Hľadanie najlepšieho LLM pre tvorbu obsahu: Testované a zoradené

Pochopenie veľkých jazykových modelov (LLM)

Veľké jazykové modely (LLM) sú špičkové AI nástroje, ktoré menia spôsob, akým tvoríme a konzumujeme obsah. Skôr než sa pustíme do rozdielov medzi jednotlivými LLM, mali by ste pochopiť, čo týmto modelom umožňuje tak jednoducho vytvárať text podobný ľudskej reči.

LLM sú trénované na obrovských množinách dát, čo im pomáha chápať kontext, sémantiku a syntax. Vďaka množstvu dát dokážu správne predpovedať ďalšie slovo vo vete a poskladať slová do zmysluplného textu. Jedným z dôvodov ich efektivity je transformer architektúra. Tento mechanizmus vlastnej pozornosti využíva neurónové siete na spracovanie syntaxe a sémantiky. Znamená to, že LLM si hravo poradia s celým spektrom zložitých úloh.

Význam LLM pri tvorbe obsahu

Veľké jazykové modely (LLM) zmenili spôsob, akým firmy pristupujú k tvorbe obsahu. Vďaka schopnosti generovať personalizovaný a optimalizovaný text LLM vytvárajú obsah ako e-maily, landing pages či príspevky na sociálne siete na základe ľudských promptov.

S čím všetkým vedia LLM pomôcť autorom obsahu:

• Rýchlosť a kvalita: LLM umožňujú rýchlu a kvalitnú tvorbu obsahu. Vďaka tomu môžu konkurovať aj malé firmy bez vlastného tímu autorov.
• Inovácia: Vďaka tisícom predpripravených príkladov LLM pomáhajú s brainstormingom v marketingu a stratégiami zapojenia zákazníka.
• Široká škála obsahu: LLM dokážu efektívne tvoriť rôzne typy obsahu – od blogov po odborné články.
• Kreatívne písanie: LLM pomáhajú pri vývoji príbehov analýzou existujúcich naratívov a navrhovaním zápletiek.

Budúcnosť LLM je navyše sľubná. Technologické pokroky pravdepodobne zlepšia ich presnosť a multimodálne schopnosti, čo významne ovplyvní rozličné odvetvia.

Prehľad populárnych LLM na písanie

Tu je stručný prehľad populárnych LLM, ktoré budeme testovať:

Pri výbere LLM je dôležité zvážiť vaše potreby pri tvorbe obsahu. Každý model ponúka niečo jedinečné – od zvládania náročných úloh po generovanie kreatívneho AI obsahu. Pred testovaním si ich stručne zhrnieme, aby ste videli, aký prínos môžu mať pre vašu tvorbu.

OpenAI GPT-4: Vlastnosti a hodnotenie výkonu

Kľúčové vlastnosti:

• Multimodálne schopnosti: GPT-4 dokáže spracovať a generovať text aj obrázky, čo jeho predchodcovia nevedeli.
• Porozumenie kontextu: Model rozumie zložitým promptom a umožňuje nuansované odpovede prispôsobené konkrétnemu kontextu.
• Prispôsobiteľné výstupy: Používatelia môžu určiť tón a požiadavky na úlohu prostredníctvom systémovej správy, takže je vhodný pre rôzne aplikácie.

Výkonnostné ukazovatele:

• Vysokokvalitné výstupy: GPT-4 je mimoriadne efektívny v kreatívnom písaní, sumarizácii a prekladoch a často dosahuje alebo presahuje ľudský štandard.
• Reálne využitie: V praxi agentúra digitálneho marketingu využila GPT-4 na personalizované e-mailové kampane, čo viedlo k 25 % nárastu otvorení a 15 % zvýšeniu preklikov.

Silné stránky:

• Koherentnosť a relevantnosť: Model konzistentne produkuje súvislý a kontextovo vhodný text, vďaka čomu je spoľahlivý na tvorbu obsahu.
• Rozsiahly tréning: Tréning na rozmanitých dátach umožňuje plynulosť vo viacerých jazykoch a široké pochopenie rôznych tém.

Výzvy:

• Výpočtové nároky: Vysoké nároky na zdroje môžu obmedziť dostupnosť pre niektorých používateľov.
• Možná rozvláčnosť: Občas GPT-4 generuje zbytočne rozvláčne a nejasné odpovede.

GPT-4 je celkovo silný nástroj pre firmy, ktoré chcú posilniť tvorbu obsahu a analýzu dát.

