Przyszłość generowania języków: 12 najlepszych dużych modeli językowych

Krajobraz dużych modeli językowych (LLM) szybko ewoluuje, a najnowsze modele przesuwają granice tego, co jest możliwe w sztucznej inteligencji. Ponieważ modele te nadal kształtują sposób, w jaki wchodzimy w interakcję z technologią, możliwości aplikacji generative AI są nieograniczone. Dzięki dopracowanym modelom programiści, firmy i przedsiębiorcy otrzymują potężny zestaw narzędzi do tworzenia innowacyjnych rozwiązań, angażujących doświadczeń użytkowników i rozwiązywania szerokiego zakresu zadań. W tym artykule omówimy najlepsze duże modele językowe.

‍

Czym są duże modele językowe?

Duże modele językowe, takie jak GPT-3.5 firmy OpenAI, to zaawansowane systemy sztucznej inteligencji zaprojektowane do rozumienia i generowania tekstu podobnego do ludzkiego na podstawie dostarczonych im danych wejściowych. Modele te charakteryzują się ogromną skalą, z miliardami, a nawet bilionami parametrów, które pozwalają im uchwycić skomplikowane wzorce i niuanse w języku. 

‍

Mechanizmy w tych modelach obejmują sieci neuronowe, w szczególności architektury transformatorowe, umożliwiając im przetwarzanie i generowanie kontekstowo istotnego i spójnego tekstu. Wstępnie wytrenowane na obszernych zbiorach danych, modele te nauczyły się przewidywać następne słowo w zdaniu lub całe fragmenty tekstu, uzyskując szerokie zrozumienie struktury języka, gramatyki i kontekstu. Zastosowania dużych modeli językowych są różnorodne, od zadań przetwarzania języka naturalnego po kreatywne treści. 

‍

Mogą być wykorzystywane do tworzenia wiadomości e-mail, generowania kodu, odpowiadania na pytania, tłumaczenia języków i wielu innych. Wyszukiwarki również korzystają z dużych modeli językowych, wykorzystując je do poprawy trafności i kontekstu wyników wyszukiwania. Wstępnie wytrenowany charakter tych modeli pozwala na dostosowanie ich do konkretnych domen lub zadań z precyzyjnym dostrojeniem, co czyni je wszechstronnymi narzędziami do różnych zastosowań w dziedzinie sztucznej inteligencji i rozumienia języka naturalnego.

‍

Czym jest rozumienie języka naturalnego (NLU)?

‍

Jaka jest różnica między oprogramowaniem otwartym a zamkniętym LLM?

Terminy "open source" i "closed source" odnoszą się do dostępności kodu bazowego modelu językowego, takiego jak Large Language Model (LLM). Oto zestawienie kluczowych różnic:

‍

Modele językowe open source

• Przejrzystość: Duży model językowy o otwartym kodzie źródłowym jest publicznie dostępny. Każdy może przeglądać, modyfikować i rozpowszechniać kod.
• Współpraca społeczności: Otwarty charakter oprogramowania zachęca do współpracy szerszą społeczność programistów i badaczy. Często skutkuje to różnorodnym wkładem i ulepszeniami.
• Personalizacja: Użytkownicy mogą elastycznie modyfikować kod, aby dostosować go do swoich konkretnych potrzeb lub sprostać określonym wyzwaniom. Ta zdolność adaptacji może prowadzić do szerokiego zakresu aplikacji i przypadków użycia.
• Przykłady: Modele BERT, GPT (Generative Pre-trained Transformer) i inne mają implementacje open-source.

Modele językowe o zamkniętym kodzie źródłowym (zastrzeżone)

• Ograniczony dostęp: Kod źródłowy zamkniętych modeli językowych nie jest publicznie dostępny. Jest on własnością i jest utrzymywany przez określony podmiot lub organizację.
• Ograniczona modyfikacja: Użytkownicy zazwyczaj nie mają możliwości modyfikowania lub dostosowywania kodu bazowego. Model jest używany jako usługa lub oprogramowanie bez bezpośredniego dostępu do jego wewnętrznych elementów.
• Kontrolowana dystrybucja: Podmiot będący właścicielem zamkniętego modelu źródłowego kontroluje dystrybucję i aktualizacje. Użytkownicy mogą być zmuszeni polegać na oficjalnych wydaniach i aktualizacjach dostarczanych przez właściciela.
• Przykłady: Niektóre komercyjne modele językowe lub te opracowane przez prywatne firmy mogą należeć do kategorii zamkniętego oprogramowania.

