För en vecka sedan dök en mystisk chattbot vid namn GPT-2 upp på internet, initialt tillgänglig endast för ett begränsat antal meddelanden på chat.lmsys.org. Efter viss initial hype och spekulation dök chattboten upp igen under ett nytt namn i två olika former, återigen tillgänglig från chat.lmsys.org.

Den återuppstådda GPT-2-chattboten verkar vara överlägsen GPT-4 i flera funktioner, inklusive kodning. Även om förbättringarna anses vara inkrementella rapporterar användare bättre resultat jämfört med GPT-4. För att komma åt GPT-2-chattboten måste du besöka Arenan på chat.lmsys.org och köra olika prompter, eftersom systemet slumpmässigt väljer två modeller att presentera. Om du har tur får du GPT-2-chattboten, som du sedan kan fortsätta konversera med.

Användargränssnittet för att komma åt denna chattbot är dock ganska ovänligt, vilket gör upplevelsen mindre smidig jämfört med att använda GPT-4 eller Opus 3. Trots förbättringarna förblir GPT-2-chattboten för närvarande ett begränsat och besvärligt alternativ, eftersom de mer etablerade språkmodellerna fortsätter att dominera.

Stora språkmodeller (LLM) har blivit allt kraftfullare och mångsidigare, men deras oförutsägbara svar kan vara en betydande begränsning, särskilt i affärsapplikationer där noggrannhet är avgörande. Introduktionen av verktyg som Cleanlab.ai, som ger en tillförlitlighetsscore tillsammans med modellens utdata, representerar ett viktigt steg i att hantera denna utmaning.

Genom att ge användarna en tydlig indikation på hur tillförlitliga de genererade svaren är, hjälper dessa verktyg till att förvandla LLM till mer pålitliga assistenter. Detta är särskilt värdefullt när man hanterar stora dataset eller känslig information, där konsekvenserna av felaktiga svar kan vara allvarliga.

Möjligheten att bedöma tillförlitligheten i en LLM:s utdata ger användarna möjlighet att fatta informerade beslut och lita på tekniken med större förtroende. Allt eftersom företag och individer fortsätter att integrera LLM i sina arbetsflöden, kommer utvecklingen av tillförlitliga språkmodeller att vara avgörande för att frigöra den fulla potentialen hos dessa kraftfulla AI-verktyg.

Den senaste användningen av AI-teknik för att återskapa rösterna hos artister som Tupac och Snoop Dogg utan deras samtycke har väckt en het debatt kring de etiska konsekvenserna av denna praxis. Å ena sidan möjliggör tekniken skapandet av ny musik som hylla ikoniska artister. Å andra sidan väcker avsaknaden av samtycke allvarliga farhågor kring utnyttjande av immateriella rättigheter och potentiell missbruk.

Fallet med Randy Travis, som använde AI för att återskapa sin egen röst efter en stroke, belyser den potential som AI har för att stärka artister och bidra till deras kreativa uttryck. Detta positiva användningsfall visar hur tekniken kan vara ett värdefullt verktyg när den används etiskt och med samtycke från de inblandade individerna.

När AI-kapaciteterna fortsätter att utvecklas är det avgörande att musikindustrin och beslutsfattare arbetar tillsammans för att fastställa tydliga riktlinjer och regleringar för att säkerställa att artisters rättigheter skyddas. Detta inkluderar att inhämta korrekt licensiering och tillstånd innan AI används för att återskapa eller manipulera en artists röst eller liknelse.

I slutändan kräver den etiska användningen av AI i musikskapande en delikat balans mellan teknologisk innovation och bevarandet av konstnärlig integritet. Genom att proaktivt hantera dessa frågor kan industrin utnyttja AI:s kraft samtidigt som man upprätthåller principerna för konstnärligt uttryck och samtycke.

Genom att kombinera flera AI-verktyg kan man låsa upp unika och kraftfulla resultat som går utöver vad varje enskilt verktyg kan uppnå på egen hand. Genom att utnyttja de kompletterande funktionerna hos olika AI-system kan du skapa nya och innovativa lösningar anpassade till dina specifika behov.

Ett kraftfullt exempel är kombinationen av Project Neo, ett enkelt 3D-designverktyg från Adobe, och Adobe Firefly, en AI-driven plattform för bildgenerering. Som demonstrerat av Jared Lou kan du skapa en enkel 3D-scen i Project Neo och sedan föra in den i Firefly för att applicera olika konstnärliga stilar och filter. Genom att använda referensbildsfunktionen i Firefly kan AI:n bibehålla kompositionen och strukturen i den ursprungliga 3D-scenen samtidigt som den transformerar den till unika visuella stilar.

Denna metod gör det möjligt att snabbt generera ett brett utbud av visuellt slående och anpassad bildmaterial, helt enkelt genom att kombinera styrkan hos dessa två verktyg. Det är ett bevis på kraften hos AI-transformatorer, som kan ta en inmatning och förvandla den till något helt nytt, samtidigt som de bevarar kärnelementet i det ursprungliga.

Möjligheterna sträcker sig bortom detta specifika exempel. Du skulle till exempel kunna skrapa data från en webbplats med ett verktyg som Scrape Graph AI och sedan använda den extraherade informationen för att generera innehåll eller prompter för en språkmodell som GPT-2-chattboten. Eller så skulle du kunna kombinera snabbheten och effektiviteten hos ett verktyg som Mixol 7B med tillförlitlighetsscoren som tillhandahålls av Cleanlab.ai för att skapa ett mer pålitligt och förutsägbart arbetsflöde för stora språkmodeller.

Nyckel är att utforska de olika AI-verktygen och funktionerna som står till ditt förfogande, och sedan experimentera med att kombinera dem på nya sätt. Genom att göra det kan du låsa upp unika och kraftfulla resultat som inte skulle vara möjliga med ett enskilt verktyg. Var nyfiken, fortsätt att lära dig och var inte rädd för att blanda och matcha olika AI-teknologier för att uppnå dina mål.