سه ابزار ایجاد محتوای مبتنی بر هوش مصنوعی

معرفی 10 ابزار عالی تولید محتوا با هوش مصنوعی در سال 2023

تولید محتوا با هوش مصنوعی (AI) شامل استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌ها برای تولید متن، تصاویر و ویدیوهای باکیفیت در استودیو تولید محتوا است. ابزارهای تولید محتوای مبتنی بر هوش مصنوعی به طور فزاینده ای پیچیده می شوند و می توانند محتوایی تولید کنند که از نظر کیفیت و سبک با محتوای تولید شده توسط انسان رقابت کند. پس با توجه با داغ شدن موضوع تولید محتوا با هوش مصنوعی در این پست قصد داریم 10 تا از بهترین ابزار های تولید محتوا با هوش مصنوعی رو بهتون معرفی کنم.

اگر وقت کافی برای مطالعه تمام متن این مقاله رو ندارید، پیشنهاد میکنم از قسمت فهرست مطالب، دقیقا به موضوع مورد نظر خودتون مراجعه کنید. در ادامه با من همراه باشید که قراره کلی اطلاعات مفید درباره نحوه تولید محتوا در استودیو ضبط فیلم بهتون بدم. هوش مصنوعی می تواند به سازندگان محتوا در انجام کارهای مختلف مانند تحقیق، بررسی واقعیت و ویرایش کمک کند. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین می توانند محتوای شخصی سازی شده را بر اساس ترجیحات کاربر، زمینه و سایر عوامل تولید کنند.

با این حال، در حالی که هوش مصنوعی می تواند به تولید محتوا کمک کند، نمی تواند جایگزین خلاقیت و تخصص انسان شود. موفق ترین تولید محتوا در آینده احتمالاً ترکیبی از محتوای تولید شده توسط انسان و هوش مصنوعی است که با هم کار می کنند تا محتوای جذاب و جالب ایجاد کنند که با مخاطبان ارتباط برقرار کند. به طور کلی، تولید محتوای مبتنی بر هوش مصنوعی یک زمینه به سرعت در حال رشد است که پتانسیل آن را دارد که روش تولید و مصرف محتوا را متحول کند.

مقاله مرتبط: خرید بهترین پرده سبز کروماکی

بهترین ابزار های تولید محتوا با هوش مصنوعی در سال 2023

در این قسمت فهرست 10تایی از بهترین تولیدکننده‌ها و نویسندگان تولید محتوا با هوش مصنوعی موجود را به شما ارائه می دهم. در ادامه هر یک از این ابزار ها را معرفی میکنم و توضیحات لازم را می دهم:

• GPT-3 (OpenAI)
• GPT-2 (OpenAI)
• Grover (AllenAI)
• BERT (Google)
• XLNet (Google/CMU)
• CTRL (Salesforce)
• EleutherAI GPT-Neo
• Hugging Face
• Textgenrnn
• DeepAI Text Generator

توجه به این نکته ضروری است که اگرچه این ابزارها می توانند به تولید محتوا کمک کنند، اما نباید صرفاً برای ایجاد محتوای با کیفیت بالا و اصلی به آنها اعتماد کرد. توصیه می شود از این ابزارها به عنوان نقطه شروع استفاده کنید و سپس محتوای تولید شده را ویرایش و اصلاح کنید تا آن را منحصر به فرد و متناسب با نیازهای خاص خود کنید.

تولید محتوا با GPT-3 (OpenAI)

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) یک مدل زبانی پیشرفته است که توسط OpenAI توسعه یافته است. این یک مدل زبان مبتنی بر شبکه عصبی است که از تکنیک های یادگیری عمیق برای تولید متن زبان طبیعی شبیه انسان استفاده می کند. GPT-3 سومین ورژن از سری مدل‌های زبان GPT است و یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های زبانی است که در حال حاضر موجود است. این بر روی مجموعه عظیمی از داده‌های متنی، از جمله کتاب‌ها، مقاله‌ها و وب‌سایت‌ها آموزش دیده است که به آن اجازه می‌دهد در پاسخ به درخواست‌ها، متن بسیار دقیق و منسجمی تولید کند.

