Чат-бот, который является лучшим на свете

Прошло много времени с тех пор, как в 1960-х гг. шабо ELIZA выполняла простые задачи, такие как проверка орфографии, и давала заранее запрограммированные ответы. С бурным ростом и демократизацией технологических решенийискусственный интеллект генеративное, использование современных чат-ботов стало прерогативой каждого: на настольных системах, на смартфонах, а также на серверах и центрах обработки данных.

Фактически, компании все чаще используют чат-ботов, чтобы делать выводы на основе своих данных и извлекать ценность, получая ценную информацию, которую раньше невозможно было идентифицировать или идентифицировать с трудом. Недавно мы говорили о будущем искусственного интеллекта с Oracle.

Чат-бот и игра с большой языковой моделью (LLM)

В эпоху цифровых технологий я Модель большого языка (LLM) они представляют собой исключительную возможность повысить производительность и получить конкретное конкурентное преимущество. Тщательно поняв функционирование LLM, следует, однако, иметь в виду, что ни одна генеративная модель не является непогрешимой и что каждый может совершить ошибкииногда очевидные и вопиющие, иногда более тонкие и трудные для распознавания (скрытые в тексте в случае обработки естественного языка или НЛП). Обработка естественного языка).

Описывая ошибки, которые допускает ChatGPT, мы предложили вам не принимать за чистую монету то, что предлагают чат-боты и LLM в целом. Для этого необходимо иметь время, навыки и определенный опыт. проверить информацию вернулся.

«Интеллект» LLM исходит из деятельности обучение на что сильно влияет объем и качество используемой информации. Кроме того, уровень детализации быстрый то есть информация, введенная пользователем, напрямую влияет на достоверность и точность полученных ответов. Однако всегда следует учитывать, что LLM вытекают из математико-статистической логики, которая соотносит вероятности того, что различные термины и сущности наиболее похожи друг на друга. Воспроизведение того, как работает человеческий мозг, еще далеко.

В любом случае, LLM подходят широкому кругу диапазон использования: помимо более общего использования, они могут улучшить рабочие процессы в таких секторах, как разработка программного обеспечения, научные исследования, здравоохранение, маркетинг, финансы и многих других сегментах.

Как выбрать лучшего чат-бота, доступного сегодня

Нас часто спрашивают, что лучший чат-бот Пригодный сегодня цифровой партнер, способный дать актуальный, исчерпывающий, своевременный и аргументированный ответ на любой тип вопросов.

Скажем сразу, что даже в сфере чат-ботов не существует «костюма на все времена». Более того, вопрос по своей сути некорректен.

Чат-бот, независимо от того, кто его разработал, — это лишь верхушка айсберга, наиболее очевидная часть механизма, основанного на искусственном интеллекте, с которым пользователь может общаться, например, с помощью текста или голоса. Однако в обоих случаях взаимодействие происходит с помощью естественный язык.

Важен не столько сам чат-бот, сколько генеративная модель o базовый LLM: чат-бот может использовать одну модель или даже позволяет пользователям выбирать, какую из них использовать время от времени, в зависимости от конкретных потребностей. Думаю об этом ЧатGPT: Чат-бот OpenAI позволяет использовать различные модели, особенно для пользователей, которые решили активировать (платный) план подписки.

Даже пользователи, владеющие бесплатный аккаунт можно использовать более генеративные модели с ChatGPT: на данный момент чат-бот позволяет передавать ограниченное количество быстрый до GPT-4o, самого передового LLM OpenAI. Как только эта возможность была исчерпана, пользовательский ввод переключился на более старый, но все еще работающий, ГПТ-3,5.

ChatGPT — это модель GPT-4o.

14 мая 2024 года OpenAI представила свою новую модель искусственного интеллекта под названием ГПТ-4о. Это LLM мультимодальные перевозки способен обрабатывать текстовую, голосовую и визуальную информацию с поразительно высокой скоростью, реагируя в режиме реального времени. Он также выделяется своими очевидными способностями к решению математических задач — области, в которой традиционные модели демонстрируют серьезные ограничения.

ЧатGPTоснованный на GPT-4o, выделялся способностью решать сложные проблемы с чем не смогли справиться ни GPT-4, ни Claude 3 Opus (ведущий LLM компании Athropic), а также продемонстрировали исключительное знание итальянского языка.

Как мы видели в статье, посвященной Ошибки ChatGPTмы увидели, что базовые модели (вплоть до GPT-4) терпели неудачу в нескольких областях: например, во временном и пространственном рассуждении, в физическом рассуждении, в психологическом рассуждении, в математике и арифметике, в компьютерном программировании, в генерации ASCII. искусстве, в обработке фактов (загрязненных предубеждениями) и во многих других областях.

GPT-4o не является непогрешимым и представляет собой решающий шаг вперед: математические способности этого LLM ясно проявляются. Модель не только решает сложные математические задачи, но и способна ясно и понятно объяснить процесс решения. Проект llm-шахматы-головоломки например, сертифицировал возможности GPT-40 в разрешении шахматные вопросы.

На сегодняшний день комбинация ChatGPT плюс GPT-4o, вероятно, не имеет конкурентов. Для некоторых специфических нужд все же стоит поискать альтернативные решения.

Антропный и модель Клода

Еще одна модель, выделяющаяся мультимодальными способностями и способностью составлять ответы, — это Клод от Антропик. чат-бот Клод может использовать три самые последние версии базовых LLM: Haiku, Sonnet и Opus.

Клод недавно прибыл в Италию, и пользователи могут использовать его для обработки более длинных текстов, чем ChatGPT, с возможностью получать релевантные и развернутые ответы по широкому кругу тем.

