Аналоги ChatGPT — 15+ альтернатив популярной нейросети

ChatGPT — на настоящий момент бесплатный сервис, разработанный компанией OpenAI. Он генерирует информационные и художественные тексты, отвечает на вопросы о фактах из разных научных дисциплин, пишет программный код, стихи и даже дает медицинские советы.

Жители России могут воспользоваться этим сервисом только по VPN или через антидетект-браузер, для регистрации понадобится виртуальный номер другой страны. ChatGPT понимает русский язык, однако лучше работает на английском, так как изначально нейросеть обучали на нем. Рассмотрим несколько аналогов ChatGPT, которые справляются с задачами на уровне популярной нейросети.

Информацию про альтернативы ChatGPT смотрите в нашем телеграм-канале, а кейсы про то, как на этом заработать, мы публикуем тут.

1. Балабоба

Официальный сайт

Этот генератор текста на основе искусственного интеллекта разработал Яндекс. Чтобы получить результат, нужно написать несколько исходных слов в текстовое поле и выбрать тип текста, например новогоднее поздравление, инструкция, рецепт, афоризм.

Технологии, которые использует Балабоба, отличаются от ChatGPT. Балабоба продолжает написанный клиентом текст. Задача Балабобы — быстро сочинить небольшой текст на разные темы. Например, она может сочинить заголовки к вымышленным новостям.

Чтобы создавать тексты при помощи нейросети, все равно нужны помощники для редактирования текста или его анализа.

2. ruGPT-3

Официальный сайт

Это нейросеть от Сбера. Для получения результата нужно ввести заранее подобранные ключевые слова, на основе которых нейросеть напишет текст.

Пока данная нейросеть еще не доведена до совершенства, проигрывает ChatGPT и ряду аналогов. Например, по сравнению с Балабобой ruGPT-3 дает более длинные тексты, но с большим количеством ошибок и лишних символов.

3. Rytr

Официальный сайт

Альтернатива ChatGPT использует искусственный интеллект для написания статей. Алгоритм работает с восстановленными историческими данными. Rytr может писать статьи на любые темы, например спорт, бизнес, технологии или межличностное общение.

4. Jasper

Официальный сайт

Jasper, ранее носящий название Jarvis, считается одними из лучших программных инструментов для написания текстов. Когда клиент выбирает свою тему и заполняет форму в соответствии с требуемой информацией, Джаспер создает тексты высокого качества. Благодаря мощному инструменту для письма с искусственным интеллектом и динамическому характеру Jasper составляет здоровую конкуренцию Chat GPT.

5. Replika

Официальный сайт

Replika — альтернатива ChatGPT, которая вдохновляет на творчество. Это чат-бот на базе искусственного интеллекта, который может легко сойти за друга и всегда быстро ответит на сообщения. Replika открыта для разговоров о жизни, любви и самых распространенных темах, которые можно было бы обсудить с друзьями и семьей.

6. Elsaspeak

Официальный сайт

Аббревиатура английского языка Speech Assistant — Эльза. Это программа для изучения языков, улучшения произношения с использованием искусственного интеллекта. Он анализирует речь пользователя, а затем генерирует простой набор задач, которые пользователь может выполнить и тем самым повышает свои языковые навыки. Смартфоны и планшеты на базе iOS и Android поддерживают Elsa.

7. Aiseo

Официальный сайт

Сервис может писать SEO-статьи, которые помогают продвигать сайт в поисковиках. По словам разработчиков, он ускоряет работу копирайтера или SEO-специалиста в 10 раз. Aiseo снабжен различными полезными инструментами, например перефразирование и рерайтинг текстов, шаблоны, анализ читабельности. Дополнительная опция — создание картинок и превью для статей. Сервис платный, цены начинаются от $15 в месяц.  

8. Copilot

Официальный сайт

Аналог ChatGPT в части программирования, написания кода. Эта нейросеть может писать код на основе текстового запроса на английском языке. Также Copilot дает подсказки, рекомендации по коду. Сервис работает с несколькими языками программирования: Python, Ruby, JavaScript, TypeScript, Go.

9. Explainpaper

Официальный сайт

Онлайн-сервис, который может объяснять сложный научный текст простым языком. Для получения результата можно взять статью на сайте и поместить в сервис. Explainpaper даст емкую выжимку из текста, простую для понимания. 

10. CopyMonkey

Официальный сайт

Сервис может генерировать различные тексты: посты, статьи, тексты для лендингов, отзывы, сценарии для YouTube, SEO-тексты. Чтобы получить результат, нужно выбрать формат текста и написать интересующую тему. CopyMonkey выдает тексты небольшого формата, которые нуждаются в редактировании. Если  вы не можете самостоятельно редактировать, тогда воспользуйтесь помощью копирайтеров-фрилансеров.

11. Anyword

Официальный сайт

Сервис может генерировать тексты, давать прогнозы по их эффективности. Таким образом он выступает помощником для SEO-специалиста, блогера или вебмастера, может повысить конверсию со статей. Anyword проводит анализ целевой аудитории, оптимизирует тексты под запросы пользователей. С помощью сервиса можно придумать заголовок или слоган.