GPT-3 دارای طیف گسترده ای از برنامه ها، از جمله ترجمه زبان، ربات های گفتگو، ایجاد محتوا و تکمیل متن است. برای ایجاد ربات‌های چت که می‌توانند با انسان‌ها مکالمه کنند، تولید محتوا با هوش مصنوعی و حتی کدهای کامپیوتری تولید کنند، استفاده شده است. این مدل به دلیل قابلیت های چشمگیر و کاربردهای بالقوه خود توجه گسترده ای را در جوامع هوش مصنوعی و فناوری به خود جلب کرده است. با این حال، توجه به این نکته مهم است که استفاده از این مدل بدون بحث نیست، زیرا نگرانی هایی را در مورد مسائلی مانند حریم خصوصی داده ها، سوگیری و سوء استفاده احتمالی از محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی ایجاد کرده است.

تولید محتوا با هوش مصنوعی GPT-2 (OpenAI)

GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) یک مدل زبان است که توسط OpenAI ساخته و در سال 2019 منتشر شد. GPT-2 نیز مانند جانشین خود، GPT-3، یک مدل زبان مبتنی بر شبکه عصبی است که از تکنیک های یادگیری عمیق برای تولید انسان استفاده می کند. GPT-2 بر روی مجموعه عظیمی از داده‌های متنی، از جمله کتاب‌ها، مقاله‌ها و وب‌سایت‌ها آموزش داده شد و برای تولید متن با کیفیت بالا در پاسخ به درخواست‌ها طراحی شد. این هوش مصنوعی نشان داده است که قادر به انجام طیف گسترده ای از وظایف زبان طبیعی، مانند ترجمه زبان، خلاصه سازی متن و حتی نوشتن خلاق است.

یکی از ویژگی های منحصر به فرد GPT-2 توانایی آن در تولید متن منسجم طولانی است که تشخیص آن از متن نوشته شده توسط انسان دشوار است. این منجر به نگرانی هایی در مورد سوء استفاده احتمالی از این فناوری، به ویژه در تولید اخبار جعلی، تبلیغات و سایر انواع اطلاعات نادرست شده است. با توجه به این نگرانی ها، OpenAI در ابتدا GPT-2 را به صورت محدود منتشر کرد.

گروور

Grover یک مدل زبان پیشرفته است که توسط AllenAI توسعه یافته است. این ابزار برای شناسایی  اخبار جعلی و سایر انواع اطلاعات نادرست طراحی شده است. گروور یک مدل زبان مبتنی بر شبکه عصبی است که از تکنیک های یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل و درک متن استفاده می کند. می‌تواند الگوها و زبان مورد استفاده در اخبار جعلی و سایر انواع اطلاعات نادرست را شناسایی کند و سپس می‌تواند هشدارها یا هشدارهایی را برای آگاه کردن کاربران از حضور چنین محتوایی ایجاد کند.

یکی از ویژگی های منحصر به فرد Grover توانایی آن در تشخیص اخبار جعلی تولید شده توسط سایر مدل های ابزار های تولید محتوا با هوش مصنوعی است، از جمله مدل هایی که برای ایجاد اطلاعات نادرست طراحی شده اند.. این امر آن را به ابزاری قدرتمند برای شناسایی و مقابله با انتشار اخبار جعلی و سایر انواع اطلاعات نادرست تبدیل می کند. Grover توسط تعدادی از سازمان‌ها برای شناسایی اخبار جعلی و سایر انواع اطلاعات نادرست استفاده شده است. قابلیت‌های آن به‌ویژه در عصر کنونی اطلاعات نادرست آنلاین و تکثیر دیپ‌فیک‌ها ارزشمند است، که تشخیص آن برای روش‌های سنتی راستی‌آزمایی می‌تواند دشوار باشد.

BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) یک مدل پردازش زبان طبیعی (NLP) است که توسط Google در سال 2018 توسعه یافته است. این یک مدل زبانی از پیش آموزش دیده است که برای درک متن و معنای کلمات در یک جمله طراحی شده است. در این مقاله از NLP زیاد استفاده شده است پس قبل از ادامه توضیح مختصری درباره آن می دهم:

NLP چیست؟

NLP مخفف عبارت Natural Language Processing است که شاخه ای از هوش مصنوعی (AI) است و بر توانایی کامپیوترها برای درک، تفسیر و تولید زبان انسان تمرکز دارد. NLP شامل توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌هایی است که می‌توانند داده‌های زبان طبیعی مانند متن، گفتار و حتی دست خط را تجزیه و تحلیل، پردازش و تولید کنند. این فناوری طیف وسیعی از کاربردها از جمله ترجمه ماشینی، تجزیه و تحلیل احساسات، چت بات ها و خلاصه سازی متن را دارد.

NLP بر تکنیک های مختلفی از جمله مدل های آماری و یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق و شبکه های عصبی متکی است. این تکنیک‌ها الگوریتم‌های NLP را قادر می‌سازد تا از مجموعه داده‌های بزرگ داده‌های زبان طبیعی یاد بگیرند و الگوها و روابط موجود در داده‌ها را شناسایی کنند.

به طور کلی، NLP یک زمینه به سرعت در حال پیشرفت با پتانسیل ایجاد انقلابی در نحوه تعامل ما با فناوری و دنیای اطرافمان است، زیرا ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا ما را به روش‌های طبیعی و شهودی‌تر درک کنند و با ما ارتباط برقرار کنند.

BERT بر اساس معماری ترانسفورماتور است که به آن اجازه می دهد هر دو بافت چپ و راست یک کلمه را در یک جمله مدیریت کند. این امر به ویژه در کارهایی مانند ترجمه زبان، پاسخگویی به سؤالات و طبقه بندی متن مؤثر است.

BERT روی مجموعه بزرگی از داده‌های متنی، از جمله Wikipedia و BookCorpus، از قبل آموزش دیده است. این پیش‌آموزش به آن اجازه می‌دهد تا زمینه زبان را درک کند و نمایش‌هایی با کیفیت بالا از کلمات و جملات تولید کند.

یکی از ویژگی های منحصر به فرد BERT توانایی آن در مدیریت ابهام در زبان است. می تواند معانی مختلف یک کلمه را بر اساس بافت آن درک کند و به آن اجازه می دهد تا نتایج دقیق تری در وظایف NLP ایجاد کند.

BERT به طور گسترده در جامعه NLP پذیرفته شده است و در طیف گسترده ای از برنامه ها از جمله چت بات ها، موتورهای جستجو و سیستم های توصیه استفاده شده است. همچنین در کاربردهای خاص صنعت مانند تشخیص پزشکی و تجزیه و تحلیل اسناد قانونی استفاده شده است.

XLNet (Google/CMU)

XLNet یک مدل پردازش زبان طبیعی (NLP) است که توسط گوگل و دانشگاه کارنگی ملون (CMU) در سال 2019 توسعه یافته است. این یک مدل زبانی از پیش آموزش دیده و بدون نظارت است که برای تولید محتوا با هوش مصنوعی با کیفیت بالا طراحی شده است.

XLNet بر اساس معماری ترانسفورماتور، مشابه BERT است. با این حال، از یک رویکرد آموزشی متفاوت به نام «مدل‌سازی زبان جایگشت» استفاده می‌کند که به آن اجازه می‌دهد همه جایگشت‌های کلمه ممکن را در یک جمله در نظر بگیرد. این XLNet را قادر می‌سازد تا جملات پیچیده و وابستگی‌های دوربرد زبان را بهتر مدیریت کند.

نشان داده شده است که XLNet در طیف وسیعی از معیارهای NLP، از جمله پاسخ به سؤال، استنتاج زبان طبیعی و تجزیه و تحلیل احساسات، به عملکردی عالی دارد. همچنین در برنامه های مختلف از جمله چت بات ها، موتورهای جستجو و ترجمه زبان استفاده شده است.

