5 лучших


чат-ботов ИИ в 2024 году





Познакомьтесь ведущими компаниями-разработчиками,
которые создают лучшие чат-боты и ИИ модели

Какие модели искусственного интеллекта существуют?

В последние годы искусственный интеллект совершил гигантский скачок вперед. Одним из самых заметных достижений стала разработка ИИ ботов, которые значительно улучшили взаимодействие между людьми и технологиями.Чат-боты и программы на их основе стали важными инструментами в различных областях, таких как производство, образование и здравоохранение.

В 2024 году эти помощники стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, предлагая решения для бизнеса, устраняя проблемы и сложности в реализации многих бизнес-процессов. В этой статье мы рассмотрим пять лучших компаний-разработчиков и их ИИ модели, особенности и уникальные возможности.
создать изображение с примерами решения бизнес задач с api

Что такое чат-бот?

Чат бот - это компьютерная программа, созданная для имитации разговора с человеком с помощью текстовых или голосовых сообщений. Она может отвечать на вопросы, помогать в поиске и даже выполнять определенные задачи.

История чат-ботов берет свое начало в 1966 году, когда Джозеф Вейценбаум из Массачусетского технологического института создал программу ELIZA. Считается, что это был первый чат-бот в истории. ELIZA могла имитировать беседу, используя заданные правила и фразы.

С тех пор чат-боты значительно эволюционировали. Современные разработчики используют передовые технологии, чтобы создавать более продвинутых и интеллектуальных помощников.

Одной из ключевых компаний, способствовавших развитию этого направления, является OpenAI. В 2020 году они выпустили модель GPT-3, которая произвела революцию в области генерации текста и понимания естественного языка. Это позволило создавать чат-боты с гораздо более естественным и осмысленным диалогом.
Что может делать чат-бот?

Какие виды ИИ есть? Какие есть виды чат-ботов?

Искусственный интеллект можно классифицировать по различным критериям. Одним из распространенных подходов является разделение на "узкий" или "обобщенный". Узкий искусственный интеллект специализируется на выполнении конкретной цели, в то время как обобщенный - имеет способность выполнять любую интеллектуальную работу, которую может выполнить человек.

Что касается ботов, их можно классифицировать по их методам реализации и насколько они полагаются на AI. Некоторые чат-боты работают на принципе сценариев, с использованием предопределенных ответов на конкретные вопросы. Другие, более продвинутые чат-боты, используют искусственный интеллект для обработки естественного языка, позволяя им понимать и отвечать на более сложные запросы.

OpenAI

OpenAI - это ведущая исследовательская компания в области искусственного интеллекта, основанная в 2015 году. Ее миссия - обеспечить безопасное развитие сверхразумного ИИ для блага всего человечества.

Компания прославилась рядом прорывных разработок в сфере машинного обучения и обработки естественного языка. Одним из самых известных ее достижений стала языковая модель GPT-3, способная генерировать осмысленные тексты по произвольной тематике.

Помимо генеративных моделей, OpenAI разрабатывает продукты и сервисы для речевых технологий, модерации контента с помощью ИИ, а также ИИ ассистентов для интеграции с веб-сайтами.

OpenAI представила несколько мощных моделей ИИ, которые стали основой для многих современных чат-ботов. GPT-3.5 Turbo, GPT-4, GPT-4 Turbo и GPT-4o представляют разные уровни мощности и функциональности, удовлетворяя потребности различных пользователей.
данные решений мобильного устройства и количество алгоритмов

GPT-3.5 Turbo

GPT-3.5 Turbo - усовершенствованная версия языковой модели GPT-3.5 от OpenAI для генерации и взаимодействия с текстами. По сравнению с оригинальной моделью, Turbo более эффективна в плане потребления ресурсов и энергии, что позволяет использовать ее в облаке и на мобильных устройствах.

