Программа которая отвечает на вопросы

Лучшие приложения для вопросов и ответов для лучшего взаимодействия с аудиторией в 2023 году (все 5 бесплатных!)

Вы когда-нибудь проводили сеанс вопросов и ответов со своей аудиторией, но у вас было так много вопросов, что вы не могли эффективно справиться со всеми? Может быть, у вас было наоборот, когда вы задавали вопросы и не получали ничего, кроме неловких взглядов.

Есть так много проблем, как для вас, так и для вашей аудитории, когда дело доходит до того, чтобы держать всех на одной волне. Ну, это 5 лучших приложений для вопросов и ответов это может помочь вам, когда ваша аудитория витает в воздухе.

№1 – AhaSlides – Лучшие приложения для вопросов и ответов

АгаСлайды — это облачная платформа для презентаций, которая помогает вам лучше общаться с аудиторией во время сеансов вопросов и ответов. Вы можете использовать его практически везде, во время рабочих встреч, тренингов, уроков, вебинаров и т. д.

это живой инструмент вопросов и ответов упрощает пользователям проведение презентаций благодаря простой настройке, классным темам, гибкой настройке и фоновой музыке. Это позволяет участникам задавать вопросы, высказываться и участвовать в обсуждении. Этот инструмент меняет правила игры, когда речь идет об отслеживании всех вопросов и решении их удобным способом.

Каждый шаг прост и бесплатен, начиная с подписаться на для создания и проведения сеанса вопросов и ответов. Участники могут присоединиться к любой презентации, чтобы задать вопросы (даже анонимно), просто перейдя по короткой ссылке или отсканировав QR-код своим телефоном.

Помимо функций вопросов и ответов, вы можете попробовать другие интересные функции AhaSlides, такие как викторины, облака слов, инструменты для мозгового штурма и игры с прялкой!

TheQuestion. Как получить ответ на любой вопрос

Каждый из нас начал задавать вопросы ещё в детстве. Почему Земля круглая? Почему небо голубое? Как летают птицы? Раньше родители пытались ответить на все наши вопросы, потом появился интернет, и нашим мамам и папам стало полегче. Теперь достаточно отправить ребёнка в Википедию или Google, где он сможет сам найти ответы практически на все свои вопросы. Но далеко не про все моменты нашей жизни написано на форумах и сайтах. Так, несколько лет назад появились различные сервисы, где можно задать вопрос и на него кто-нибудь да ответит. Очень быстро они обросли базой пользователей, но качество вопросов и ответов там оставляет желать лучшего. TheQuestion должен исправить эту ситуацию, предлагая пользователям интересные вопросы и экспертные ответы, так что давайте посмотрим, как у него это получается.

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, 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.

1. Балабоба

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.

2. ruGPT-3

Это нейросеть от Сбера. Для получения результата нужно ввести 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

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

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

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

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

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

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.

Арбитраж трафика на крипту [2022] — ОПРОС ЭКСПЕРТОВ

9. Explainpaper

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

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.

11. Anyword

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

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

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

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

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.

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.

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.

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.

Эксперты отвечают

Как нейросети пишут тексты?

Каждый раз, когда человек говорит или пишет, то каждое слово в его повествовании не является независимым от других его слов. Все слова связаны общим контекстом и общим смыслом того, что хочет сказать человек. Можно научить нейронную сеть генерировать такие же связные тексты. Обучение строится простым образом. Вы берёте документ из интернета, любой, берёте фрагмент текста из этого документа и просите нейросеть предсказать следующее слово. После того, как сеть назвала слово, ей сообщают, она угадала или не угадала. Всё, что нужно, это показывать сети десятки и сотни обучающих примеров. Современная нейросеть содержит миллиарды параметров, которые изменяются в ходе обучения модели шаг за шагом. Сеть начинает запоминать смысл и глубокую семантику языка. Результат сложно отличить от того, что говорят или пишут живые люди. Мы в Яндексе используем такие нейросети в режиме болталки. Можно дать нейросетке длинный текст, потом написать «короче этот текст про», и дать модели возможность продолжить. Нейросеть понимает, что ей надо в нескольких словах описать смысл документов. Она действует ровно так же, как действовал бы человек.

Какие есть нейросети для создания контента?

Есть 10 бесплатных нейросетей, которые помогут в создании контента. Remove.bg убирает фон на изображении и фото. Letsenhence.io позволяет улучшать и масштабировать фотографии без потери качества. Colorize.cc разукрашивает чёрно-белые фотографии. Bigjpg увеличивает фото в 4 раза. Namelix придумывает логотипы и названия для брендов, товаров. Можно задавать длину символов, вписывать ключевые слова. Zvukogram — очень недорогой сервис, который помогает озвучить видео голосом профессионального диктора или роботом. Autopoet от Яндекса может сочинять смешные юмористические стихи на основе заголовков новостей. Autodraw помогает создавать графический контент. Reface app и FaceApp — мобильные приложения, которые помогают заменить лицо, поменять персонажей лицами. Experiments.withgoogle объединяет несколько нейронок. Например, его опция Джастлайн, которая делает видео с дополненной реальностью.

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.

Где получить ответ на любой вопрос, если поиск в Google не даёт результатов

Все площадки для вопросов и ответов работают примерно одинаково. Вы регистрируетесь, публикуете вопрос в подходящей рубрике и ждёте. Система показывает его заинтересованным пользователям, и, когда те отвечают, вы получаете уведомления. Любой участник может проголосовать за понравившиеся ответы — таким образом формируется рейтинг лучших из них.

Как правило, у каждого пользователя есть персональное количество очков, которые начисляются за данные им ответы. Чем больше это число, тем выше репутация участника в сообществе.

Рассмотрим несколько таких площадок.

1. Ответы Mail.Ru

Старейший в Рунете сервис вопросов и ответов с внушительной аудиторией. Поначалу вы сможете спрашивать других участников до пяти раз в сутки. Эта цифра будет расти по мере того, как вы сами будете отвечать на чужие вопросы и совершать прочие действия в сервисе.

В сообществе можно задавать вопросы двух типов: стандартные и в виде опроса, который предполагает голосование пользователей за предложенные вами варианты ответов.

2. TheQuestion

По количеству ответов и скорости их появления это сообщество уступает «Ответам Mail.Ru». Зато, по моим наблюдениям, качество ответов лучше на TheQuestion. Здесь же среди прочих можно найти аккаунты известных личностей, которые отвечают на вопросы в рамках своих компетенций.

Если ваш вопрос останется без ответа, вы сможете адресовать его кому-нибудь из пользователей, которые считают себя экспертами в соответствующей теме. Но количество таких прямых запросов ограничено: после семи обращений нужно самому ответить хотя бы на один чужой вопрос.

3. Тостер

Узкоспециализированная площадка, предназначенная для ответов и вопросов на тему IT. Если вам нужно узнать что-то о разработке ПО, веб-дизайне, работе программ, сервисов или комплектующих ПК, обращайтесь к пользователям этого ресурса. Именно здесь проще всего найти технических специалистов, готовых поделиться знаниями на русском языке.

4. Quora

Одна из самых посещаемых международных площадок для обмена знаниями. Сейчас Quora поддерживает английский и испанский языки. Здесь вы найдёте огромное количество рубрик для вопросов и гигантскую аудиторию пользователей, готовых помочь. Среди последних — немало публичных фигур, которые тоже участвуют в дискуссиях.

Вы можете задавать вопросы для всех участников и адресовать их конкретным экспертам площадки. Для популярных тем пользователи и модераторы сервиса вместе составляют подробные энциклопедические ответы в формате вики-статей.