Rozważania

• Licencjonowanie: Modele open source często są dostarczane z określonymi licencjami, które określają, w jaki sposób kod może być używany, modyfikowany i rozpowszechniany. Modele o zamkniętym kodzie źródłowym mogą mieć bardziej restrykcyjne warunki użytkowania.
• Wsparcie społeczności: Modele o otwartym kodzie źródłowym korzystają ze wsparcia i ulepszeń ze strony społeczności. Modele o zamkniętym kodzie źródłowym polegają na podmiocie, który jest ich właścicielem w zakresie wsparcia i aktualizacji.

‍

W kontekście LLM, modele takie jak GPT-3 od OpenAI zostały wdrożone komercyjnie, umożliwiając użytkownikom dostęp do modelu za pośrednictwem interfejsu API, podczas gdy podstawowa architektura modelu pozostaje zastrzeżona. Zrozumienie, czy model językowy jest open source, czy zamknięty, ma kluczowe znaczenie dla programistów i badaczy, ponieważ określa poziom dostępności, współpracy i dostosowywania modelu.

‍

W jaki sposób ChatGPT Praca?

‍

Ewolucja dużych modeli językowych (LLM)

Ewolucja dużych modeli językowych (LLM) w dziedzinie sztucznej inteligencji była rewolucyjna. Inicjatywy open-source, w połączeniu z ciągłymi postępami głównych graczy, takich jak OpenAI, Google, Microsoft i Meta, wprowadziły modele językowe na niezbadane terytoria.

‍

Pionierskie etapy: Wczesne modele językowe

Początkowe próby stworzenia dużych modeli językowych charakteryzowały się systemami opartymi na regułach i podejściach statystycznych. Modele te zmagały się ze złożonością ludzkiego języka, często nie radząc sobie z uchwyceniem niuansów semantyki i kontekstu.

‍

Powstanie sieci neuronowych

Pojawienie się głębokiego uczenia oznaczało zmianę paradygmatu w ewolucji modeli językowych. Sieci neuronowe, w szczególności rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) i sieci z długą pamięcią krótkotrwałą (LSTM), przyniosły znaczną poprawę w obsłudze danych sekwencyjnych. Te wczesne modele głębokiego uczenia prezentowały zwiększone możliwości rozumienia języka, ale ich skalowalność była ograniczona.

‍

Architektura transformatorów: Zmiana zasad gry

Przełomowym momentem było wprowadzenie architektury Transformer. Transformery ułatwiły zrównoleglenie, umożliwiając trenowanie modeli z ogromną liczbą parametrów, co było kluczowym czynnikiem w ewolucji dużych modeli językowych.

‍

Generatywny wstępnie wytrenowany transformator (GPT)

Seria Generative Pre-Trained Transformer (GPT) firmy OpenAI jest znakiem rozpoznawczym w ewolucji LLM . Począwszy od GPT, kolejne wersje, w tym GPT-2, GPT-3 i kolejne, odnotowały znaczny wzrost parametrów, umożliwiając tym modelom zadziwiające zrozumienie języka i możliwości generowania. GPT-3, z miliardami parametrów, zademonstrował potencjał wykorzystania ogromnych zbiorów danych do różnych zastosowań.

‍

12 najlepszych modeli transformatorów sztucznej inteligencji

‍

1. Model GPT-3.5

Generative Pre-Trained Transformer 3.5 lub GPT-3.5, opracowany przez OpenAI, jest jednym z największych i najpotężniejszych modeli językowych do tej pory, szczycącym się oszałamiającą liczbą 175 miliardów parametrów. Jego ogromna skala pozwala mu rozumieć i generować tekst o wysokiej świadomości kontekstu, co czyni go wszechstronnym w niezliczonych zastosowaniach. GPT-3 wyróżnia się rozumieniem języka naturalnego, kreatywnym generowaniem tekstu i rozwiązywaniem problemów. Wykazał się zdolnością do pisania spójnych esejów, uzupełniania fragmentów kodu, a nawet angażowania się w dynamiczne i kontekstowe rozmowy.