Она генерирует более качественные, связные и грамотные тексты благодаря улучшенным алгоритмам обучения ИИ. Ключевое преимущество GPT-3.5 Turbo - возможность использовать ассистента с поддержкой контекстного диалога.

Модель широко применяется для создания контента, перевода, программирования и анализа данных. Однако, как и другие языковые модели, она может генерировать некорректный или предвзятый контент, поэтому требуется проверка результатов.

GPT-3.5 Turbo - это многофункциональный инструмент, который можно использовать в различных областях. Она может служить чат-ботом или виртуальным ассистентом, создавать контент, переводить тексты, помогать в программировании, анализировать данные и использоваться в образовательных целях. Все это делает GPT-3.5 Turbo ценным инструментом для реализации поставленных целей.

GPT-4

GPT-4 обладает рядом преимуществ по сравнению с GPT-3.5, что делает его более продвинутой моделью. Во-первых, модель GPT-4 способна понимать и обрабатывать контекст значительно лучше, благодаря своей увеличенной памяти, которая может запоминать до 25 тысяч слов контекста. Это позволяет модели поддерживать более длинные и сложные диалоги, а также лучше понимать и отвечать на запросы пользователя.

Во-вторых, GPT-4 обладает улучшенной способностью генерировать человекоподобный текст, что делает его более эффективным для всех процессов создания автоматического контента.

Наконец, GPT-4 имеет более гибкие возможности управления, позволяя пользователю задать модели определенные роли, такие как редактор текста или разработчик мобильных приложений. Это делает GPT-4 более адаптивным и гибким инструментом для различных сценариев использования.
доля приложения и материалы AI

GPT-4 Turbo

GPT-4 Turbo - это усовершенствованная версия языковой модели GPT-4 с множеством инновационных улучшений, делающих ее передовым инструментом для генерации текста.

Основные преимущества включают расширенный объем знаний из сотен миллионов источников, высокую скорость ответа (в 20-50 раз быстрее человека), возможность генерировать данные в формате JSON, анализировать картинки, обеспечивать стабильность и воспроизводимость результатов, а также возможность тонкой настройки под конкретные задачи.

Однако GPT-4 Turbo не является энциклопедическим ресурсом и не может гарантировать 100% точность генерируемой информации.
Несмотря на этот недостаток, GPT-4 Turbo представляет значительный шаг вперед в области языковых моделей, открывая новую эру в области ИИ и обработки естественного языка.

GPT 4o

GPT-4o - новейшая мультимодальная модель искусственного интеллекта от OpenAI, представляющая значительный прогресс в обработке данных и взаимодействии с цифровым контентом.

Ее главные преимущества: мультимодальность (работа с текстом, аудио и визуальными данными), высокий уровень интеллекта, улучшенная производительность по сравнению с предшественниками, поддержка более 50 языков. Однако некоторые заявленные функции пока недоступны.

GPT-4o открывает новые возможности в развлечениях, общении, переводе, образовании, позволяя работать с разными типами контента, понимать десятки языков, имитировать человеческий голос и распознавать эмоции.

Эта модель воплощает новую эру мультимодального ИИ для взаимодействия с цифровым миром, с возможностью применения в различных областях.

Принципы работы чат-ботов

Чат-боты работают на основе передовых технологий обработки естественного языка и машинного обучения. Их основная задача - понимать человеческий язык и генерировать осмысленные ответы.

Они обучаются на больших объемах текстовых данных, анализируя закономерности и связи между словами и предложениями. Затем, когда пользователь вводит сообщение, промпт проходит через несколько этапов:

  1. Предобработка текста - удаление лишних символов, деление на токены и т.д.
  2. Анализ семантики и контекста с помощью моделей обработки естественного языка.
  3. Генерация ответа на основе проанализированных данных и обученных моделей.
  4. Постобработка ответа для улучшения его качества и релевантности.

