De Toekomst van Productiviteit: Hoe NLP-tools de wereld veranderen

In de hectische wereld van vandaag is productiviteit cruciaal voor persoonlijk en professioneel succes. Met de snelheid waarop technologie doorontwikkelt komen er steeds meer hulpmiddelen op de markt die je kunnen helpen bij het efficiënter inrichten van je tijd. Ook bieden deze tools je creatieve oplossingen voor ingewikkelde problemen. Als data scientist bij Harborn zijn deze tools en technieken nu al onmisbaar geworden om mijn werk efficiënt en effectief uit te voeren.

In dit artikel neem ik jullie graag mee in een kijkje achter de schermen, hoe werken tekstgeneratie tools eigenlijk? Ook introduceer ik mijn favoriete productiviteitstools die gebruikmaken van geavanceerde natural language processing (NLP) technologie, zoals ChatGPT en GPT-3. Tot slot zoomen we in op de impact van deze tools en technieken, bestaat mijn baan over 2 jaar nog wel?

ChatGPT is een variant van het GPT-taalmodel dat is gemaakt door OpenAI. Het is specifiek ontworpen om menselijke tekst voor chatbot-applicaties te genereren. ChatGPT schrijft coherente en contextueel passende tekst. Hierdoor hou je meer tijd over, omdat er minder inspanning nodig is om een chatbot te ontwikkelen en onderhouden. In plaats van het ontwerpen en coderen van antwoorden op een breed scala aan potentiële gebruikers inputs, genereert ChatGPT geschikte antwoorden. Ontwikkelaars kunnen zich hierdoor richten op andere taken, zoals het integreren van de chatbot in hun applicatie of het verbeteren van de gebruikerservaring. Eerdere uitwisselingen in het gesprek worden onthouden, wat het mogelijk maakt om meer relevante antwoorden te geven, de continuïteit te behouden en meer persoonlijke antwoorden te geven aan gebruikers.

Hoe werken deze Generative Pre-trained Transformer-modellen? In essentie zijn ze getraind op grote hoeveelheden tekst. GPT-3 is getraind op 45 terabytes aan tekstgegevens, wat overeenkomt met wel 75 miljard (!!!) parameters. Dit is een indrukwekkende hoeveelheid tekst; een mens zou er (met een gemiddelde snelheid van 150 tot 250 woorden per minuut) zonder pauzes meer dan 71.000 jaar over doen om het allemaal te lezen. Wanneer GPT-3 informatie krijgt, gebruikt het diezelfde informatie om de volgende set woorden te voorspellen. AI-modellen die werken met context bestaan al langer, maar wat modellen zoals GPT-3 en Chatgpt onderscheidt is de lengte van de context waarmee ze rekening kunnen houden. Hierdoor hebben deze modellen het potentieel om langere teksten te genereren. Ze zouden zelfs een roman kunnen schrijven!

Aangezien deze modellen al een tijdje beschikbaar zijn, worden hun praktische toepassingen steeds duidelijker. Het is wel belangrijk om te weten dat de meeste van deze modellen geoptimaliseerd zijn voor de Engelse taal. De kwaliteit van andere talen zoals het Nederlands is nog niet zo goed.

Iedereen heeft het nu over ChatGPT, maar het is bij lange na niet de enige tool die bestaat. Meer specifieke tools sluiten misschien nog wel beter aan bij jouw wensen. Ik laat je graag een paar tools zien die mij hebben geholpen met het verbeteren van mijn productiviteit op werk.

De tool Wordtune maakt gebruik van geavanceerde algoritmen om tekst te analyseren en alternatieve zinsopbouwen te suggereren, waarbij de boodschap behouden wordt. Wanneer je een zin in Wordtune zet, krijg je talrijke zinnen met vergelijkbare semantiek terug, maar met verschillende structuren, waardoor je zelf kunt kiezen wat bij jou past. Dit maakt het mogelijk om je schriftelijke communicatie te verbeteren en je effectiever uit te drukken in het Engels.

Ten tweede is Copy.ai handig voor marketeers en copywriters. Met Copy.ai kun je marketingteksten maken voor je bedrijf, simpelweg door het doel en een beschrijving van je bedrijf in te voeren. De tool kan korte blogposts, Google-advertenties en een verscheidenheid aan marketingmaterialen schrijven.

Daarnaast kan Copy.ai ook helpen bij zoekmachineoptimalisatie (SEO) door suggesties te doen voor keywords en zinnen om in je tekst op te nemen om de zoekresultaten te verbeteren. Met zijn geavanceerde taalgeneratie-mogelijkheden kan het ook assisteren bij personalisatie, door unieke, op maat gemaakte berichten te genereren voor verschillende doelgroepen of klantensegmenten. Door meerdere versies van een stuk content te genereren, kun je tijd en middelen besparen terwijl je nog steeds hoogwaardige en interessante marketing content levert. Op deze manier kun je je richten op andere belangrijke taken en je marketing campagne optimaliseren om potentiële klanten beter aan te trekken.

Ten slotte biedt GitHub Co-pilot suggesties die contextueel bewust zijn van het project, de taal en de frameworks die je gebruikt. Het suggereert code snippets en manieren om de code waar je aan werkt te herschrijven of te optimaliseren. De tool heeft ook de mogelijkheid om automatisch code problemen te detecteren en op te lossen, zoals syntactische fouten of fouten in de logica. Het bespaart tijd en het risico op fouten in je code vermindert.

Het omvat een brede reeks integraties, waardoor het naadloos kan samenwerken met andere tools en diensten die ontwikkelaars dagelijks gebruiken. Dit omvat populaire teksteditors, code review tools en andere ontwikkelplatforms. Dit kan de workflow verbeteren en ontwikkelaars productiever maken.

Over het algemeen is GitHub Co-pilot een effectief hulpmiddel voor ontwikkelaars om hun productiviteit bij het coderen te verbeteren. Het kan ontwikkelaars helpen beter, sneller en met minder fouten code te schrijven, de samenwerking te verbeteren en het ontwikkelingsproces te vereenvoudigen.

Al deze toepassingen van het model zijn natuurlijk erg indrukwekkend, maar tegelijkertijd spannend vanwege het tempo waarmee de technologie zich ontwikkelt. Wat is de echte impact? En gaan die tools mij als developer vervangen? Hoewel dat natuurlijk ter discussie staat, vind ik dat we er kritisch naar moeten kijken. Een andere benadering van het schrijven van tekst kan geweldige implicaties hebben. Het gaat hier niet om wie het beste Engels kan schrijven of wie de beste grammatica heeft. Uiteindelijk gaat het om creativiteit en de onderwerpen die je deelt. Als gevolg hiervan zouden alle bedrijven er voordeel uit kunnen halen en zou het schrijven overgelaten kunnen worden aan degenen met diepgaande kennis van hun vakgebied.

Het trainen van je eigen taalmodel, kan een geweldige manier zijn om unieke en specifieke resultaten te bereiken, maar het kan ook tijdrovend, moeilijk en kostbaar zijn. Met de beschikbaarheid van geavanceerde modellen zoals GPT-3 is het nu echter mogelijk om getrainde modellen te gebruiken voor je eigen creatieve toepassingen, wat een aanzienlijke hoeveelheid tijd en middelen kan besparen. Harborn kan assisteren bij de ontwikkeling van je toepassing, waardoor het proces nog verder wordt vereenvoudigd en je je gewenste resultaat kunt behalen met minder inspanning en kosten.