12. Copy.ai

Официальный сайт

Нейросеть применяется для создания контента. Copy.ai предлагает несколько готовых шаблонов, например заготовки для блогов, рекламных текстов, постов, электронных писем. Сервису можно задать задачу написать текст в определенном стиле: дружеский, ироничный, инфостиль и другие tone-of-voice. Как и ChatGPT, Copy.ai умеет перерабатывать один и тот же текст в разные форматы, например из статьи сделать посты для соцсетей.

13. Writesonic

Официальный сайт

Сервис для генерации текстов, в том числе SEO. В арсенале Writesonic — более 70 сценариев. Например, статьи на сайт, биографии, вопросы для квиза, рекламные тексты. Мультиязычный сервис поддерживает 24 языка. Чтобы получить результат, нужно, как и в ChatGPT, задать тему, в простом ТЗ описать, что требуется.

14. Peppertype

Официальный сайт

С помощью этой нейросети можно создавать контент в разы быстрее, чем с нуля ручным способом. В том числе можно создать SEO-тексты, повышающие ранжирование в Google. Peppertype предлагает библиотеку сценариев: обзор товара, электронные письма, мета-описания, статьи и другие.

15. Scalenut

Официальный сайт

Сервис умеет генерировать тексты и оптимизировать их для поисковых систем. Scalenut подсчитывает количество слов, дает рекомендации по изображениям. Предусмотрено несколько различных сценариев: описания товаров, статьи, генерация идей. Есть встроенная проверка уникальности.

Нейросети продвинутого уровня

У ChatGPT есть ряд аналогов, которые прошли многочисленные тесты разработчиков и презентуются как нейросети для профессиональных задач, работы с большими объемами данных. Для их использования требуется определенный уровень знаний и навыков в области ИИ и Data Science. Многие эти программы и языковые модели используются для обучения других нейросетей.

Одна из причин, по которой эти нейросети отсутствуют в открытом доступе и являются закрытыми, состоит в том, что их компании-разработчики хотят исключить возможность злоупотребления такими моделями, искажение фактов, использование в корыстных целях. Например, Google создает отдельные закрытые ресурсы для разработчиков, применяющих языковые модели.

Alexa Teacher Models

Нейросеть от Amazon seq-2-seq (модель с последовательностью последовательностей) с функциями SOTA для обучения за несколько шагов. Он содержит кодировщик и декодер для повышения производительности машинного перевода, содержит 20 млрд параметров. Эта нейросеть превзошла GPT-3 в тестах SQuADv2 и SuperGLUE с 1/8 количеством параметров.

Сфера применения: генерация текста, решение логических задач, задачи суммирования, машинный перевод, обучение других языковых моделей. Alexa Teacher Models мультиязычна.

DialoGPT

Крупномасштабная обученная модель от Microsoft для генерации диалоговых ответов для дискуссий с несколькими ходами. Для подготовки алгоритма использовались 147 миллионов многооборотных панелей из дискуссионных тем Reddit.

Godel

Модель-потомок DialoGPT с двумя функциями. Первая ориентирована на задачу, вторая добавляет к обсуждению социальные и реалистичные элементы. Большинство чат-ботов относятся либо к одному, либо к другому. Гедель может порекомендовать ресторан, рассказать о спорте или погоде.

Sphere

Модель большого языка от Meta*. Отличается высокой производительностью в задачах, связанных с поиском, анализом миллиардов документов. Посматривает большой объем информации, чтобы отвечать на вопросы, проверяет цитаты, предлагает альтернативные цитаты, которые лучше соответствуют содержанию.

Blender Bot 2

Чат-бот от Meta*. Прототип разговорного ИИ имеет собственную долговременную память и основан на 175 миллиардах параметров. Модель генерирует выходные данные, используя Интернет, память и предыдущий разговор.

BLOOM

Авторегрессионная модель LLM, которая обучена на больших объемах текстовых данных. Модель с открытым исходным кодом создана компанией HuggingFace с помощью BigScience Workshop. Она способна понимать текст на 46 языках и 13 языках программирования.

Gopher

Программа, разработанная DeepMind, которая хорошо отвечает на вопросы из области технических и гуманитарных наук, может превосходить языковые модели в 25 раз по размеру. Эта нейросеть имеет около 44 миллионов параметров.

Сфера применения: решение логических задач разного уровня сложности.

Chinchilla  

Нейросеть компании DeepMind. Ее называют «убийцей» GPT-3, оптимальной для вычислений моделью с 70 миллиардами параметров и объемом данных в четыре раза больше, чем у Gopher. Производительность модели превзошла Gopher, GPT 3, Jurassic-1 и Megatron-Turing NLG на основании различных оценочных тестов.

Поскольку Chinchilla меньше других нейросетей, вывод и точная настройка обходятся дешевле, что облегчает использование модели небольшими компаниями или университетами, у которых может не быть бюджета или оборудования последнего поколения для запуска более крупных моделей.

