Masa Depan Generasi Bahasa: 12 Model Bahasa Besar Terbaik

Landskap Model Bahasa Besar (LLMs) berkembang pesat, dengan model terkini menolak sempadan apa yang mungkin dalam kecerdasan buatan. Oleh kerana model-model ini terus membentuk cara kita berinteraksi dengan teknologi, kemungkinan untuk aplikasi AI generatif tidak terhad. Terima kasih kepada model, pemaju, perniagaan, dan usahawan yang diperhalusi dibentangkan dengan set alat yang berkuasa untuk mencipta penyelesaian inovatif, pengalaman pengguna yang menarik, dan menangani pelbagai tugas. Dalam artikel ini, kami akan meneroka model bahasa besar terbaik.

‍

Apakah Model Bahasa Besar?

Model bahasa besar, seperti OpenAI's GPT-3.5, adalah sistem kecerdasan buatan canggih yang direka untuk memahami dan menjana teks seperti manusia berdasarkan input yang diberikan kepada mereka. Model-model ini dicirikan oleh skala besar mereka, dengan berbilion-bilion atau bahkan trilion parameter yang membolehkan mereka menangkap corak dan nuansa yang rumit dalam bahasa. 

‍

Mekanisme dalam model ini melibatkan rangkaian saraf, khususnya seni bina transformer, yang membolehkan mereka memproses dan menjana teks kontekstual yang relevan dan koheren. Pra-dilatih pada set data yang luas, model-model ini telah belajar untuk meramalkan perkataan seterusnya dalam ayat atau petikan teks lengkap, memperoleh pemahaman yang luas tentang struktur bahasa, tatabahasa, dan konteks. Aplikasi model bahasa besar adalah pelbagai, dari tugas pemprosesan bahasa semula jadi hingga kandungan kreatif. 

‍

Mereka boleh digunakan untuk merangka e-mel, menghasilkan kod, menjawab soalan, menterjemah bahasa, dan banyak lagi. Enjin carian juga mendapat manfaat daripada model bahasa besar dengan menggunakannya untuk meningkatkan kaitan dan konteks hasil carian. Sifat pra-terlatih model-model ini membolehkan penyesuaian kepada domain atau tugas tertentu dengan penalaan halus, menjadikannya alat serba boleh untuk pelbagai aplikasi dalam bidang kecerdasan buatan dan pemahaman bahasa semula jadi.

‍

Apakah Pemahaman Bahasa Semulajadi (NLU)?

‍

Apakah Perbezaan Antara Sumber Terbuka dan Sumber Tertutup LLM?

Istilah "sumber terbuka" dan "sumber tertutup" merujuk kepada kebolehcapaian kod asas model bahasa, seperti Model Bahasa Besar (LLM). Berikut adalah pecahan perbezaan utama:

‍

Model Bahasa Sumber Terbuka

• Ketelusan: Model bahasa besar sumber terbuka mempunyai kod sumbernya yang boleh diakses oleh orang ramai. Sesiapa sahaja boleh melihat, mengubah suai dan mengedarkan kod.
• Kerjasama Komuniti: Sifat sumber terbuka menggalakkan kerjasama daripada pemaju dan komuniti penyelidikan yang lebih luas. Ini sering menghasilkan sumbangan dan penambahbaikan yang pelbagai.
• Penyesuaian: Pengguna mempunyai fleksibiliti untuk mengubah suai kod agar sesuai dengan keperluan khusus mereka atau untuk menangani cabaran tertentu. Kebolehsuaian ini boleh membawa kepada pelbagai aplikasi dan kes penggunaan.
• Contoh: BERT, GPT Model (Generative Pre-trained Transformer), dan yang lain mempunyai pelaksanaan sumber terbuka.

Model Bahasa Sumber Tertutup (Proprietari)

• Akses Terhad: Kod sumber untuk model bahasa sumber tertutup tidak tersedia secara umum. Ia dimiliki dan dikekalkan oleh entiti atau organisasi tertentu.
• Pengubahsuaian Terhad: Pengguna biasanya tidak mempunyai keupayaan untuk mengubah suai atau menyesuaikan kod asas. Model ini digunakan sebagai perkhidmatan atau perisian tanpa akses langsung kepada kerja dalaman.
• Pengagihan Terkawal: Entiti yang memiliki model sumber tertutup mengawal pengedaran dan kemas kini. Pengguna mungkin perlu bergantung pada siaran rasmi dan kemas kini yang disediakan oleh pemiliknya.
• Contoh: Sesetengah model bahasa komersial atau yang dibangunkan oleh syarikat swasta mungkin termasuk dalam kategori sumber tertutup.