‍

Choć sam jego rozmiar przyczynia się do jego wymagań obliczeniowych, GPT-3 stał się punktem odniesienia w dziedzinie sztucznej inteligencji, pokazując potencjał wielkoskalowych modeli transformatorowych w przesuwaniu granic rozumienia języka. Opierając się na sukcesach swoich poprzedników, takich jak model GPT-3, GPT-3.5 jest świadectwem ciągłego postępu w architekturach opartych na transformatorach.

‍

2. GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4)

Jako następca GPT-3, GPT-4 opiera się na fundamentach położonych przez swojego poprzednika. Dzięki jeszcze większej liczbie parametrów, GPT-4 ma na celu dalsze zwiększenie możliwości rozumienia i generowania języka naturalnego. Oczekuje się, że model ten przesunie granice modeli językowych, oferując lepszą wydajność w zadaniach takich jak tworzenie treści, generowanie kodu i interakcje konwersacyjne. Ewolucja od GPT-3 do GPT-4 odzwierciedla ciągłe dążenie do postępu w przetwarzaniu języka i eksploracji większych i bardziej złożonych architektur neuronowych.

‍

GPT-3 vs GPT-4 | Jaka jest różnica?

‍

3. BERT (dwukierunkowe reprezentacje kodera z transformatorów)

BERT, opracowany przez Google, wprowadził dwukierunkowy kontekst do modeli transformatorów, umożliwiając im uwzględnienie zarówno poprzedzających, jak i następujących słów podczas rozumienia znaczenia słowa w zdaniu. To dwukierunkowe podejście znacznie poprawiło kontekstowe rozumienie słów i fraz, czyniąc BERT szczególnie skutecznym w złożonych zadaniach, takich jak odpowiadanie na pytania i analiza nastrojów. 

‍

BERT stał się podstawą dla wielu aplikacji przetwarzania języka naturalnego i jest szeroko stosowany w różnych dziedzinach, od wyszukiwarek po chatbots. Jego wstępne szkolenie na dużych zbiorach danych i dostrajanie do określonych zadań przyczynia się do jego zdolności adaptacyjnych, umożliwiając programistom wykorzystanie jego możliwości w szeregu aplikacji.

‍

4. T5 (Text-To-Text Transfer Transformer)

T5, opracowany przez Google, wprowadza ujednolicone ramy dla różnych zadań przetwarzania języka naturalnego, określając je jako problemy typu tekst-tekst. To innowacyjne podejście upraszcza architekturę modelu i proces szkolenia, ułatwiając dostosowanie T5 do różnych zadań przy minimalnych zmianach. 

‍

T5 wykazał się wysoką wydajnością w tłumaczeniu, podsumowywaniu i odpowiadaniu na pytania. Jego wszechstronność polega na zdolności do obsługi różnorodnych zadań NLP poprzez traktowanie ich jednolicie jako konwersji tekstu wejściowego na tekst docelowy, oferując spójne i wydajne rozwiązanie dla szerokiego zakresu wyzwań związanych z językiem.

‍

5. XLNet (eXtreme Learning Machine Network)

XLNet, opracowany przez Google i Carnegie Mellon University, zawiera zarówno metody autoregresyjne, jak i autoenkodujące, łącząc mocne strony modeli takich jak BERT i tradycyjnych transformat autoregresyjnych. To hybrydowe podejście pozwala XLNet na przechwytywanie dwukierunkowego kontekstu przy jednoczesnym zachowaniu spójności w zadaniach generatywnych. XLNet wykazał skuteczność w różnych testach porównawczych przetwarzania języka naturalnego, demonstrując swoją zdolność do obsługi szerokiej gamy zadań rozumienia języka ze zniuansowanym zrozumieniem kontekstu.

‍

6. RoBERTa (solidnie zoptymalizowane podejście BERT)

RoBERTa to wariant BERT, który modyfikuje kluczowe hiperparametry i cele szkoleniowe, co skutkuje lepszą wydajnością i odpornością. Opracowany przez Facebook AI Research (FAIR), RoBERTa został zoptymalizowany pod kątem różnych zadań przetwarzania języka naturalnego, w tym analizy nastrojów, klasyfikacji tekstu i odpowiadania na pytania. Jego modyfikacje mają na celu przezwyciężenie pewnych ograniczeń oryginalnego modelu BERT, prowadząc do lepszej generalizacji i wydajności w różnych zadaniach.