Anthropic Claude 3: Vlastnosti a hodnotenie výkonu

Kľúčové vlastnosti:

• Porozumenie kontextu: Claude 3 vyniká v udržiavaní súvislosti a konzistencie v dlhých textoch, prispôsobuje jazyk konkrétnemu kontextu.
• Emočná inteligencia: Model dokáže analyzovať emocionálne podtóny a vytvárať obsah, ktorý rezonuje s čitateľmi a vystihuje zložité ľudské skúsenosti.
• Žánrová všestrannosť: Claude 3 plynulo píše v rôznych žánroch, od beletrie po poéziu a scenáre.

Silné stránky:

• Kreatívna predstavivosť: Claude 3 generuje originálne nápady a zápletky, posúva hranice tradičného rozprávania príbehov.
• Pútavé dialógy: Model vytvára autentické a uveriteľné dialógy, čím zlepšuje rozvoj postáv a ich interakcie.
• Nástroj na spoluprácu: Claude 3 umožňuje autorom spolupracovať.

Výzvy:

• Prístup na internet: Na rozdiel od iných popredných modelov Claude nemá prístup na internet.
• Len generovanie textu: Kým konkurencia uvádza modely na tvorbu obrázkov, videa či hlasu, Anthropic je stále výhradne textový.

Meta Llama 3: Vlastnosti a hodnotenie výkonu

Kľúčové vlastnosti:

• Varianty parametrov: K dispozícii vo veľkostiach 8 miliárd, 70 miliárd a pôsobivých 405 miliárd parametrov.
• Predĺžená dĺžka kontextu: Podporuje až 128 000 tokenov, čo zlepšuje výkon pri dlhých a zložitých textoch.

Silné stránky:

• Open-source dostupnosť: K dispozícii zadarmo, čo podporuje rozšírené používanie a experimentovanie pre výskum aj komerčné účely.
• Generovanie syntetických dát: Model s 405 miliardami parametrov vyniká v generovaní syntetických dát, čo je užitočné pri trénovaní menších modelov a destilácii znalostí.
• Integrácia v aplikáciách: Poháňa AI funkcie v aplikáciách Meta, čo z neho robí praktický nástroj pre firmy, ktoré chcú škálovať generatívne AI riešenia.

Výzvy:

• Náročnosť na zdroje: Väčšie modely môžu vyžadovať značné výpočtové zdroje, čo obmedzuje dostupnosť pre menšie firmy.
• Zaujatosti a etika: Ako pri každom AI modeli, aj tu hrozí riziko zaujatosti, preto je potrebné modely priebežne vyhodnocovať a zdokonaľovať.

Llama 3 vyniká ako robustný a všestranný open-source LLM, ktorý sľubuje pokroky v AI, no zároveň prináša isté výzvy pre používateľov.

xAI Grok: Vlastnosti a hodnotenie výkonu

Kľúčové vlastnosti:

• Zdroj dát: Trénovaný na obsahu z X (bývalý Twitter).
• Kontextové okno: Schopný spracovať až 128 000 tokenov.

Silné stránky:

• Potenciál integrácie: xAI možno integrovať do platforiem sociálnych sietí na zlepšenie interakcie používateľov.
• Zapojenie používateľov: Navrhnutý na uvoľnené konverzačné aplikácie.

Výzvy:

• Neznáme parametre: Nedostatok transparentnosti o veľkosti a architektúre modelu sťažuje hodnotenie výkonu.
• Porovnanie výkonu: V jazykových úlohách a schopnostiach nedosahuje konzistentne lepšie výsledky ako iné modely.

Zhrnuté, xAI Grok ponúka zaujímavé funkcie a mediálnu viditeľnosť, no v popularite a výkone zaostáva za konkurenciou na poli jazykových modelov.

Testovanie najlepších LLM na písanie blogového obsahu

Poďme rovno na testovanie. Modely zoradíme podľa výstupu pri písaní jednoduchého blogu. Celé testovanie prebehlo vo FlowHunt, kde sa menili iba LLM modely.

Kľúčové oblasti:

• Čitateľnosť
• Konzistentnosť tónu
• Originalita jazyka
• Použitie kľúčových slov

Testovací prompt:

Napíšte blogový článok s názvom “10 jednoduchých spôsobov, ako žiť udržateľne bez toho, aby ste prerazili banku.” Tón by mal byť praktický a prístupný s dôrazom na realizovateľné tipy, ktoré sú vhodné pre zaneprázdnených ľudí. Hlavné kľúčové slovo má byť “udržateľnosť s rozpočtom”. Uveďte príklady z každodenného života, ako sú nákupy potravín, spotreba energie a osobné návyky. Záver zakončite povzbudzujúcou výzvou, aby čitatelia začali dnes aspoň s jedným tipom.