یکی از ویژگی های منحصر به فرد XLNet، توانایی آن در مدیریت ابهام در زبان، مشابه BERT است. می تواند معانی مختلف یک کلمه را بر اساس بافت آن درک کند و به آن اجازه می دهد تا نتایج دقیق تری در وظایف NLP ایجاد کند.

به طور کلی، XLNet یک پیشرفت مهم در زمینه NLP است و کمک قابل توجهی به درک ما از نحوه پیش‌آموزش موثر مدل‌های زبانی کرده است.

CTRL (Salesforce)

CTRL (Conditional Transformer Language Model) یک مدل پردازش زبان طبیعی (NLP) است که توسط Salesforce در سال 2019 توسعه یافته است. این یک مدل زبان از پیش آموزش‌دیده و بدون نظارت است که برای تولید محتوا با هوش مصنوعی طراحی گردیده است.

CTRL بر اساس معماری ترانسفورماتور، مشابه BERT و XLNet است. با این حال، یک رویکرد آموزشی جدید را معرفی می کند که به آن امکان می دهد یاد بگیرد که چگونه متن را بر اساس دستورات خاص یا کدهای کنترلی تولید کند.

کدهای کنترلی ارائه شده به CTRL می توانند برای تعیین سبک، موضوع یا سایر ویژگی های متن تولید شده استفاده شوند. این به کاربران امکان می دهد محتوا و لحن متن تولید شده را کنترل کنند و آن را به ویژه برای برنامه هایی مانند تولید محتوای متنی، ربات های گفتگو و تولید محتوا مفید می کند.

یکی از ویژگی های منحصر به فرد CTRL توانایی آن در تولید متن منسجم طولانی است که از یک موضوع یا موضوع خاص پیروی می کند. این امر آن را به ویژه برای تولید مقالات خبری، توضیحات محصول، و انواع دیگر محتوا که به سطح بالایی از انسجام و ساختار نیاز دارند، مفید می کند.

به طور کلی، CTRL نشان دهنده یک پیشرفت مهم در زمینه NLP است و کمک قابل توجهی به درک ما از نحوه تولید موثر متن منسجم و مناسب با زمینه کرده است.

EleutherAI GPT-Neo

EleutherAI GPT-Neo یک مدل پردازش زبان طبیعی (NLP) منبع باز است که توسط تیم EleutherAI توسعه یافته است. این یک مدل زبان در مقیاس بزرگ است که برای تولید متن منسجم و مناسب برای انواع وظایف NLP طراحی شده است. GPT-Neo بر اساس معماری ترانسفورماتور، شبیه به GPT-3 از OpenAI است. با این حال، این یک مدل منبع باز است که بر روی یک مجموعه داده مبتنی بر جامعه با استفاده از یک رویکرد محاسباتی توزیع شده آموزش داده شده است. این بدان معنی است که برای همه قابل دسترسی است و داده های آموزشی و روش آن شفاف و در دسترس عموم است.

یکی از ویژگی های منحصر به فرد GPT-Neo اندازه بزرگ و مقیاس پذیری آن است. این زبان بر روی 2.7 میلیارد پارامتر آموزش دیده است که آن را به یکی از بزرگترین مدل های زبان منبع باز موجود تبدیل کرده است. این اندازه بزرگ به آن امکان می‌دهد مقاله طولانی با کیفیت بالا در طیف وسیعی از کارها، از جمله تکمیل متن، تجزیه و تحلیل احساسات و ترجمه زبان تولید کند. GPT-Neo به خوبی توسط جامعه NLP مورد استقبال قرار گرفته است و در برنامه های مختلف از جمله چت بات ها، مدل سازی زبان و تولید محتوا با هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گرفته است. ماهیت منبع باز و شفافیتش، آن را به منبعی مهم برای محققان و توسعه دهندگانی که روی پروژه های NLP کار می کنند تبدیل کرده است.