‍

7. DistilBERT

DistilBERT, stworzony przez Hugging Face, jest destylowaną wersją BERT zaprojektowaną w celu zmniejszenia zasobów obliczeniowych przy jednoczesnym zachowaniu wydajności. Zachowując istotne aspekty BERT poprzez destylację wiedzy, DistilBERT oferuje lżejsze rozwiązanie odpowiednie dla aplikacji o ograniczonych zasobach. DistilBERT wykazał się wydajnością w zadaniach takich jak klasyfikacja tekstu i analiza nastrojów, co czyni go praktycznym wyborem dla scenariuszy, w których wydajność obliczeniowa jest priorytetem.

‍

8. Claude

Claude, stworzony przez Anthropic, jest przełomowym asystentem sztucznej inteligencji skoncentrowanym na konstytucyjnej sztucznej inteligencji. Oznacza to, że Claude został zaprojektowany tak, aby priorytetowo traktować zasady, które zapewniają, że jego wyniki są pomocne, nieszkodliwe i dokładne. Przestrzegając tych zasad, Claude dąży do stworzenia bardziej etycznej i odpowiedzialnej formy sztucznej inteligencji, która może przynieść korzyści użytkownikom na wiele sposobów.

‍

Anthropic oferuje dwa główne produkty oparte na Claude: Claude Instant i Claude 2. Podczas gdy oba produkty wykorzystują zaawansowane możliwości sztucznej inteligencji Claude, to Claude 2 wyróżnia się złożonym rozumowaniem według Anthropic. Dzięki swojej zdolności do rozwiązywania skomplikowanych problemów i dostarczania wyrafinowanych rozwiązań, Claude 2 jest pozycjonowany jako potężne narzędzie dla użytkowników, którzy wymagają wysokiego poziomu rozumowania i rozwiązywania problemów w codziennych czynnościach. W miarę jak Anthropic kontynuuje rozwój i doskonalenie możliwości Claude'a, potencjał tego innowacyjnego asystenta AI do zrewolucjonizowania sposobu, w jaki wchodzimy w interakcję z technologią, staje się coraz bardziej widoczny.

‍

9. BARD

BARD, najnowszy chatbot LLM opracowany przez Google AI, stanowi znaczący postęp w technologii sztucznej inteligencji. Przeszkolony na obszernym zbiorze danych tekstu i kodu, BARD demonstruje swoją wszechstronność, doskonaląc się w różnych zadaniach, takich jak generowanie tekstu, tłumaczenie wielu języków, tworzenie kodu i udzielanie pouczających odpowiedzi na pytania. Jego zdolność do korzystania z rzeczywistych danych za pośrednictwem wyszukiwarki Google odróżnia go od innych chatbots, pozwalając mu zrozumieć i odpowiedzieć na szerszy zakres monitów i zapytań z dokładnymi i istotnymi informacjami. 

‍

Sprawia to, że BARD jest cennym narzędziem dla osób poszukujących pomocy lub informacji w wielu dziedzinach. Jednym z najlepszych zastosowań BARD jest tłumaczenie językowe. Dzięki możliwości dokładnego i szybkiego tłumaczenia wielu języków, BARD może ułatwić komunikację między osobami posługującymi się różnymi językami, przełamując bariery i umożliwiając płynniejsze interakcje.

‍

10. Sokół

Awans Falcona na szczyt tabeli liderów Hugging Face Open LLM jest świadectwem jego zaawansowanych możliwości i doskonałej wydajności w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego. Opracowany przez Technology Innovation Institute, Falcon szybko zyskał uznanie za imponującą dokładność i wydajność w obsłudze różnorodnych danych tekstowych i kodowych. Jego autoregresyjny model pozwala nie tylko generować spójne i kontekstowo dokładne odpowiedzi, ale także płynnie dostosowywać się do różnych języków i dialektów. Ta wszechstronność sprawia, że Falcon doskonale nadaje się do różnych zastosowań, od pomocy w wielojęzycznym tłumaczeniu dokumentów po umożliwienie bardziej wydajnej pomocy w kodowaniu.

‍

To, co odróżnia Falcon od innych modeli językowych, to wykorzystanie zbioru danych o wyższej jakości i bardziej wyrafinowanej architektury, która skutkuje bardziej efektywnym przetwarzaniem danych i możliwościami przewidywania. Zmniejszając liczbę parametrów potrzebnych do szkolenia (40 miliardów), Falcon osiąga doskonałą wydajność przy mniejszym zużyciu zasobów obliczeniowych w porównaniu z innymi najnowocześniejszymi modelami NLP. Sprawia to, że jest to atrakcyjna opcja dla organizacji, które chcą wykorzystać najnowocześniejsze modele językowe do zadań takich jak analiza nastrojów, generowanie treści lub systemy dialogowe.

