wbudowane wytyczne często prowadzi to do ogólnikowych, mało wartościowych wyników LLM-ów. Firmy często muszą wdrażać dodatkowe szkolenia i zabezpieczenia, by sobie z tym poradzić. Dla małych biznesów czas i zasoby na własne trenowanie modeli są poza zasięgiem. Alternatywą jest korzystanie z modeli ogólnych przez narzędzia takie jak FlowHunt.

FlowHunt pozwala dodać wybrane zasoby wiedzy, dostęp do internetu i nowe możliwości klasycznym bazowym modelom. Dzięki temu możesz dobrać odpowiedni model do zadania – bez ograniczeń modelu bazowego ani konieczności opłacania wielu subskrypcji.

Kolejnym problemem jest złożoność tych modeli. Liczące miliardy parametrów, bywają trudne w zarządzaniu, zrozumieniu i debugowaniu. FlowHunt daje znacznie większą kontrolę niż zwykła rozmowa z AI – możesz budować własne narzędzia AI z gotowych bloków i dostrajać je do swoich potrzeb.

Przyszłość LLM-ów w pisaniu treści

Przyszłość modeli językowych (LLM-ów) w tworzeniu treści zapowiada się obiecująco i ekscytująco. Wraz z rozwojem modeli wzrośnie ich precyzja oraz zmniejszy się liczba błędów i stronniczości. Oznacza to, że twórcy będą mogli generować rzetelny, ludzko brzmiący tekst dzięki AI.

LLM-y nie będą ograniczone tylko do tekstu – staną się biegłe w tworzeniu treści multimodalnych, zarządzając zarówno tekstem, jak i obrazami, co otworzy nowe możliwości dla branż kreatywnych. Dzięki większym i lepiej filtrowanym zbiorom danych LLM-y będą tworzyć bardziej wiarygodne treści i udoskonalać styl pisania.

Jednak obecnie LLM-y nie są w stanie tego zrobić samodzielnie, a te możliwości są podzielone między różne firmy i modele, które konkurują o Twoją uwagę i środki. FlowHunt zbiera je wszystkie i pozwala…