“Savio todavía está sentado en su terraza, dedicando interminables horas a encontrar la información adecuada para su futura estrategia de inversión en las plataformas de motores de búsqueda. Debe haber leído y examinado innumerables trabajos de investigación, pero a pesar de todo eso, no ha podido cumplir sus verdaderos deseos”.
«¿Su banco está configurado de esta manera para clientes devotos como Savio, que deben considerar la plataforma del motor de búsqueda antes de tomar una decisión en lugar de confiar únicamente en su consejo final?»
No temas: presentamos el transformador preentrenado generativo (GPT), un nuevo enfoque para procesar el lenguaje natural (NLP). El modelo está entrenado para crear contenido que sea coherente y tenga un flujo natural y atractivo, en lugar de simplemente tomar un texto e intentar encontrar los resultados más relevantes en los motores de búsqueda.
La belleza de GPT es que se puede aplicar a todo tipo de tareas de PNL. Por ejemplo, se puede utilizar para buscar elementos como trabajos, banco, apartamentos, automóviles o cursos universitarios. En el ejemplo anterior de Savio, buscaremos el mejor esquema para invertir en fondos mutuos.
GPT comienza tomando un texto de entrada, en este caso «esquema para invertir en fondos mutuos», y usa información como la ubicación del banco, el tipo de inversión y si es o no un beneficio futuro para inferir otra información relevante. .
Una vez que tenga suficientes datos relevantes, comenzará a producir contenido en forma de oraciones, párrafos, viñetas o incluso publicaciones de blog completas para completar la tarea. El contenido que produzca se basará en el texto de entrada y, potencialmente, en otros textos o documentos que haya leído durante el entrenamiento. Esto convierte a GPT en un modelo verdaderamente adaptable capaz de funcionar bien en una amplia gama de tareas.
#Diferencias clave con los motores de búsqueda tradicionales:
El transformador está capacitado para producir contenido coherente en un formato útil en lugar de solo devolver conjuntos de documentos estrechamente relacionados, que es una de las principales diferencias entre GPT y los motores de búsqueda tradicionales. Como resultado, el uso de GPT para tareas como escribir una publicación de blog, presentar un argumento de marketing o responder a una consulta puede ser más productivo.
Independientemente de su experiencia técnica, es casi seguro que haya interactuado con los motores de búsqueda en algún momento de su vida. Si está leyendo esto, probablemente ya esté familiarizado con la forma en que funcionan los motores de búsqueda y cómo proporcionan valor. Los motores de búsqueda tradicionales son muy efectivos para devolver conjuntos de documentos relevantes para el texto de entrada.
Uno de los principales inconvenientes de los motores de búsqueda tradicionales es que no siempre son los mejores para integrar información externa en el contenido que devuelven. Por ejemplo, si buscamos «la mejor compañía de seguros en Kingston», obtendremos conjuntos de resultados de documentos que se verán así:
~La información de los resultados del uno al diez es relevante para nuestra consulta de búsqueda y se puede utilizar para proporcionar una experiencia de usuario de calidad. Sin embargo, los resultados del once al vigésimo en realidad no son parte del contenido que estamos buscando y, como resultado, no contribuyen al valor que proporciona la plataforma. Si tuviéramos métodos más sofisticados para extraer información del texto, podríamos usar herramientas como Google Suggest para tener una idea de los tipos de contenido que nos estamos perdiendo simplemente porque aún no está disponible en la plataforma.
El transformador preentrenado generativo proporciona una manera fácil de combatir este problema y sacar a la luz contenido más relevante. Una vez que el modelo se ha inicializado y entrenado, puede pedirle que genere contenido a pedido en forma de texto, enlaces o cualquier otra información valiosa. Como resultado, GPT proporciona un nivel de utilidad único en el mundo de los motores de búsqueda. Además, como el contenido que produce está ligado a la tarea que está resolviendo, puede personalizarse y adaptarse a las necesidades específicas del usuario. Esto lo hace mucho más interactivo que los motores de búsqueda tradicionales, que proporcionan un flujo de información unidireccional.
Ahora, podría estar pensando que solo sacar a la luz contenido más relevante es suficiente para establecer GPT como un medio más efectivo para encontrar información. Sin embargo, todavía hay más que puede hacer para que valga la pena invertir su tiempo y esfuerzo.
Por ejemplo, Fluid AI GPT es un GPT personalizado que proporciona un punto de control dentro de la estructura de su organización actual, lo que permite que el banco lo use para la generación de contenido en casos de uso de marketing y otros casos de uso de contenido, como creación de creatividades de correo electrónico, boletines, blogs y Copia Web.
Como oferta B2C, el motor de búsqueda tradicional solo proporciona contenido genérico y no tiene conocimiento de su organización, sus productos o sus preferencias personales, lo que los diferencia de otras plataformas en términos de calidad. Fluid AI Enterprise GPT lo ayudará a incorporar todos sus datos a los algoritmos para que puedan comprender adecuadamente su organización.
El contenido que produzcas no será de alta calidad ni único si solo usas un generador de IA. Exactamente lo mismo sucederá como motor de búsqueda tradicional.
Creemos que los beneficios de usar GPT para la generación de contenido son enormes. Mejora la calidad de su servicio, haciéndolo más confiable, confiable y compartible. No solo eso, sino que esta IA específica es particularmente experta en generar contenido perenne, que sabemos que es esencial en el sector financiero. Sin mencionar su capacidad para crear un tono de conversación en todos los tipos de contenido. Entonces, si está buscando generar contenido excelente y lograr mejores resultados que los motores de búsqueda, el GPT de Fluid AI sin duda lo ayudará. Como beneficio adicional, ¡también sería bastante difícil de automatizar y replicar manualmente!