Компания Google активно инвестирует в развитие нейросетевых моделей, что открывает новые идеи и возможности для создания более продвинутых чат-ботов в будущем, способных решать широкий спектр бизнес-задач.
алгоритмы в наборе и интерфейс в социальных сетях, код распознавания

Google

Google, один из технологических гигантов мира, давно занимается разработкой ИИ-технологий. Компания активно поддерживает исследования и разработку, что позволяет ей оставаться на лидирующих позициях в индустрии.

Google является пионером в разработке алгоритмов машинного и глубокого обучения, которые лежат в основе многих современных ИИ-систем. Компания постоянно совершенствует свои технологии интеллекта, позволяющие анализировать огромные массивы данных, извлекать из них ценные знания и использовать их для улучшения продуктов и сервисов.

Компания также является лидером в области компьютерного зрения и генерации изображений. Технологии распознавания объектов, лиц и текста на изображениях используются в различных сервисах Google, включая Google Фото и Google Линзы.

Помимо внутренних разработок, Google активно сотрудничает с академическими и исследовательскими организациями, способствуя развитию науки. Компания регулярно публикует исследовательские файлы и делится своими достижениями с научным сообществом.
чате алгоритмы интерфейс кодом программирования запрос алгоритм

Germini

Germini — это новейший ИИ-продукт Google, который интегрируется с различными сервисами компании, предлагая высокую точность и надежность.

Gemini Nano - облегченная версия для использования на смартфонах Google Pixel 8 Pro. Она обеспечивает локальную обработку данных без подключения к интернету.
Gemini Pro лежит в основе чат-бота Gemini, ранее известного как Google Bard. Эта версия позволяет генерировать тексты и изображения, отвечать на вопросы и искать информацию в интернете.

Флагманская модель Gemini Ultra обладает наибольшим функционалом и рассматривается как конкурент GPT-4. На ее базе планируется запуск продвинутого чат-бота Bard Advanced.
Gemini демонстрирует впечатляющие мультимодальные способности. Она умеет понимать и генерировать изображения, обрабатывать аудио и видео, распознавать речь и объекты. Модель также может создавать компьютерный код, решать сложные математические задачи и рассуждать на заданные темы.

Одним из ключевых преимуществ Gemini является гибкость интерфейс данных и возможность локальной работы без интернет-соединения. Кроме того, обещан бесплатный доступ к продвинутым функциям модели.

Однако на текущем этапе развития Gemini демонстрирует некоторые недостатки. Ее ответы могут содержать ошибки и путаницу фактов. Также модель избегает комментировать спорные темы, предлагая пользователям самостоятельно изучить контекст.

В целом Gemini представляет собой передовую мультимодальную ИИ-модель с широким спектром применения - от создания контента до обработки различных типов данных и информации. Ожидается, что по мере развития Gemini станет еще более мощным и универсальным инструментом.

Как совершенствовались чат-боты и точки данных

Чат-боты прошли длительный путь эволюции от простых систем, основанных на заранее заданных правилах, до современных продвинутых платформ, использующих передовые возможности. Разработка чат бота на ранних этапах включала создание систем, которые могли распознавать только ограниченный одним набором ключевых слов и фраз, давая заранее запрограммированные ответы. Это делало их взаимодействие с пользователями достаточно ограниченным и неестественным.

Важным шагом вперед стало внедрение методов NLP и машинного обучения. Это позволило чат-ботам анализировать семантику и контекст входящих сообщений, а также генерировать более осмысленные и релевантные ответы.

Одной из компаний, внесших значительный вклад в эту область, является Perplexity AI. Они разработали передовую платформу для создания и развертывания чат ботов, основанную на трансформерных языковых моделях и методах обучения с подкреплением.
наборе алгоритм кодом программирования запрос правила кабинете помощники

Perplexity AI

Perplexity AI — относительно молодая компания, но она уже успела зарекомендовать себя как разработчик высококачественных ИИ-решений. Компания фокусируется на инновационных алгоритмах переработки текста и адаптивном обучении.