Pertimbangan

• Pelesenan: Model sumber terbuka sering disertakan dengan lesen tertentu yang menentukan cara kod boleh digunakan, diubah suai dan diedarkan. Model sumber tertutup mungkin mempunyai terma penggunaan yang lebih ketat.
• Sokongan Komuniti: Model sumber terbuka mendapat manfaat daripada sokongan dan penambahbaikan yang didorong oleh komuniti. Model sumber tertutup bergantung pada entiti yang memilikinya untuk sokongan dan kemas kini.

‍

Dalam konteks LLMs, model seperti GPT-3 daripada OpenAI telah digunakan secara komersial, membolehkan pengguna mengakses model melalui API, sementara seni bina model asas kekal proprietari. Memahami sama ada model bahasa adalah sumber terbuka atau sumber tertutup adalah penting untuk pemaju dan penyelidik, kerana ia menentukan tahap kebolehcapaian, kerjasama, dan penyesuaian yang tersedia untuk model tersebut.

‍

Bagaimana Adakah Adakah ChatGPT Kerja?

‍

Evolusi Model Bahasa Besar (LLMs)

Evolusi model bahasa besar (LLMs) dalam bidang kecerdasan buatan tidak kurang revolusioner. Inisiatif sumber terbuka, ditambah dengan kemajuan berterusan daripada pemain utama seperti OpenAI, Google, Microsoft, dan Meta, telah mendorong model bahasa ke wilayah yang tidak dikenakan.

‍

Peringkat Perintis: Model Bahasa Awal

Percubaan awal ke dalam model bahasa besar dicirikan oleh sistem berasaskan peraturan dan pendekatan statistik. Model-model ini bergelut dengan kerumitan bahasa manusia, sering jatuh pendek dalam menangkap semantik dan konteks yang nuansa.

‍

Kemunculan Rangkaian Neural

Kemunculan pembelajaran mendalam menandakan peralihan paradigma dalam evolusi model bahasa. Rangkaian saraf, terutamanya rangkaian saraf berulang (RNN) dan rangkaian memori jangka pendek panjang (LSTM) membawa peningkatan ketara dalam mengendalikan data berurutan. Model pembelajaran mendalam awal ini mempamerkan keupayaan pemahaman bahasa yang dipertingkatkan, tetapi skalabiliti mereka terhad.

‍

Senibina Transformer: Penukar Permainan

Detik kejayaan datang dengan pengenalan seni bina Transformer. Transformer memudahkan persamaan, membolehkan latihan model dengan sejumlah besar parameter, faktor penting dalam evolusi model bahasa besar.

‍

Transformer Pra-Latihan Generatif (GPT)

Transformer Pra-Latihan Generatif (GPT) siri oleh OpenAI telah menjadi ciri utama dalam LLM Evolusi. Bermula dengan GPT, versi berikutnya, termasuk GPT-2, GPT-3, dan seterusnya, telah melihat peningkatan parameter yang besar, membolehkan model-model ini mempamerkan pemahaman bahasa dan keupayaan penjanaan yang menakjubkan. GPT-3, dengan berbilion parameternya, menunjukkan potensi memanfaatkan set data yang luas untuk pelbagai aplikasi.

‍

12 Model Transformer Kecerdasan Buatan Terbaik

‍

1. GPT-3.5 Model

Transformer Pra-Latihan Generatif 3.5, atau GPT-3.5, dibangunkan oleh OpenAI, adalah salah satu model bahasa terbesar dan paling berkuasa setakat ini, dengan 175 bilion parameter yang mengejutkan. Skalanya yang besar membolehkannya memahami dan menghasilkan teks yang sangat sedar konteks, menjadikannya serba boleh merentasi pelbagai aplikasi. GPT-3 cemerlang dalam pemahaman bahasa semula jadi, penjanaan teks kreatif, dan penyelesaian masalah. Ia telah menunjukkan keupayaan dalam menulis esei koheren, melengkapkan coretan kod, dan juga terlibat dalam perbualan yang dinamik dan kontekstual yang berkaitan.