‍

11. Spójność 

Ta platforma LLM na poziomie przedsiębiorstwa może być dostosowana i precyzyjnie dostrojona do konkretnych potrzeb i przypadków użycia firmy, co czyni ją cennym narzędziem dla organizacji, które chcą wykorzystać technologię AI. Opracowany przez jednego z autorów przełomowego artykułu badawczego "Attention Is All You Need", który wprowadził model transformatora w 2017 roku, Cohere ma solidne podstawy w najnowocześniejszych zasadach sztucznej inteligencji.

‍

Pomimo swoich zalet, Cohere jest droższe niż modele oferowane przez OpenAI. Wiele firm uważa jednak, że inwestycja jest opłacalna ze względu na unikalne funkcje i możliwości Cohere. W przeciwieństwie do innych dużych modeli językowych, które są ograniczone do określonych platform cloud , Cohere oferuje większą elastyczność, ponieważ nie jest ograniczony do jednego dostawcy, takiego jak Microsoft Azure. Ogólnie rzecz biorąc, reputacja Cohere w zakresie wysokiej dokładności i solidności sprawia, że jest to najlepszy wybór dla firm poszukujących zaawansowanych rozwiązań AI dostosowanych do ich indywidualnych wymagań.

‍

12. PaLM

PaLM 2 jest prawdziwym przełomem w dziedzinie dużych modeli językowych, oferując imponujące 540 miliardów parametrów, które umożliwiają mu udzielanie szybkich odpowiedzi i dostarczanie aktualnych danych z niezrównaną dokładnością. Ten opracowany przez Google model o zamkniętym kodzie źródłowym jest najlepszy w swojej klasie pod względem dostarczania istotnych informacji i angażowania rozmówców za pośrednictwem chatbota AI Bard. Wykorzystując swój ogromny rozmiar i zaawansowaną architekturę transformatorów, PaLM 2 jest w stanie przetwarzać ogromne ilości danych tekstowych i generować odpowiedzi, które są nie tylko terminowe, ale także niezwykle wyrafinowane pod względem zrozumienia logiki formalnej, matematyki i kodowania w wielu językach.

‍

Sama skala procesu szkolenia PaLM 2 na wyspecjalizowanych modułach TPU 4 Pods świadczy o jego możliwościach jako jednego z najbardziej zaawansowanych modeli językowych dostępnych obecnie na rynku. Jego siła polega na zdolności do skutecznego rozumowania i rozumienia złożonych tematów z różnych dziedzin, co czyni go wszechstronnym narzędziem do szerokiego zakresu zastosowań. Chociaż zamknięty charakter PaLM 2 oznacza, że jego kod nie jest publicznie dostępny, zaangażowanie Google w innowacje i najnowocześniejszą technologię zaowocowało potężnym modelem językowym, który nadal przesuwa granice systemów konwersacyjnych opartych na sztucznej inteligencji.

‍

Jak mogę wytrenować własny model GPT?

‍

Uwolnienie mocy modeli GPT: Powstanie Wirtualni asystenci

Integracja modeli GPT z tworzeniem wirtualnych asystentów stanowi przełom, oferując szereg korzyści, które podnoszą komfort użytkowania i rozszerzają zakres zastosowań. Wykorzystując modele GPT do tworzenia nowej generacji chatbots, firmy mogą zmienić sposób interakcji z klientami i rozwiązywania zadań administracyjnych.

‍

Korzyści z integracji modelu GPT są liczne:

• Tekst przypominający ludzki dla angażujących interakcji: W obsłudze klienta chatbots i poza nią, zdolność modelu GPT do generowania tekstu przypominającego ludzki wnosi nowy poziom zaangażowania w interakcje z wirtualnym asystentem. Użytkownicy korzystają z bardziej naturalnych, kontekstowych konwersacji, zwiększając ogólną skuteczność aplikacji do obsługi klienta.
• Usprawniony rozwój: Piękno modeli GPT tkwi w ich wstępnie wytrenowanej naturze, co pozwala programistom wykorzystać możliwości pojedynczego modelu do różnych zastosowań. Od modeli uczenia się języka po generowanie treści generowanych przez sztuczną inteligencję, wszechstronność wirtualnych asystentów opartych na GPT usprawnia prace rozwojowe.
• Tłumaczenie maszynowe: Biegłość modelu GPT w tłumaczeniu maszynowym jest cechą wyróżniającą. Dzięki możliwości przetwarzania ogromnych ilości danych językowych, wirtualni asystenci obsługiwani przez GPT bez wysiłku zapewniają dokładne i kontekstowo istotne tłumaczenia w różnych językach, usprawniając globalną komunikację.
• Wykorzystanie ogromnych zbiorów danych i modeli fundamentalnych: Podstawą modeli GPT są ogromne zbiory danych, które umożliwiają im rozumienie i generowanie tekstu podobnego do ludzkiego z niezrównaną finezją. To fundamentalne zrozumienie umożliwia wirtualnym asystentom radzenie sobie ze złożonymi niuansami językowymi, czyniąc ich biegłymi w różnych zadaniach.
• Dostępna sztuczna inteligencja dla każdego: Jedną z istotnych zalet modeli GPT jest ich zdolność do demokratyzacji sztucznej inteligencji. Deweloperzy mogą zintegrować te modele z wirtualnymi asystentami bez konieczności posiadania rozległych umiejętności technicznych, dzięki czemu rozwiązania oparte na sztucznej intelig encji są bardziej dostępne i przyjazne dla użytkownika.

‍

Przykłady implementacji chatbota ChatGPT

Te przykłady wdrożeń chatbotów na stronie ChatGPT stanowią przykład zdolności adaptacyjnych i skuteczności sztucznej inteligencji w zaspokajaniu różnorodnych potrzeb branżowych:

‍

• Shopping CompanionChatGPT chatbots płynnie integruje się z platformami e-commerce, zwiększając zaangażowanie użytkowników i oferując dostosowaną do ich potrzeb podróż zakupową. Niezależnie od tego, czy sugeruje produkty na podstawie preferencji, odpowiada na pytania dotyczące specyfikacji, czy też ułatwia proces płatności, Shopping Companion sprawia, że zakupy online stają się interaktywnym i przyjemnym doświadczeniem.
• Boty zdrowotne: W sektorze opieki zdrowotnej boty obsługiwane przez ChatGPT są cennym sprzymierzeńcem. Od planowania wizyt lekarskich po dostarczanie informacji o objawach i lekach, boty zdrowotne usprawniają komunikację między świadczeniodawcami a pacjentami.
• Wsparcie bankowe: W branży bankowej chatbots odgrywa kluczową rolę w poprawie obsługi klienta i jego zaangażowania. Ci inteligentni asystenci obsługują szeroki zakres zapytań, od zapytań o saldo po szczegóły transakcji, a nawet pomoc w typowych procedurach bankowych. Wsparcie bankowe chatbots zapewnia szybkie odpowiedzi, skraca czas oczekiwania i upraszcza interakcje z klientami, ostatecznie przyczyniając się do bardziej płynnego i wydajnego korzystania z bankowości.
• Asystent IT: Odpowiadając na zapytania techniczne, pomagając w rozwiązywaniu problemów i zapewniając wskazówki krok po kroku dotyczące typowych procedur IT, asystenci IT usprawniają procesy wsparcia IT. Wykorzystując moc rozumienia języka naturalnego, ten chatbot usprawnia komunikację między specjalistami IT a użytkownikami końcowymi, dzięki czemu interakcje związane z IT są bardziej dostępne i wydajne.

‍

Jak zmaksymalizować rozwój małej firmy dzięki Chatbots

‍

Odkryj ekscytujący świat ChatGPT Chatbot Building z Botpress

Platforma Botpress platforma, oparta na modelach językowych nowej generacji OpenAI, rewolucjonizuje tworzenie wirtualnych asystentów. Pakiet natywny dla GPT wprowadza najnowocześniejsze funkcje, takie jak AI Tasks do automatyzacji procesów i Bot Personality do konwersacji dostosowanych do marki. 

‍

Dzięki przyjaznemu dla użytkownika edytorowi Visual Flow i niezrównanemu zestawowi gotowych integracji, programiści mogą bez wysiłku tworzyć angażujące chatbots dla różnych aplikacji. Dołącz do naszej społeczności open-source i odkryj nieograniczone możliwości nowej generacji chatbots. Zacznij już dziś - to nic nie kosztuje!

‍

Zacznij - to nic nie kosztuje!