Використання мовних моделей штучного інтелекту для генерації публікацій у соціальних мережах

Анотація

У статті досліджується використання мовних моделей штучного інтелекту для генерації публікацій у соціальних мережах. Штучний інтелект (ШІ) стає все більш інтегрованим у наше повсякденне життя, і мовні моделі, такі як GPT-4 від OpenAI, відіграють у цьому ключову роль.

Мовні моделі можуть використовуватися для різних завдань: автоматизованого перекладу, створення чат-ботів, генерації текстів, що відповідають стилю певного автора або жанру, формування персоналізованих рекомендацій та навіть для детекції фейкових новин. У статті розглянуто, як ці моделі можуть бути застосовані для генерації контенту в соціальних мережах, що є корисним для особистих блогів, комерційних акаунтів та новинних каналів.

Було проведено аналіз існуючих мовних моделей, таких як GPT, BERT, Gemini та LLaMA та наведено їх переваги та недоліки. Розглянуто принцип дії генеративних моделей та підрахунок токенів при створенні запитів до штучного інтелекту, наведено відповідні приклади.

Описано процес збору та підготовки даних, їх фільтрації та оптимізації для зменшення вартості запитів під час навчання моделі, який забезпечує здатність генерувати контент, що відповідає заданому стилю та тематиці.

Детально описано процес створення власного GPT-застосунку із використанням завантаженого та обробленого набору даних. Наведено порівняльну статистику публікацій, написаних людиною та штучним інтелектом у формі таблиці та графіка, проаналізовано отримані результати.

В подальшому у створений GPT-додаток можна буде інтегрувати власні API сервіси та використати модель генерації зображень DALL-E.

Ця робота підкреслює важливість і актуальність досліджень у сфері мовних моделей ШІ та їхнього застосування для генерації контенту у соціальних мережах, відкриваючи нові можливості для автоматизації та оптимізації цих процесів.