Глава четвертая

Преимущества ChatGPT перед аналогами и поисковыми системами

Продолжим разбирать особенность работы ChatGPT и других языковых моделей. По ходу чтения книги вы поймете. Насколько это важная информация.

Чем нейросети, генерирующие текст, выгодно отличаются от поисковых систем

В отличие от привычных нам поисковиков вроде Google, Яндекс или Bing, ChatGPT и другие нейросети не ищут готовую информацию в интернете, а самостоятельно генерируют ответы на запросы пользователей, опираясь на данные, которым их обучили разработчики.

Обычные поисковики работают по принципу поиска информации в сети, соответствующей запросу пользователя. Например, вы в Яндекс вбиваете свой вопрос, и он вам выдает огромный список – несколько страниц. Это сайты, которые он считает хоть немного соответствующими теме поиска – по заголовкам и содержимому страниц. И поисковик их просто ранжирует: какие-то ставит вперед, другие – на вторую, третью строчки, а некоторые улетает в самый конец списка. То есть, он ищет уже готовые блоки информации и предлагает вам ознакомиться с их содержимым самостоятельно, предоставив все, что нашлось на заданную тему.

А нейросеть по вашему запросу создает ответ с нуля – она его генерирует специально для вас, опираясь на тему запроса (промта). ИИ составляет таким образом, чтобы максимально угодить именно вам. То есть, нейросеть анализирует запрос или вопрос, составляет некое представление о вас, дальше – прогнозирует, каким должен быть наиболее ожидаемый вами ответ. И после этого составляет его, опираясь на свой анализ. Каждый раз отвечая на один и тот же вопрос, она будет генерировать новый эксклюзивный текст!

Так что первое преимущество нейросетей перед поисковиками – готовый ответ вместо громоздкого и объемного материала для самостоятельного анализа.

Кроме того, на многие запросы в интернете просто нет готовых блоков материалов. К примеру, пользователь просит подробно рассказать про квантовые компьютеры или объяснить отличия между бадминтоном и настольным теннисом. И в этом случае преимущество языковых моделей становится особенно ощутимым.

Поисковик в таком случае предложит лишь косвенные ссылки. Но для ChatGPT отсутствие готовых текстов – не помеха. Он в любом случае будет анализировать всю имеющуюся в ее распоряжении базу данных и с нуля генерировать нужные тезисы, оформляя их так, как вы попросили – в виде текста, списка, таблицы, диаграммы и т. д. В результате получается новый, ранее не существовавший, но логичный и грамотный блок информации – ответ на заданный вопрос, максимально адаптированный его под конкретного пользователя.

Именно поэтому все компании, владеющие популярными поисковыми системами, стремятся разработать собственную нейросеть, собственную языковую модель, и сделать ее как можно лучше. Ибо, в противном случае необходимость в поисковиках практически отпадет так же, как когда-то отпала потребность в пейджерах или видеомагнитофонах после изобретения мобильных телефонов и цифровых носителей.

Аналоги ChatGPT: как выбрать удачную нейросеть для своих задач

А теперь маленькое отступление: GPT – это название технологии. Аббревиатуру на русский язык можно перевести как: генеративная предобученная трансформерная модель/нейросеть. Этот тип нейросетей еще называют языковыми моделями. А вот ChatGPT – это уже название конкретного сервиса от компании Open AI.

Какие GPT-нейросети сегодня существуют?

– Есть оригинальные нейросети – это те, которые используют свою собственную базу данных (датасет) и собственные вычислительные мощности для того, чтобы анализировать запросы и предоставленную пользователем информацию и затем выдавать результаты. К ним относятся ChatGPT, Claude, Google Bard (Gemini).

Но не все компании имеют такие возможности, какие есть у OpenAI для создания собственных моделей. Большинство используют, фактически, арендуют, мощности гигантов. Подключаются к ним с помощью определенной технологии – открытого API, оплачивая эти услуги. Они являются как бы посредниками между пользователем и оригинальной моделью. Так работают Telegram-боты и сервисы-агрегаторы.

– Сервисы-агрегаторы вроде Notion AI или Bing используют технологию чат-ботов для решения конкретных бизнес-задач внутри своих платформ и сервисов. По сути, внедряют их в свои платформы для оптимизации бизнес-процессов.

– Например, Notion внедрил чат-бота в свой сервис для работы с заметками и задачами. Этот чат-бот помогает пользователям Notion быстрее искать нужную информацию, создавать заметки, ставить задачи и так далее. То есть решает специализированные задачи внутри экосистемы Notion по работе с данными и контентом. Примерно также обстоит дело и с другими агрегаторами.

– Третий тип нейросетей это Telegram-боты. Вы наверняка уже с ними сталкивались.

В отличие от агрегаторов, они работают только в Телеграме «один на один» с пользователем и ориентированы на широкую аудиторию. Telegram-боты часто являются продуктами индивидуальных разработчиков или стартапов. А сервисы-агрегаторы создают крупные IT-компании.

Нейросети-посредники не всегда выдают хороший результат. Возможно, вы тоже попробовали и решили, что это какая-то ерунда. Но все дело в том, что за использование мощностей ChatGPT и других оригинальных нейросетей надо платить либо фиксированную сумму, либо за каждое предложение в ответе.

При этом OpenAI не всегда предоставляет посредникам доступ к своим самым новым и совершенным моделям. Или выставляет за это очень высокую плату. Поэтому большинство бесплатных и бюджетных чат-ботов работают на более старых и слабых языковых моделях – так дешевле. И все же к их услугам иногда приходится прибегать, особенно учитывая ограничения доступа к оригинальным нейросетям, которое существует на территории РФ.

Так что у платных моделей ChatGPT или Claude по объективным причинам гораздо более продвинутые «мозги», нежели у нейросетей-посредников.

Надеюсь, теперь вам стало понятно, почему мы столько внимания посвящаем ChatGPT. Ведь если вы научитесь работать с ChatGPT как с оригинальной нейросетью, то тогда вы сможете получать достойные результаты в абсолютно любой среде. Сделайте первый шаг к новой востребованной профессии, пройдите запишитесь на бесплатный курс .

А мы с вами переходим к следующей главе, где начнем более подробно рассматривать возможности ChatGPT и говорить о том, как же составляют запросы для этой нейросети.