作为人工智能的一个分支,能能够在现有输入的基础上,以新的文本、代码、图像、形状、视频等形式创造内容。据Gartner称,生成式人工智能是2022年最重要的战略技术趋势之一,并在游戏、广告、银行、监控和医疗保健等领域有。
本文的目的是通过人工智能文本生成的4个用例和2个案例研究,探讨如何使用生成式人工智能来生成文本形式的内容。
文本生成是一个自20世纪70年代以来一直在发展的领域,被认为是(自然语言处理)的一个分支。作为一个例子,研究人员正在训练(GANs),这是一种生成模型,由生成器和鉴别器组成,用于生成文本生成的合成输出。
可以生成文本的AI模型之一是GPT(Generative Pre-trained Transformer),即生成式预训练转化器。这种语言模型由OpenAI建立,于2020年发布,有不同的模型,包括GPT-3。
GPT-3是一个比其前辈大得多的模型,有超过1750亿个参数。它在各种数据源上进行训练,包括书籍、文章和代码库,以生成像人类作家一样的真实文本。它可以通过GPT-3创建摘要、回答问题、作为语法检查器使用、学习新思想和进行翻译。
另一种文本生成的方法是使用基于模板的模型。与GPT-3不同,这些模型不能独立工作,中间步骤需要人类干预。然而,有可能在模板的基础上产生更多的结构化文本,而不需要人类在生成后对其进行编辑和控制。
AI文本生成工具创建并提供现成的模板,以创建高质量的内容,如:
此外,它们提供协作和对所产生的内容的商业权利,使它们对商业流程有用。如果你想进一步了解和比较这些工具,请随时阅读我们。
使用人工智能文本生成器工具,企业可以节省时间,将员工的时间分配给创意项目,生成无错误的文本,并简化其流程。
AI文本生成器在企业中可以有许多不同的使用方式,例如:
一个人工智能作家工具可以用来创建各种支持这些业务功能的内容:
营销:
所有这些都可以帮助企业节省时间,并确保他们的数字存在始终是最新的。
人工智能作家可以用来创建较长文本的摘要。它们为创建内容提供了各种可能性,如:
为了使博客文章或文章对搜索引擎更加优化,人工智能文本生成器在决定文章的标题、元描述和关键词的过程中协助公司。通过这些工具,可以发现搜索量最大的主题群,以及它们的关键词量,并达到最佳排名的URL,从排名上增加SEO的知名度,而不是只赚取几个点击量。
文本生成工具可以为客户提供实时的支持,也可以准备个性化的客户服务答案。这种工具可以缩短响应时间,提高客户满意度。
保险公司在其索赔管理过程中评估长写的申请,以决定一个案件是否符合保险理赔程序。
一家保险公司在处理所有这些材料、分担责任、加快决策过程方面遇到困难,并寻求改善理赔过程的解决方案。
为了解决这个问题,实施了一个名为序列到序列架构的深度学习模型。这是一种常用于机器翻译、回答问题和总结文本的神经网络类型。由于采用了这个模型,产生了申请的摘要,这使得决策过程更快,防止了时间的浪费。
商业记者每季度都要制作财务报告,需要收集公司的利润表、资产负债表和现金流量表。定期准备这些报告是很耗时的,减少了可以分配给撰写创造性期刊文章的时间。
为了克服这个问题,受到同样问题困扰的美联社采用了一种语言生成工具,将收集到的数据转化为连贯的报告,使生成的财务报告增加15倍。
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