Top 10 Apps für die wichtigsten Sprachmodelle von 2023

Die zehn besten Apps, die Sie 2023 nach den wichtigsten Sprachmodellen erkunden sollten

Große Sprachmodelle oder LLMs sind Deep-Learning-Algorithmen, die mit großen Mengen an Textdaten trainiert wurden, in diesem Fall mit mehreren zehn Millionen öffentlich zugänglichen Github-Code-Repositories. Das Copilot-Produkt von Github ist ein Beispiel für eine Large Language Model (LLM)-Anwendung. Der Co-Pilot berät Sie, wie Sie eine einzelne Codezeile in der Codierungsschnittstelle vervollständigen oder sogar mehrere Codezeilen aus einer einfachen Textbeschreibung generieren können. Kopilot basiert auf dem LLM Codex OpenAI, der natürliche Sprache in gängige Programmiersprachen übersetzt.

Sie haben vielleicht schon von einigen der anderen hochkarätigen LLM-Programme gehört. Googles LaMDA ist ein Experte darin, Dialoge zu erzeugen. Googles langfristiges Ziel mit LaMDA ist es, eine Konversationsschnittstelle zu schaffen, die es Kunden ermöglicht, alle Arten von Informationen (Text, Bilder usw.) von Google-Produkten abzurufen, indem sie einfach fragen – im Wesentlichen ein sehr intelligenter Chatbot. In diesem Artikel haben wir die Top 10 Apps für das Big Language Model im Jahr 2023 beschrieben. Lesen Sie diesen Artikel, um mehr über Apps für das Big Language Model im Detail zu erfahren.

1. Technologierisiko

GPT-3 demonstrierte die Machbarkeit (und die Kosten) von Startups anderer Copywriting-Generationen, erforderte jedoch einen wettbewerbsfähigeren Markt. Auch wenn Sie sich entscheiden, eine große Unternehmens-API wie OpenAI zum Erstellen Ihrer App zu verwenden, und es keine andere Alternative gibt, unterliegen Sie deren Preisgestaltung und Produkt-SLAs. Weitere Gedanken darüber, wie sich diese Dynamik auswirken kann, finden Sie am Ende dieses Beitrags.

Das LLM hat bekannte Probleme, und es wird weiter geforscht, um seine Genauigkeit zu verbessern und seine Fähigkeiten für eine Vielzahl von Eingaben zu erklären. GPT-3 und Codex zeigen beispielsweise manchmal voreingenommene Sprache und unsicheren oder falschen Code, insbesondere im Umgang mit gegnerischen Benutzern. Sie sind jedoch so korrekt, dass viele Benutzer das Modell nützlich finden.

2. Texten

Das bekannteste Modell ist GPT-3, aber es gibt Open-Source-Alternativen wie BLOOM (von BigScience) und GPT-J Eleuthera AI. Copy AI, Copysmith, Contenda, Cohere und Jasper AI sind einige der Startups, die Apps in diesem Bereich entwickeln, mit Produkten zur Beschleunigung des Blog-Schreibens, des Verkaufs, der digitalen Werbung und des Kopierens von Websites.

3. Erstellung von Shell-Befehlen

Warp, das Terminal der nächsten Generation, verwendet GPT-3, um natürliche Sprache in ausführbare Shell-Befehle umzuwandeln, wie „GitHub Copilot, aber für das Terminal“. Selbst erfahrene Ingenieure können Shell-Befehle verwirrend finden.

4. Optimierung der Datenbankabfrage

Ottertune erkennt und behebt Datenbankprobleme wie Cache-Fehler und fehlende Indizes, die zu unerwarteten Problemen führen können. Wir sind uns nicht sicher, ob Ottertune dafür LLM verwendet, aber wir haben dies mit anderen als möglichen LLM-Anwendungsfall diskutiert.

5. Website-Erstellung

Pygma ist ein Tool, das Figma-Designs in hochwertigen Code umwandelt. Zu den langfristigen Visionen von Salesforce für CodeGen gehört es, Benutzern die Möglichkeit zu geben, miteinander zu kommunizieren, um Websites zu entwerfen und zu erstellen.

6. Assistent für allgemeine Softwaretools

Die Vision von Adept AI ist es, Workflow-Schritte für jede Software vorzuschlagen und im Wesentlichen der universelle Co-Pilot/Assistent zu sein. Hier gibt es eine großartige Demo, die erste Ergebnisse zeigt. KI- und KI-Inflektion-Charaktere können sich auch in diesem Raum entwickeln, basierend auf ihren Homepage-Beschreibungen, aber zu diesem Zeitpunkt ist wenig über sie bekannt.

7. Übersetzung

Meta hat recherchiert, um 204 verschiedene Sprachen zu übersetzen, doppelt so viele wie zuvor, und zwar in einer höheren Qualität als zuvor erreicht.

8. Produkteinblicke

Viable, Enterpret, Cohere und Anecdote organisieren und fassen Benutzerfeedback (z. B. Support-Tickets, Umfragen und Analysen) zu umsetzbaren Erkenntnissen für die zukünftige Produktentwicklung zusammen.

9. SQL-Generierung

Cogram wandelt einfaches Englisch in Datenbankabfragen um, sodass technisch nicht versierte Benutzer Geschäftsdaten und Erkenntnisse abrufen können, ohne SQL schreiben zu müssen.

10. Codegenerierung

Das beliebteste Modell ist Codex (das Copilot antreibt), aber es gibt eine Open-Source-Alternative in CodeGen von Salesforce. Tabnine, Codiga und Mutable AI sind einige der Startups, die Apps entwickeln. Die meisten Rückmeldungen zu Copilot waren positiv, aber es gab ein paar Kritikpunkte, wie z. B. den Wunsch, ihre Modelle selbst zu hosten oder zu optimieren, Arbeitsabläufe anzupassen und einige Probleme zu beheben, die Codex mit Frontend-Frameworks und Test-Builds hatte.

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Source: analyticsinsight.net

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