Poznámka: Flow je nastavený na výstup približne 500 slov. Ak sa vám výstupy zdajú uponáhľané alebo plytké, je to zámer.

OpenAI GPT-4o

Ak by išlo o slepý test, úvodná veta „V dnešnom rýchlom svete…“ by vás hneď prezradila. S týmto štýlom písania ste sa už pravdepodobne stretli, keďže nejde len o najpopulárnejší model, ale aj o jadro väčšiny AI nástrojov na písanie. GPT-4o je vždy bezpečná voľba na všeobecný obsah, no pripravte sa na nejasnosť a rozvláčnosť.

Tón a jazyk

Ak prehliadneme otravne často používaný úvod, GPT-4o urobil presne to, čo sme očakávali. Nikto by neuveril, že to písal človek, no stále ide o slušne štruktúrovaný článok, ktorý jasne plní zadanie. Tón je naozaj praktický a prístupný, hneď sa sústreďuje na konkrétne tipy namiesto všeobecného rozprávania.

Použitie kľúčových slov

GPT-4o obstál dobre v teste na použitie kľúčových slov. Nezostal len pri hlavnom kľúčovom slove, ale použil aj podobné frázy a ďalšie vhodné kľúčové slová.

Čitateľnosť

Na škále Flesch-Kincaid má tento výstup úroveň 10.-12. ročníka (pomerne ťažké) so skóre 51,2. O bod nižšie a už by spadal do vysokoškolského pásma. Pri tak krátkom texte má aj slovo „udržateľnosť“ pravdepodobne výrazný vplyv na čitateľnosť. Každopádne je tu určite priestor na zlepšenie.

Anthropic Claude 3

Analyzovaný výstup Claude je stredná verzia Sonnet, ktorá je vraj najlepšia na obsah. Text sa číta dobre a pôsobí ľudskejšie než GPT-4o či Llama. Claude je ideálne riešenie na čistý a jednoduchý obsah, ktorý efektívne odovzdá informácie, bez zbytočnej rozvláčnosti ako GPT alebo okázalosti ako Grok.

Tón a jazyk

Claude vyniká jednoduchými, zrozumiteľnými a ľudskými odpoveďami. Tón je praktický a prístupný, hneď sa sústreďuje na konkrétne tipy namiesto všeobecného rozprávania.

Použitie kľúčových slov

Claude ako jediný model ignoroval požiadavku na kľúčové slovo – použil ho len v 1 z 3 výstupov. Ak sa objavilo, bolo to v závere a pôsobilo trochu nasilu.

Čitateľnosť

Sonnet od Claude dosiahol vysoké skóre na Flesch-Kincaid škále, zodpovedajúce 8. a 9. ročníku (jednoduchá angličtina), len pár bodov za Grokom. Kým Grok zmenil celý tón a slovník, Claude použil podobný slovník ako GPT-4o. Čo zlepšilo čitateľnosť? Kratšie vety, bežné slová a žiadny vágny obsah.

Meta Llama

Najväčšou prednosťou Llama bolo použitie kľúčových slov. Na druhej strane bol štýl písania nevýrazný a trochu rozvláčny, ale stále menej nudný než GPT-4o. Llama je ako bratranec GPT-4o – bezpečná voľba na obsah so sklonmi k rozvláčnosti a nejasnosti. Ak vám štýl OpenAI modelov vyhovuje, no chcete sa vyhnúť typickým GPT frázam, Llama je skvelá voľba.

Tón a jazyk

Články generované Llama sa čítajú podobne ako tie od GPT-4o. Rozvláčnosť a nejasnosť sú porovnateľné, ale tón je praktický a prístupný.

Použitie kľúčových slov

Meta je víťaz v teste na použitie kľúčových slov. Llama použila hlavné kľúčové slovo viackrát, hneď aj v úvode, a prirodzene pridala podobné frázy a ďalšie vhodné slová.

Čitateľnosť

Na škále Flesch-Kincaid má výstup úroveň 10.-12. ročníka (pomerne ťažké) so skóre 53,4, čo je len o čosi lepšie ako GPT-4o (51,2). Pri tak krátkom texte má aj slovo „udržateľnosť“ pravdepodobne výrazný vplyv na čitateľnosť. Stále je tu však priestor na zlepšenie.

xAI Grok

Grok bol veľkým prekvapením, najmä v tóne a jazyku. S veľmi prirodzeným a uvoľneným tónom to pôsobilo, akoby ste dostávali tipy od blízkeho priateľa. Ak je váš štýl písania uvoľnený a svižný, Grok je určite vaša voľba.

