Langkah tentang cara membuat bot AI dan menjana wang dengannya
Saya masih ingat mengupah pekerja bebas untuk penulisan kandungan, ujian A/B dan banyak lagi tugasan lain yang sepatutnya dilakukan oleh "profesional" dan "orang yang berpengalaman."
Tetapi saya tidak fikir ia akan berlaku pada masa hadapan. kenapa?
Memperkenalkan kecerdasan buatan (AI) untuk penjanaan hasil yang cekap dan tepat.
Sejak diperkenalkan, kecerdasan buatan telah merevolusikan hampir segala-galanya.
Daripada pembantu maya yang diaktifkan suara kepada chatbot yang membantu kami mencari maklumat, kecerdasan buatan mengubah cara kami berinteraksi dengan teknologi. Ia juga boleh mengekod tapak web!
ChatGPT yang dibangunkan oleh OpenAI ialah salah satu chatbot kecerdasan buatan yang paling popular dan termaju.
Dalam artikel ini, kami akan meneroka cara mencipta bot AI anda sendiri seperti ChatGPT.
Mari mulakan.
Apakah ChatGPT dan bagaimana ia berfungsi?
ChatGPT ialah model bahasa yang sangat maju yang dibangunkan oleh OpenAI. Ia mampu menghasilkan teks seperti manusia berdasarkan input yang diterimanya.
Model ini dilatih pada sejumlah besar data teks dan menggunakan rangkaian saraf dalam untuk menjana responsnya. Matlamat ChatGPT adalah untuk dapat memahami dan bertindak balas terhadap bahasa manusia setepat dan semulajadi yang mungkin.
Prasyarat untuk membina bot AI anda sendiri
Terdapat beberapa prasyarat yang perlu anda pertimbangkan sebelum anda mula membina bot AI anda sendiri. Pertama, anda memerlukan pemahaman yang kukuh tentang pengaturcaraan dan sains data.
Selain itu, pengalaman dengan pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam dan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) disyorkan.
Alat dan Platform untuk Membina Bot AI
Terdapat pelbagai alatan dan platform untuk membina Bot AI. Antara yang paling popular termasuk TensorFlow, PyTorch dan Keras. Alat ini menyediakan rangka kerja yang berkuasa untuk membina dan melatih model pembelajaran mesin.
Selain alatan ini, terdapat beberapa platform yang boleh membantu anda mula membina bot AI. Antara yang paling popular termasuk Dialogflow, Microsoft Bot Framework dan IBM Watson. Platform ini menyediakan infrastruktur pra-bina untuk membina dan menggunakan bot AI, menjadikannya lebih mudah bagi pembangun untuk bermula.
Langkah untuk membina bot AI anda sendiri
Berikut ialah langkah yang perlu anda ikuti untuk membina bot AI anda sendiri seperti ChatGPT:
- Kumpul dan pra- Memproses data teks
Langkah pertama dalam membina robot AI ialah mengumpul dan pramemproses data teks. Data ini akan digunakan untuk melatih model AI dan membantunya menjana respons yang tepat dan semula jadi. Data hendaklah berkualiti tinggi dan pelbagai, dan harus meliputi pelbagai topik dan jenis.
- Pilih platform atau alat AI
Setelah anda mempunyai data teks, anda perlu memilih platform atau alat AI untuk membina anda bot. Seperti yang dinyatakan sebelum ini dalam artikel ini, terdapat beberapa alat dan platform popular yang tersedia. Anda harus memilih alat atau platform yang sesuai dengan keperluan dan tahap kepakaran anda.
- Latih model AI anda
Langkah seterusnya ialah melatih model AI anda menggunakan data teks yang anda kumpulkan. Ini melibatkan membina dan melatih model anda menggunakan platform atau alat pilihan anda. Proses latihan melibatkan memberi model sejumlah besar data teks dan melaraskan parameternya untuk menjana respons yang paling tepat dan semula jadi.
- Uji dan nilai model AI anda
Setelah model AI anda dilatih, adalah penting untuk menguji dan menilainya. Ini melibatkan ujian model dengan pelbagai input untuk memastikan ia menghasilkan tindak balas yang tepat dan semula jadi. Anda juga mungkin ingin menilai prestasi model anda dan membuat sebarang pelarasan yang diperlukan.