‍

Walaupun saiznya menyumbang kepada tuntutan pengiraannya, GPT-3 telah menjadi penanda aras dalam bidang kecerdasan buatan, mempamerkan potensi model transformer berskala besar dalam menolak sempadan pemahaman bahasa. Membina kejayaan pendahulunya seperti GPT-3 model, GPT-3.5 adalah bukti kemajuan berterusan dalam seni bina berasaskan transformer.

‍

2. GPT-4 (Transformer Pra-terlatih Generatif 4)

Sebagai pengganti kepada GPT-3, GPT-4 dibina di atas asas-asas yang diletakkan oleh pendahulunya. Dengan bilangan parameter yang lebih besar, GPT-4 bertujuan untuk meningkatkan lagi pemahaman bahasa semula jadi dan keupayaan penjanaan. Model ini dijangka mendorong sempadan model bahasa, menawarkan prestasi yang lebih baik dalam tugas seperti penciptaan kandungan, penjanaan kod, dan interaksi perbualan. Evolusi daripada GPT-3 kepada GPT-4 mencerminkan usaha berterusan kemajuan dalam pemprosesan bahasa dan penerokaan seni bina saraf yang lebih besar dan lebih kompleks.

‍

GPT-3 lwn GPT-4 | Apa bezanya?

‍

3. BERT (Perwakilan Pengekod Dwiarah daripada Transformers)

BERT, yang dibangunkan oleh Google, memperkenalkan konteks dua arah kepada model transformer, membolehkan mereka mempertimbangkan kedua-dua perkataan sebelum dan mengikuti apabila memahami makna perkataan dalam ayat. Pendekatan dua arah ini dengan ketara meningkatkan pemahaman kontekstual perkataan dan frasa, menjadikan BERT sangat berkesan dalam tugas-tugas yang kompleks seperti menjawab soalan dan analisis sentimen. 

‍

BERT telah menjadi asas bagi banyak aplikasi pemprosesan bahasa semula jadi dan digunakan secara meluas dalam pelbagai domain, dari enjin carian hingga chatbots. Pra-latihannya pada set data yang besar dan penalaan halus untuk tugas-tugas tertentu menyumbang kepada kebolehsuaiannya, membolehkan pemaju memanfaatkan keupayaannya untuk pelbagai aplikasi.

‍

4. T5 (transformer pemindahan teks ke teks)

T5, yang dibangunkan oleh Google, memperkenalkan rangka kerja bersatu untuk pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi dengan merangka semuanya sebagai masalah teks ke teks. Pendekatan inovatif ini memudahkan seni bina model dan proses latihan, menjadikannya lebih mudah untuk menyesuaikan T5 dengan tugas yang berbeza dengan pelarasan minimum. 

‍

T5 telah menunjukkan prestasi yang kukuh dalam terjemahan, ringkasan, dan menjawab soalan. Fleksibilitinya terletak pada keupayaannya untuk mengendalikan tugas NLP yang pelbagai dengan memperlakukannya secara seragam sebagai menukar teks input kepada teks sasaran, menawarkan penyelesaian yang padu dan cekap untuk pelbagai cabaran berkaitan bahasa.

‍

5. XLNet (Rangkaian Mesin Pembelajaran eXtreme)

XLNet, yang dibangunkan oleh Google dan Carnegie Mellon University, menggabungkan kedua-dua kaedah autoregressive dan autoencoding, menggabungkan kekuatan model seperti BERT dan transformer autoregresif tradisional. Pendekatan hibrid ini membolehkan XLNet menangkap konteks dua arah sambil mengekalkan koheren dalam tugas generatif. XLNet telah menunjukkan keberkesanan dalam pelbagai penanda aras pemprosesan bahasa semula jadi, menunjukkan keupayaannya untuk mengendalikan pelbagai tugas pemahaman bahasa dengan pemahaman yang nuansa konteks.

‍

6. RoBERTa (Pendekatan BERT yang dioptimumkan dengan mantap)

RoBERTa adalah varian BERT yang mengubah suai hiperparameter utama dan objektif latihan, menghasilkan prestasi dan keteguhan yang lebih baik. Dibangunkan oleh Facebook AI Research (FAIR), RoBERTa telah dioptimumkan untuk pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi, termasuk analisis sentimen, klasifikasi teks, dan menjawab soalan. Pengubahsuaiannya bertujuan untuk mengatasi batasan tertentu model BERT asal, yang membawa kepada generalisasi dan prestasi yang lebih baik dalam pelbagai tugas.