Платформа Perplexity AI использует самообучающиеся нейросетевые модели на основе взаимодействия с пользователями, которые постоянно совершенствуются. Это позволяет чат-ботам адаптироваться к различным контекстам и становиться более естественными в своих ответах.

Кроме того, Perplexity AI применяет методы многозадачного обучения, позволяющие одной и той же модели выполнять различный комплекс решений NLP, такие как генерация текста, поиск ответов, извлечение данных и многое другое.

Perplexity Sonar Medium Chat

Perplexity Sonar Medium Chat — это чат-бот, который представляет собой языковую модель среднего масштаба, обученную на разговорном тексте. Он предлагает всесторонние и контекстуально релевантные ответы, учитывая до шести последних сообщений в диалоге для большей персонализации и актуальности.

Одним из главных преимуществ Perplexity Sonar Medium Chat является лёгкий бесплатный доступ без регистрации и VPN. Режим Copilot позволяет использовать чат-бота как личного помощника с подсказками для более точного поиска данных. В разделе Sources можно отследить ссылки, которые нейросеть использовала для формирования ответа, а персонализированные запросы основываются на знаниях о пользователе.

Perplexity Sonar Medium Chat может создавать персонализированные списки (рестораны, фильмы, подкасты, видео на YouTube), а также маркетинговые исследования на основе отзывов о продуктах для выявления болей, страхов и сомнений потенциальных клиентов.

Можно попросить нейросеть пересказать содержание или составить короткий план видео. Чат-бот также эффективно обрабатывает различные типы запросов, что делает его универсальным инструментом для пользователей.
целью телефона сердце алгоритм наборе

Модели искусственного интеллекта и машинное обучение

Искусственный интеллект и машинное обучение - это тесно связанные, но разные концепции. ИИ относится к более широкой области создания систем, способных имитировать человеческий интеллект и выполнять задачи, требующие умственных способностей. Машинное обучение (ML) - это подраздел ИИ, который фокусируется на разработке алгоритмов и статистических моделей, позволяющих системам обучаться на данных и совершенствовать свои интеллект и возможности.

Ключевой движущей силой современного прогресса в этой области являются большие языковые модели (LLM) - мощные нейросетевые системы, обученные на огромных объемах текстовых данных. Они способны генерировать, обобщать и анализировать текстовую информацию на человеческом уровне.

Большие языковые модели (LLM) основаны на передовых методах машинного обучения, таких как обучение с подкреплением и многозадачное обучение. Благодаря этим подходам они способны постоянно совершенствоваться и адаптироваться к новым задачам и контекстам.

Обучение с подкреплением позволяет моделям самостоятельно находить оптимальные стратегии решения задач путем проб и ошибок, получая “награды” за правильные действия. Этот метод часто используется в разработке интеллектуальных систем и игровых алгоритмов.

Многозадачное обучение предполагает одновременную подготовку модели для решения нескольких разнородных задач. Это расширяет ее возможности и гибкость, позволяя переносить знания из одной области в другую.

Стэнфордский отчет по индексу искусственного интеллекта за 2024 год подчеркивает стремительный прогресс в этой сфере и ее растущее влияние на различные отрасли экономики и общества в целом.

Современные достижения в области ИИ во многом обусловлены развитием мощных языковых моделей. Ведущие компании вкладывают огромные ресурсы в разработку передовых решений в этой сфере.

Одной из таких компаний является Anthropic, которая недавно представила результат своей кропотливой работы - новую ИИ-модель Claude 3. По сообщениям, она превзошла аналоги от Google и OpenAI в ряде задач.
Какие технологии ИИ существуют?

Anthropic

Anthropic была основана для создания безопасных и надежных AI-систем. Компания активно работает над улучшением безопасности искуственного интеллекта и его применением в различных областях.

Anthropic известна своим инновационным подходом к обучению языковых моделей, который сочетает передовые методы машинного обучения, такие как обучение с подкреплением и многозадачное обучение. Это позволяет их моделям постоянно совершенствоваться, адаптироваться к новым задачам и контекстам, демонстрируя поистине впечатляющие результаты интеллекта.