- Menggunakan bot AI anda
Langkah terakhir ialah menggunakan bot AI anda dan menjadikannya tersedia kepada pengguna. Ini melibatkan penyepaduan model ke dalam aplikasi atau platform dan menjadikannya tersedia kepada pengguna.
Monetize chatbot anda yang baru dibuat
Setelah anda membina dan menggunakan AI chatbot, anda boleh mengewangkannya menggunakan pelbagai kaedah pengewangan.
Berikut adalah beberapa kaedah yang paling berkesan:
- Model berasaskan langganan: Menawarkan langganan berbayar kepada pengguna yang mahukan akses kepada ciri premium atau sokongan premium.
- Pengiklanan: Sediakan kandungan tajaan atau iklan paparan dalam chatbot anda untuk menjana hasil melalui tera iklan atau klik. Gunakan Google AdSense, platform pengiklanan paling popular.
- Transaksi: Dayakan urus niaga seperti pembelian e-dagang, tempahan janji temu atau pembayaran bil melalui chatbot anda dan caj yuran atau komisen yang kecil untuk setiap transaksi.
- Penjanaan Utama: Gunakan bot sembang anda untuk mengumpul data pengguna yang berharga dan menjualnya kepada perniagaan sebagai petunjuk.
- Penjualan: Galakkan pengguna untuk meningkatkan kepada perkhidmatan premium atau membeli produk atau perkhidmatan tambahan melalui chatbot anda.
- Pelesenan: Tawarkan teknologi chatbot anda sebagai produk berlesen kepada perniagaan atau organisasi lain dan mengenakan bayaran untuk setiap lesen.
Tidak kira kaedah pengewangan yang anda pilih, adalah penting untuk memastikan chatbot anda memberikan nilai kepada pengguna anda dan anda telus tentang sebarang yuran atau caj.
Ini akan membantu anda membina pangkalan pengguna yang setia dan memperoleh pendapatan tetap daripada AI chatbot anda.
Intinya
Masa depan AI chatbots kelihatan menjanjikan, dengan peningkatan permintaan untuk AI perbualan merentas industri.
Pada tahun-tahun akan datang, chatbot AI dijangka menjadi lebih canggih, semula jadi dan seperti manusia dalam interaksi mereka. Ia juga mungkin disepadukan dengan teknologi lain seperti pembantu suara, AR/VR dan IoT untuk memberikan pengalaman pengguna yang lancar dan diperibadikan.
Selain itu, chatbot AI dijangka memainkan peranan penting dalam mengautomasikan perkhidmatan pelanggan, jualan dan tugas pemasaran, sekali gus meningkatkan kecekapan perniagaan dan penjimatan kos.
Semua kelebihan ini sepatutnya mencukupi untuk anda mula mencipta AI chatbot anda sendiri.
Atas ialah kandungan terperinci Langkah tentang cara membuat bot AI dan menjana wang dengannya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1377
52
ChatGPT kini membenarkan pengguna percuma menjana imej dengan menggunakan DALL-E 3 dengan had harian
Aug 09, 2024 pm 09:37 PM
DALL-E 3 telah diperkenalkan secara rasmi pada September 2023 sebagai model yang jauh lebih baik daripada pendahulunya. Ia dianggap sebagai salah satu penjana imej AI terbaik setakat ini, mampu mencipta imej dengan perincian yang rumit. Walau bagaimanapun, semasa pelancaran, ia adalah tidak termasuk
Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal
Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya
Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka
Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S
Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
Era baharu pembangunan bahagian hadapan VSCode: 12 pembantu kod AI yang sangat disyorkan
Jun 11, 2024 pm 07:47 PM
Dalam dunia pembangunan bahagian hadapan, VSCode telah menjadi alat pilihan untuk banyak pembangun dengan fungsi yang berkuasa dan ekosistem pemalam yang kaya. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, pembantu kod AI pada VSCode telah muncul, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Pembantu kod AI pada VSCode telah muncul seperti cendawan selepas hujan, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Ia menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk menganalisis kod secara bijak dan menyediakan penyiapan kod yang tepat, pembetulan ralat automatik, semakan tatabahasa dan fungsi lain, yang mengurangkan kesilapan pembangun dan kerja manual yang membosankan semasa proses pengekodan. Hari ini, saya akan mengesyorkan 12 pembantu kod AI pembangunan bahagian hadapan VSCode untuk membantu anda dalam perjalanan pengaturcaraan anda.