Tón a jazyk

Výstup sa číta veľmi dobre. Jazyk je prirodzený, vety sú svižné a Grok dobre používa idiómy. Model ostáva verný svojmu primárnemu tónu a posúva hranice ľudskosti textu. Poznámka: Uvoľnený tón Groku nemusí byť vždy vhodný pre B2B ani obsah zameraný na SEO.

Použitie kľúčových slov

Grok použil požadované kľúčové slovo, ale len v závere. Iné modely mali lepšie umiestnenie kľúčových slov a pridali ďalšie relevantné výrazy, kým Grok sa viac sústredil na plynulosť textu.

Čitateľnosť

Vďaka uvoľnenému jazyku Grok exceloval v Flesch-Kincaid teste. Skóroval 61,4, čo zodpovedá 7.-8. ročníku (jednoduchá angličtina). Je ideálny na sprístupnenie tém širokej populácii. Tento veľký skok v čitateľnosti je takmer hmatateľný.

Etické aspekty používania LLM

Sila LLM závisí od kvality trénovacích dát, ktoré môžu byť zaujaté alebo nepresné a spôsobiť šírenie dezinformácií. Je nevyhnutné kontrolovať a preverovať AI generovaný obsah z hľadiska spravodlivosti a inkluzivity. Pri experimentoch s rôznymi modelmi pamätajte, že každý z nich má iný prístup k súkromiu vstupných dát a obmedzovaniu škodlivého výstupu.

Na podporu etického používania musia organizácie vytvárať rámce na ochranu údajov, zmiernenie zaujatosti a moderovanie obsahu. Patrí sem pravidelná diskusia medzi AI vývojármi, autormi a právnikmi. Zvážte tento zoznam etických rizík:

• Zaujatosti v trénovacích dátach: LLM môžu prehlbovať existujúce predsudky.
• Overovanie faktov: Ľudská kontrola je potrebná na overenie výstupov AI.
• Riziko dezinformácií: AI môže generovať presvedčivo znejúce nepravdy.

Výber LLM by mal byť v súlade s etickými smernicami organizácie. Treba hodnotiť riziká zneužitia aj pri open-source aj proprietárnych modeloch.

Obmedzenia súčasných LLM technológií

Zaujatosti, nepresnosti a halucinácie sú stále veľkým problémom AI obsahu. Zabudované smernice často vedú k vágnemu, málo hodnotnému výstupu LLM. Firmy často potrebujú dodatočný tréning a bezpečnostné opatrenia na riešenie týchto problémov. Malé firmy si vlastné trénovanie a bezpečnosť často nemôžu dovoliť. Alternatívou je rozšírenie možností cez všeobecné modely pomocou nástrojov tretích strán ako FlowHunt.

FlowHunt vám umožní pridať špecifické znalosti, prístup na internet a nové schopnosti ku klasickým základným modelom. Takto si môžete vybrať správny model na úlohu bez obmedzení základného modelu alebo nekonečných predplatných.

Ďalším veľkým problémom je komplexnosť týchto modelov. Majú miliardy parametrov, takže sú náročné na správu, pochopenie a ladenie. FlowHunt vám dáva oveľa väčšiu kontrolu ako obyčajné prompty v chate. Jednotlivé schopnosti pridáte ako bloky a nastavíte si vlastnú knižnicu AI nástrojov pripravených na použitie.

Budúcnosť LLM v písaní obsahu

Budúcnosť jazykových modelov (LLM) v písaní obsahu je sľubná a vzrušujúca. Ako sa modely zlepšujú, sľubujú vyššiu presnosť a menej zaujatostí pri generovaní obsahu. Znamená to, že autori budú môcť s pomocou AI tvoriť spoľahlivý, ľudský text.

LLM nebudú zvládať len text, ale stanú sa expertmi aj na multimodálnu tvorbu obsahu. To zahŕňa správu textu aj obrázkov, čo zvýši kreativitu obsahu v rôznych odvetviach. Vďaka väčším a lepšie filtrovaným datasetom budú LLM tvoriť spoľahlivejší obsah a zdokonaľovať štýl písania.

Zatiaľ však LLM tieto schopnosti samy o sebe nemajú a možnosti sú rozdelené medzi rôzne firmy a modely, ktoré bojujú o vašu pozornosť a peniaze. FlowHunt ich všetky spája a umožňuje