Компания также уделяет большое внимание вопросам ответственного развития ИИ, тестируя свои модели на соответствие различным этическим критериям. Anthropic уделяет большое внимание вопросам контроля, прозрачности и подотчетности своих моделей, что является важным фактором в эпоху растущего беспокойства по поводу рисков, связанных с ИИ.

Интересно, что в Anthropic перешел работать бывший руководитель отдела разработки ИИ в OpenAI Ян Лейке, что, безусловно, укрепит позиции компании в этой области.

Claude 3

Claude 3 - это семейство передовых моделей искусственного интеллекта, разработанных Anthropic, которые устанавливают новые отраслевые ориентиры в широком спектре когнитивных задач.

Одним из ключевых преимуществ Claude 3 является почти человеческий уровень понимания и беглости при работе со сложными запросами и незнакомыми сценариями. Модели могут обрабатывать открытые запросы и генерировать связные и контекстно уместные ответы, что делает их идеальными для взаимодействия с чат ботами.

Еще одним значительным преимуществом является высокая скорость и экономическая эффективность моделей Claude 3, особенно варианта Haiku, который предназначен для легковесных задач с лидирующей в отрасли скоростью.

Модели Claude 3 также превосходно справляются с обработкой и анализом различных визуальных форматов, включая фотографии, диаграммы, графики и технические схемы. Эта возможность расширяет их потенциальные области применения, такие как анализ данных, исследования и стратегическое планирование.

Кроме того, модели Claude 3 с меньшей вероятностью откажутся отвечать на запросы, приближающиеся к границам их возможностей, и демонстрируют повышенную точность ответов по сравнению с предыдущими моделями.

Anthropic предлагает три основных варианта Claude 3:

Claude 3 Haiku: самая быстрая и экономичная модель, предназначенная для легковесных работ, таких как перевод текстов, взаимодействие с клиентами и структурирование данных.

Claude 3 Sonnet: стандартная модель, подходящая для корпоративных клиентов и задач, таких как обработка данных, контроль качества, рекомендации по продуктам и помощь в маркетинге.

Claude 3 Opus: самая продвинутая и интеллектуальная модель, способная решать сложные задачи, такие как автоматизация, исследования, а также стратегический анализ.

Модели Claude 3 находят применение в различных областях, включая автоматизацию, исследования и кодинг, стратегический анализ, обработку данных, продажи и маркетинг.

Однако важно отметить, что, несмотря на высокие возможности этих моделей, их выходные данные все же следует проверять на точность, а сами модели в основном обучены на английском, при этом ведется постоянная работа по устранению потенциальных предубеждений.
Какие есть виды чат-ботов?

Роль ИИ и данных в работе чат-ботов

Данные алгоритмы играют ключевую роль в функционировании и эффективности чат-ботов. Для того, чтобы чат бот мог понимать человеческий язык, распознавать контекст и генерировать осмысленные ответы, он должен быть обучен на больших объемах текста.

Основные источники:

  • Корпусы текстов - большие коллекции текстовых данных, которые используются для обучения моделей NLP распознавать языковые конструкции, семантику и контекст.

  • Базы знаний - структурированные данные, содержащие информацию по различным предметным областям, которые позволяют чат-боту отвечать на фактические вопросы.

  • Данные из предыдущих диалогов - записи реальных разговоров, которые помогают чат-боту лучше понимать естественный человеческий язык и способы формулирования ответов.

  • Пользовательские данные - информация о предпочтениях, поведении и контексте конкретных пользователей, которая позволяет персонализировать взаимодействие с чат-ботом.

Чем больше качественных данных используется для обучения, тем более естественными, релевантными и полезными будут ответы чат-бота. Кроме того, они играют важную роль в непрерывном совершенствовании ассистентов на основе реальных диалогов с пользователями.