‍

7. DistilBERT

DistilBERT, dicipta oleh Hugging Face, ialah versi sulingan BERT yang direka untuk mengurangkan sumber pengiraan sambil mengekalkan prestasi. Dengan mengekalkan aspek penting BERT melalui penyulingan pengetahuan, DistilBERT menawarkan penyelesaian yang lebih ringan sesuai untuk aplikasi dengan kekangan sumber. Ia telah menunjukkan kecekapan dalam tugas seperti klasifikasi teks dan analisis sentimen, menjadikannya pilihan praktikal untuk senario di mana kecekapan pengiraan adalah keutamaan.

‍

8. Claude

Claude, yang dicipta oleh Anthropic, adalah pembantu kecerdasan buatan pecah tanah yang memberi tumpuan kepada AI perlembagaan. Ini bermakna Claude direka untuk mengutamakan prinsip-prinsip yang memastikan outputnya membantu, tidak berbahaya dan tepat. Dengan mematuhi prinsip-prinsip ini, Claude bertujuan untuk mewujudkan bentuk AI yang lebih beretika dan bertanggungjawab yang boleh memberi manfaat kepada pengguna dalam pelbagai cara.

‍

Dua penawaran produk utama Anthropic yang dikuasakan oleh Claude ialah Claude Instant dan Claude 2. Walaupun kedua-dua produk menggunakan keupayaan AI canggih Claude, Claude 2 yang cemerlang dalam penaakulan kompleks mengikut Anthropic. Dengan keupayaannya untuk menangani masalah rumit dan menyediakan penyelesaian yang canggih, Claude 2 diletakkan sebagai alat yang berkuasa untuk pengguna yang memerlukan tahap penaakulan dan penyelesaian masalah yang tinggi dalam aktiviti harian mereka. Oleh kerana Anthropic terus membangun dan meningkatkan keupayaan Claude, potensi pembantu AI inovatif ini untuk merevolusikan cara kita berinteraksi dengan teknologi menjadi semakin jelas.

‍

9. BARD

BARD, yang terbaru LLM chatbot yang dibangunkan oleh Google AI, mewakili kemajuan yang ketara dalam teknologi kecerdasan buatan. Dilatih pada set data teks dan kod yang luas, BARD menunjukkan fleksibilitinya dengan cemerlang dalam pelbagai tugas seperti menjana teks, menterjemah pelbagai bahasa, membuat kod, dan memberikan jawapan bermaklumat kepada soalan. Keupayaannya untuk memanfaatkan data dunia sebenar melalui Carian Google membezakannya daripada chatbots lain, membolehkannya memahami dan menangani pelbagai gesaan dan pertanyaan dengan maklumat yang tepat dan relevan. 

‍

Ini menjadikan BARD alat yang berharga untuk individu yang mencari bantuan atau maklumat merentasi berbilang domain. Salah satu kes penggunaan terbaik untuk BARD adalah dalam bidang terjemahan bahasa. Dengan keupayaannya untuk menterjemahkan pelbagai bahasa dengan tepat dan cepat, BARD dapat memudahkan komunikasi antara individu yang bercakap bahasa yang berbeza, memecahkan halangan dan membolehkan interaksi yang lebih lancar.

‍

10. Falcon

Kebangkitan Falcon ke puncak Terbuka Wajah Memeluk LLM Papan pendahulu adalah bukti keupayaannya yang maju dan prestasi unggul dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi. Dibangunkan oleh Institut Inovasi Teknologi, Falcon dengan cepat mendapat pengiktirafan kerana ketepatan dan kecekapan yang mengagumkan dalam mengendalikan pelbagai data teks dan kod. Reka bentuk model autoregressivenya membolehkannya bukan sahaja menghasilkan tindak balas yang koheren dan kontekstual tepat tetapi juga menyesuaikan diri dengan bahasa dan dialek yang berbeza dengan lancar. Fleksibiliti ini menjadikan Falcon sangat sesuai untuk pelbagai aplikasi, daripada membantu terjemahan dokumen berbilang bahasa untuk membolehkan bantuan pengekodan yang lebih cekap.

‍

Apa yang membezakan Falcon daripada model bahasa lain ialah penggunaan set data berkualiti tinggi dan seni bina yang lebih canggih yang menghasilkan keupayaan pemprosesan dan ramalan data yang lebih berkesan. Dengan mengurangkan bilangan parameter yang diperlukan untuk latihan (40 bilion), Falcon mencapai prestasi unggul sambil menggunakan sumber pengiraan yang kurang berbanding model NLP lain yang canggih. Ini menjadikannya pilihan yang menarik bagi organisasi yang ingin memanfaatkan model bahasa canggih untuk tugas seperti analisis sentimen, penjanaan kandungan atau sistem dialog.