Megatron Turing NLG

Создана компаниями NVIDIA и Microsoft. В октябре 2021 года Microsoft заявила, что модель генерации естественного языка Megatron-Turing (MT-NLG), основанная на DeepSpeed и Megatron, является самой большой и мощной на сегодняшний день обученной моделью языка monolite transformer с 530 миллиардами параметров. Модель была обучена на суперкомпьютере Selene на базе NVIDIA DGX SuperPOD.

Сфера применения этой модели — понимание прочитанного, формирование выводов, рассуждений, прогнозов на естественном языке, понятном для человека; устранение неоднозначности смысла слов.

LaMDA

Разработана Google с использованием 137 миллиардов параметров. LaMDA была создана путем оптимизации набора нейро языковых моделей на основе Transformer. Это программа, содержащая 1,5 триллиона слов, которые в 40 раз больше, чем модели, разработанные ранее.

Назначение LaMDA — обработка диалоговой речи. Нейросеть создает модель, способную прочитать и понять длинную цепочку слов и предложений, определить, как слова связаны друг с другом, и спрогнозировать, какие слова далее появятся в тексте.

GLaM

Разработана Google, представляет смешанную модель экспертов (MoE): она включает множество подмоделей, которые являются экспертами в отношении различных входных данных. С 64 экспертами на каждом уровне MoE и 1,2 триллионами параметров это одна из самых больших моделей, доступных в настоящее время. Модель использует только 97 миллиардов параметров для каждого прогноза токена во время логического вывода.

Основная сфера применения GLaM — задачи обучения других нейросетей.  

BERT

В 2018 году Google открыла исходный код модели BERT, которая стала значительным достижением в области искусственного интеллекта. Эта программа создана с использованием метода предварительного обучения NLP на основе представления двунаправленного кодировщика от трансформаторов. Есть два варианта модели: Bert Large имеет 24 слоя и 340 миллионов обучаемых параметров и Bert Base использует 12 слоев преобразователей и 110 миллионов обучаемых параметров.

В Google BERT используется для понимания контекста, целей поиска пользователей и содержимого, которое индексируется поисковой системой.

PaLM

Разработана Google. В основе нее лежит экосистема Pathways. Это архитектура Google, которая создает языковые модели. Они обучаются на нескольких типах данных, включая видео, изображения, тексты. У PaLM несколько слоев нейросетей, это позволяет решать больше задач, дает высокую производительность, вычислительные расходы при этом экономятся. PaLM был обучен на 540 миллиардах параметров. PaLM достигла высочайшей производительности в 28 из 29 задач обработки естественного языка, превосходя производительность предыдущих больших моделей, таких как GPT-3 и Chinchilla.

PaLM уже используется в новом продукте Google, Med-PaLM, который был разработан с использованием настраиваемой версии Flan-PaLM. Med-PaLM оценивался с использованием MultiMedQA, модели с открытым исходным кодом, которая предоставляет наборы данных для вопросов с несколькими вариантами ответов и более длинные ответы на вопросы, заданные как медицинскими работниками, так и непрофессионалами. По данным группы врачей, 92,6% ответов Med-PaLM соответствовали ответам, сгенерированным врачом (92,9%), в то время как Flan-PaLM считался только 61,9% в соответствии с научным соглашением.

Чем могут быть полезны нейросети

Нейросети значительно облегчают работу над рутинными задачами, поэтому они могут быть полезны как для обычных пользователей, которые хотят повысить свою эффективность, так и для владельцев бизнеса, чтобы улучшить эффективность своего бизнеса. В частности, они помогают в следующих случаях:

• генерация контента;
• автоматизация ответов на запросы клиентов;
• анализ данных;
• помощь в исследованиях;
• составление бизнес-планов и стратегий;
• создание обучающих материалов и прочее.

Главное научиться правильно работать с нейросетью и правильно формировать запросы, чтобы она действительно решила указанную пользователем задачу. Для этого стоит попрактиковаться — писать различные запросы и анализировать ответы. Упростить процесс могут различные обучающие материалы в Сети и курсы — например, бесплатный практикум о работе ChatGPT, в частности, разбирается тема работы нейросети для бизнеса. Пользователи могут получить 365 актуальных подсказок по работе с нейросетью, а также получить индивидуальный разбор своего бизнеса, что поможет обнаружить типичные ошибки.

Эксперты отвечают
 

Вывод

Пользователи постоянно ищут альтернативы ChatGPT, чтобы получить функциональный сервис для решения прикладных задач, связанных с текстом или кодом. Потребность в инструментах для письма с искусственным интеллектом, таких как ChatGPT, постоянно растет. В связи с этим альтернативы ChatGPT еще долго будут востребованы.

Больше интересного контента в нашем основном телеграм-канале.

*запрещенная в РФ организация

Вакансии

Account менеджер / Менеджер по партнерским сетям (в беттинг)

Fortune P.

После собеседования

Удаленно

Junior Media Buyer (Nutra)

LIDERA

После собеседования

Санкт-Петербург

Менеджер по работе с клиентами/Аккаунт-менеджер (Account manager)

Retail Rocket

до 120 000 ₽

Москва

Все объявления

Разместить