Закрыть 3 работысамая продвинутая модель, по сути находится на том же уровне, что и Google Gemini и GPT-4 Turbo, но не может конкурировать с GPT-4o.

Кто использует бесплатный аккаунтможет ежедневно отправлять большое количество запросов на Клод 3 Сонетпромежуточная модель Anthropic.

Получите более актуальные ответы со ссылками на источники: Perplexity.

Генеративные модели по своей природе прекращают свое «знание» в определенный момент времени. Однако у некоторых чат-ботов амбициозные амбиции. поисковый движок.

В другой статье мы увидели, что может случиться с ChatGPT, который станет поисковой системой. Да, потому что, поддерживая базовый LLM, ничто не мешает разработчикам создать чат-бота, который сочетает в себе деятельность по выводу осуществляется по этой модели с информацией, полученной в результате деятельности ползать в режиме реального времени, осуществляемые прямо или косвенно через Интернет.

ChatGPT уже делает это, по крайней мере частично, с помощью дополнительного «GPT». Веб-браузеркоторый пользователи могут дополнительно активировать, нажав на Подробнее о GPT (это также могут сделать те, кто использует бесплатную учетную запись, как описано в статье ChatGPT о том, что такое GPT).

Если вам нужно было запросить чат-бота, способного выполнять веб-поиск и цитировать источники, Растерянность это отличный инструмент.

Чат-бот обычно дает ответы на английском языке: мы предлагаем добавить фразу типа «объясни это на итальянском» или что-то подобное, чтобы убедиться, что вы получаете текст на нашем языке.

Объедините веб-поиск с генеративным моделированием

Финд Аск возможно, именно чат-бот лучше всего сочетает в себе навыки LLM с информацией, поступающей из Интернета, фактически выполняя любой запрос пользователя. Пинд предлагает ответ, который сочетает в себе «знания» генеративной модели с доказательствами, найденными в Интернете.

В отличие от Perplexity и других инструментов (не говоря уже о ChatGPT и Google Gemini), Phind выделяет источники информации. В правом столбце показан список веб-страниц, использованных для создания ответа, доставленного выход.

Время от времени Phind решает, полагаться ли в основном на базовую модель или интегрировать информацию, полученную из Интернета и соответствующим образом переработанную.

Google Gemini использует опыт Bard

После приблизительных результатов, которые дала первая поспешная попытка Google приблизиться к миру генеративных моделей и чат-ботов (Бард), последние версии Близнецы наконец кажутся убедительными.

Google постепенно заменяет свой цифровой помощник с Близнецами. Фактически, с июня 2024 года итальянские пользователи, владеющие устройствами Android, могут использовать Gemini на своих смартфонах.

Альтернативно, чат-бот всегда доступен из Интернета после входа в систему под своей учетной записью. на эту страницу.

Мы говорили об интеграции генеративного искусственного интеллекта и веб-поиска. Может ли поисковая система игнорировать этот аспект? Нет. А ведь Google Gemini предлагает кнопку Проверьте свой ответ что позволяет вам сравните полученный текст с результатами, опубликованными на веб-страницах. Система выделяет зеленым цветом ответы, находящие подтверждение, другими цветами те утверждения, которые требуют дальнейшего изучения пользователем.

Генерация и модификация программного кода

Некоторые чат-боты особенно искусны в управлении программный код на десятках разных языков. Среди всех выделяется GitHub второй пилот который с помощью Workspace показал, как меняется весь цикл разработки программного обеспечения.

Хотя ChatGPT часто дает убедительные результаты, Phind Code во многих ситуациях удается превосходить даже модели OpenAI.

Отдельного упоминания заслуживает Codestral от французского стартапа Mistral AI. Чтобы попробовать, вы можете посетить домашняя страница Mistral Le Chat тогда выбирай Кодестрал из меню под полем Спроси что-нибудь.

Chatbot Arena: сравнить результаты моделей

Отличный инструмент для реализации различия между LLM и, следовательно, выбор лучшего чат-бота для ваших нужд – это Чат-бот Арена.

Веб-приложение сравнивает два LLM, случайно выбранных среди поддерживаемых. Идентичность генеративных моделей изначально не раскрывается, и именно пользователь после ввода быстрый более или менее артикулирован, призван оценить обоснованность полученных ответов.

Одним щелчком мыши по вкладке Арена (бок о бок) вверху пользователь может выбрать i модели для сравнения затем отправьте конкретный запрос для сравнения полученных результатов. Также в этом случае можно проголосовать за магистратуру, предоставившую лучший ответ.

Как отмечают исследователи Anthropic, в конечном итоге LLM — это черный ящик, в котором сложно ориентироваться. Более глубокое функционирование каждой модели не известно даже тем, кто ее создал, о чем свидетельствует исследование, проведенное стартапом, создавшим популярные модели Claude.

размер модели существенно влияет на производительность LLM. GPT-4o и Claude 3 могут похвастаться огромными размерами, что способствует их исключительной точности. Однако более крупные модели имеют такие недостатки, как более высокие вычислительные требования и энергопотребление. Llama 3 и Mistral Large доступны в различных «размерах», адаптирующихся к различным потребностям. Grok-1 и Grok-1.5 выделяются как одни из крупнейших доступных моделей с открытым исходным кодом, демонстрируя потенциал LLM с открытым исходным кодом.

Наконец, мы также хотели бы отметить DuckDuckGo AI-чати чат-бот Unico целью которого является обеспечение использования четырех лучших LLM без раскрытия каких-либо личных данных пользователя.

Вступительное изображение предоставлено: iStock.com – БлэкДжек3D