Одной из ведущих компаний в области обработки и анализа больших данных является Databricks.

Databricks

Databricks — лидер рынка Big Data, была основана в 2013 году. Она предоставляет платформу для создания масштабируемых приложений на основе Apache Spark, машинного обучения и аналитики. Многие компании используют решения Databricks для подготовки и обогащения данных, которые затем используются для обучения языковых моделей и чат-ботов.

Databricks также разрабатывает собственные инструменты ИИ, включая платформу машинного обучения MLflow и библиотеку Koalas для работы с данными в формате Pandas на Apache Spark. Эти инструменты помогают упростить процесс разработки, обучения и развертывания моделей ИИ, в том числе для приложений с чат ботами.

DBRX

DBRX - это передовая языковая модель, разработанная командой Mosaic ML в Databricks и выпущенная 27 марта 2024 года. Она устанавливает новые отраслевые стандарты производительности, превосходя другие открытые модели ИИ, такие как Llama 2 от Meta и Mixtral от Mistral AI, а также некоторые проприетарные решения.

Одна из ключевых особенностей DBRX - ее гигантский масштаб. Модель содержит 132 миллиарда параметров и была обучена на беспрецедентных 12 триллионах токенов данных. Это количество позволяет ей демонстрировать почти человеческий уровень понимания и точности при выполнении широкого спектра работ, от решения логических головоломок до генерации программного кода и работы в качестве чат бота.

Кроме того, DBRX использует инновационную архитектуру “смесь экспертов”, активируя только релевантные части модели для каждого конкретного запроса. Это повышает ее эффективность и производительность, позволяя обрабатывать до 32 000 токенов одновременно.

Но преимущества DBRX выходят за рамки ее внушительных технических характеристик. Модель интегрирована с платформой Databricks, обеспечивая безопасное, масштабируемое и соответствующее нормативным требованиям развертывание генеративных ИИ-сервисов. Организации также могут настраивать DBRX под свои конкретные нужды.

DBRX находит применение в финансах, здравоохранении, ритейле и других областях. Она может использоваться для оценки рисков, анализа медицинских данных, персонализированных рекомендаций и многого другого.

Что особенно примечательно, Databricks планирует выпустить DBRX под открытой лицензией, предоставив сообществу доступ к этой передовой технологии. Тем не менее, следует помнить, что, как и любая ИИ-система, DBRX имеет некоторые ограничения по сравнению с самыми продвинутыми закрытыми моделями вроде GPT-4. Также важно соблюдать этические и правовые нормы при использовании таких технологий.
Что означает слово чат-бот?

Заключительные мысли

ИИ чат-боты уже сейчас оказывают значительное влияние на различные аспекты нашей жизни. Возможности современных ассистентов впечатляют, но это лишь начало пути.

В будущем они станут еще более человекоподобными, интуитивными и многофункциональными. Совершенствование алгоритмов, увеличение объемов данных и рост вычислительных мощностей откроют новые горизонты для виртуальных помощников.

Компании, которые инвестируют в разработку и внедрение ИИ ботов, будут иметь значительные преимущества в конкурентной борьбе. Независимо от того, в какой отрасли вы работаете, чат боты могут предложить вам много новых возможностей для улучшения рабочих процессов и взаимодействия с клиентами.

Таким образом, пять лучших ИИ чат-ботов 2024 года — это GPT-3.5 Turbo, GPT-4 и его вариации, Germini, Cloude 3, Perplexity Sonar Medium Chat и DBRX — представляют собой вершину современных технологий ИИ. Компании-разработчики продолжают развиваться и предлагать новые возможности, делая нашу жизнь проще и эффективнее.

Не упустите шанс опробовать эти передовые решения от флагманов индустрии! В AI Wiz мы предлагаем протестировать все представленные модели чат-ботов в действии. Убедитесь сами в их впечатляющих возможностях и выберите наиболее подходящий вариант для вашего бизнеса.