‍

11. Bersekongkol 

Tahap perusahaan ini LLM boleh disesuaikan dan diperhalusi untuk memenuhi keperluan khusus dan kes penggunaan syarikat, menjadikannya alat yang berharga untuk organisasi yang ingin memanfaatkan teknologi AI. Dibangunkan oleh salah seorang penulis kertas penyelidikan pecah tanah 'Attention Is All You Need', yang memperkenalkan model transformer pada tahun 2017, Cohere mempunyai asas yang kukuh dalam prinsip AI canggih.

‍

Walaupun kelebihannya, Cohere lebih mahal daripada model yang ditawarkan oleh OpenAI. Walau bagaimanapun, banyak perniagaan mendapati pelaburan itu berbaloi kerana ciri dan keupayaan unik Cohere. Tidak seperti beberapa model bahasa besar lain yang terhad kepada platform awan tertentu, Cohere menawarkan fleksibiliti yang lebih besar kerana ia tidak terhad kepada pembekal tunggal seperti Microsoft Azure. Secara keseluruhan, reputasi Cohere untuk ketepatan dan keteguhan yang tinggi menjadikannya pilihan utama bagi syarikat yang mencari penyelesaian AI canggih yang disesuaikan dengan keperluan individu mereka.

‍

12. PaLM

PaLM 2 benar-benar pengubah permainan dalam bidang model bahasa besar, dengan 540 bilion parameter yang mengagumkan yang membolehkannya memberikan respons pantas dan menyampaikan data terkini dengan ketepatan yang tiada tandingannya. Dibangunkan oleh Google, model sumber tertutup ini adalah yang terbaik dalam kelasnya untuk menyampaikan maklumat yang relevan dan perbualan yang menarik melalui chatbot Bard AI. Dengan memanfaatkan saiz besar dan seni bina transformer canggih, PaLM 2 mempunyai keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks dan menjana respons yang bukan sahaja tepat pada masanya tetapi juga sangat canggih dalam pemahaman mereka tentang logik formal, matematik, dan pengekodan dalam pelbagai bahasa.

‍

Skala semata-mata proses latihan PaLM 2 pada Pod TPU 4 khusus bercakap dengan keupayaannya sebagai salah satu model bahasa paling maju yang terdapat hari ini. Kekuatannya terletak pada keupayaannya untuk membuat alasan dengan berkesan dan memahami topik kompleks di pelbagai domain, menjadikannya alat serba boleh untuk pelbagai aplikasi. Walaupun sifat sumber tertutup PaLM 2 bermaksud bahawa kodnya tidak dapat diakses secara terbuka, dedikasi Google terhadap inovasi dan teknologi canggih telah memuncak dalam model bahasa kuasa besar yang terus mendorong sempadan sistem perbualan yang didorong oleh AI.

‍

Bagaimana Saya Boleh Melatih Sendiri GPT Model?

‍

Melepaskan Kuasa GPT Model: Kebangkitan Pembantu Maya

Integrasi GPT Model ke dalam penciptaan pembantu maya berdiri sebagai pengubah permainan, menawarkan pelbagai faedah yang meningkatkan pengalaman pengguna dan mengembangkan skop aplikasi. Dengan mengambil kesempatan daripada GPT Model untuk membuat chatbots generasi akan datang, perniagaan boleh mengubah cara mereka berinteraksi dengan pelanggan dan menangani tugas pentadbiran.

‍

Faedah GPT Integrasi model banyak:

• Teks seperti manusia untuk interaksi yang menarik: Dalam chatbots sokongan pelanggan dan seterusnya, GPT Keupayaan model untuk menjana teks seperti manusia membawa tahap penglibatan baharu kepada interaksi pembantu maya. Pengguna mendapat manfaat daripada perbualan yang lebih semula jadi dan sedar konteks, meningkatkan keberkesanan keseluruhan aplikasi sokongan pelanggan.
• Pembangunan Yang Diperkemas: Keindahan GPT Model terletak pada sifat pra-terlatih mereka, yang membolehkan pemaju memanfaatkan keupayaan model tunggal untuk pelbagai aplikasi. Dari model pembelajaran bahasa hingga penjanaan kandungan yang dihasilkan oleh AI, fleksibiliti GPTPembantu maya yang didorong oleh perkemas usaha pembangunan.
• Penterjemahan Mesin: The GPT Kemahiran model dalam terjemahan mesin adalah ciri menonjol. Dengan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data linguistik, pembantu maya dikuasakan oleh GPT dengan mudah menyediakan terjemahan yang tepat dan kontekstual yang relevan merentasi bahasa yang berbeza, meningkatkan komunikasi global.
• Memanfaatkan Set Data Besar-besaran dan Model Asas: Pada teras GPT Model terletak asasnya dalam set data besar-besaran, membolehkan mereka memahami dan menjana teks seperti manusia dengan finesse yang tiada tandingannya. Pemahaman asas ini memberi kuasa kepada pembantu maya untuk mengendalikan nuansa bahasa yang kompleks, menjadikan mereka mahir dalam pelbagai tugas.
• AI yang boleh diakses untuk Semua Orang: Salah satu kelebihan ketara GPT Model adalah keupayaan mereka untuk mendemokrasikan kecerdasan buatan. Pembangun boleh mengintegrasikan model ini ke dalam pembantu maya tanpa memerlukan kemahiran teknikal yang luas, menjadikan penyelesaian dipacu AI lebih mudah diakses dan mesra pengguna.

‍

Contoh daripada ChatGPT Pelaksanaan Chatbot

Ini ChatGPT contoh pelaksanaan chatbot menunjukkan kebolehsuaian dan keberkesanan AI dalam memenuhi keperluan industri yang pelbagai:

‍

• Teman Beli-belah: ChatGPT Chatbots berintegrasi dengan lancar ke dalam platform e-dagang, meningkatkan penglibatan pengguna dan menawarkan perjalanan membeli-belah yang disesuaikan. Sama ada mencadangkan produk berdasarkan keutamaan, menjawab pertanyaan mengenai spesifikasi, atau memudahkan proses pembayaran, Rakan Beli-belah menjadikan membeli-belah dalam talian pengalaman interaktif dan menyeronokkan.
• Bot Kesihatan: Dalam sektor penjagaan kesihatan, bot dikuasakan oleh ChatGPT adalah sekutu yang berharga. Dari menjadualkan janji temu kesihatan hingga memberikan maklumat mengenai gejala dan ubat-ubatan, bot kesihatan menyelaraskan komunikasi antara penyedia penjagaan kesihatan dan pesakit.
• Sokongan Perbankan: Bagi industri perbankan, chatbots terbukti memainkan peranan penting dalam meningkatkan perkhidmatan dan penglibatan pelanggan. Pembantu pintar ini mengendalikan pelbagai pertanyaan, dari pertanyaan baki hingga butiran transaksi dan juga bantuan dengan prosedur perbankan biasa. Chatbots sokongan perbankan memastikan tindak balas yang cepat, mengurangkan masa menunggu, dan memudahkan interaksi pelanggan, akhirnya menyumbang kepada pengalaman perbankan yang lebih lancar dan cekap.
• Pembantu IT: Menangani pertanyaan teknikal, membantu penyelesaian isu, dan memberikan panduan langkah demi langkah mengenai prosedur IT biasa, pembantu IT menyelaraskan proses sokongan IT. Dengan memanfaatkan kuasa pemahaman bahasa semula jadi, chatbot ini meningkatkan komunikasi antara profesional IT dan pengguna akhir, menjadikan interaksi berkaitan IT lebih mudah diakses dan cekap.

‍

Cara Memaksimumkan Pertumbuhan Perniagaan Kecil dengan Chatbots

‍

Terokai dunia yang menarik ChatGPT Bangunan Chatbot dengan Botpress

The Botpress platform, dikuasakan oleh OpenAIModel bahasa generasi akan datang, merevolusikan penciptaan pembantu maya. The GPT-suite asli memperkenalkan ciri canggih seperti Tugas AI untuk automasi proses dan Personaliti Bot untuk perbualan sejajar jenama. 

‍

Dengan Editor Aliran Visual yang mesra pengguna dan set integrasi pra-binaan yang tiada tandingannya, pembangun boleh membuat chatbots yang menarik untuk pelbagai aplikasi dengan mudah. Sertai komuniti sumber terbuka kami dan terokai kemungkinan chatbots generasi akan datang tanpa had. Mulakan hari ini - ia percuma!

‍

Mulakan - Ia percuma!