GPT oder Data-to-Text: Welche Alternative ist besser?

Die maschinelle Texterstellung, die auf der NLG Technologie (Natural Language Generation) basiert, setzt sich immer mehr durch und wird immer vielfältiger. Neben der schon bekannten Technologie der automatisierten Texterstellung „Data to Text“ kommen sogenannte „GPT“ (Generative Pre-trained Transformer) Content Generatoren zum Einsatz. Der bekannteste davon ist der ChatGPT. In diesem Artikel beschreiben wir die Gemeinsamkeiten und die Unterschiede dieser zwei Technologien.

Inhalt

Die zwei Technologien der automatisierten Content Erstellung: GPT-3 und Data-to-Text

Onlinehändler haben heutzutage eine große Auswahl an Möglichkeiten, Texte automatisch erstellen zu lassen. Spätestens seit ChatGPT von OpenAI eingeführt wurde, ist die automatisierte Texterstellung nun für jeden zugänglich. Anstatt jeden Text einzeln von Hand zu schreiben, können KI-basierte Algorithmen diese Arbeit übernehmen.

Mit Hilfe von ChatGPT und anderen Content Generatoren wie Jasper, CopyAI, Content-Guru oder A.I Writer kann die Textproduktion automatisiert werden – von der Erstellung von Produktbeschreibungen bis zum Verfassen von Blogartikeln. Diese Technologie basiert auf neuronalen Netzen, die mit enormen Datenmengen trainiert werden und dann entsprechend Texte generieren. Die Qualität der Ergebnisse ist oft erstaunlich gut und der Zeitaufwand wird oft um mehr als die Hälfte reduziert.

Beispiele Anwendung

Data-to-Text-Techniken werden auch in einer Vielzahl anderer Anwendungen eingesetzt

Die Data-to-Text Technologie

Erstellung von Produktbeschreibungen für E-Commerce
Erstellung von Texten für Kategorieseiten
Erstellung von personalisierten Texten
Wetter- und Sport-Berichterstattung
Controlling- Berichterstellung
Erstellung von Landingpages nach SEO-Kriterien
Börsenupdates und Wahlergebnisse
Hotelbeschreibungen und andere Texte für die Reisebranche, Immobilien-Exposés

Die GPT-3 Technologie

Blogartikel
Verfassen von Überschriften und Headlines
Social Media Posts
Texte umformulieren
Konkrete Fragen beantworten

GPT oder Data-to-Text: Welche Alternative ist besser? — Automatisierte Texterstellung hat sich zum regelrechten Hype entwickelt

Was bedeutet der Data-to-Text Ansatz?

Für Onlinehändler ist diese Art der Textgenerierung noch relativ neu. Für die Produktion großer Mengen von Content (Produktbeschreibungen und Kategorietexte] Data-to-Text Technologie verwendet strukturierte Daten, wie beispielsweise Produktdaten, um automatisiert Texte zu erstellen. Zum Beispiel die Technologie von AX Semantics. Im Gegensatz zu Content-Generatoren, die auf künstlicher Intelligenz basieren, arbeiten Data-to-Text-Systeme mit festgelegten Regeln und Vorlagen, um Texte zu erstellen. Diese Technologie wird bereits seit einigen Jahren erfolgreich eingesetzt, um die Erstellung von Standard-Texten wie Produktbeschreibungen zu automatisieren.

Die Verwendung von Data-to-Text Technologie hat den Vorteil, dass sie auf vorhandene Daten zurückgreifen kann, um Texte zu generieren. Dies kann dazu beitragen, die Genauigkeit und Konsistenz von Texten zu verbessern. Ein weiterer Vorteil ist, dass Data-to-Text-Systeme oft einfacher zu implementieren und zu verwalten sind als Content-Generatoren.

Wie funktioniert GPT-3?

GPT steht für „Generative Pre-trained Transformer“ und ist ein auf künstlicher Intelligenz basierender Textgenerator, der von OpenAI entwickelt wurde. Es handelt sich dabei um ein neuronales Netzwerk, das auf der Transformer-Architektur basiert und mithilfe von enormen Datenmengen trainiert wurde.

Das bedeutet: Wenn ein Benutzer einen Text in das System eingibt, analysiert es seine Worte, um festzustellen, was er sagt, und berechnet dann mithilfe seiner Textvorhersagetechnologie das wahrscheinlichste Ergebnis. Durch die Anwendung von Mustern, die in Trainingsdatensätzen identifiziert wurden, kann GPT-3 zuverlässig Ausgaben generieren, die die Benutzereingaben genau wiedergeben.

GPT-3 verwendet eine Technologie namens „unsupervised learning“, um natürliche Sprache zu verstehen und Texte zu generieren. Bei diesem Ansatz wird das Modell nicht durch explizites Feedback trainiert, sondern durch die Analyse von großen Mengen unstrukturierter Textdaten.

Das Modell ist in der Lage, durch seine Trainingsdaten Muster zu erkennen und eine Vorstellung von der Struktur der Sprache zu entwickeln. Wenn es mit einem Eingabetext konfrontiert wird, nutzt es sein Verständnis von Sprache und Grammatik, um fortzufahren und automatisch einen zusammenhängenden Text zu generieren, der dem Stil und der Thematik des Eingabetextes entspricht.

Was kann ChatGPT, was die anderen nicht können?

Wer ChatGPT ausprobiert hat, ist fasziniert von dessen Leistung und verblüfft darüber, was die Technologie alles leisten kann. ChatGPT hebt sich von anderen Inhaltsgeneratoren durch seine Fähigkeit ab, sehr überzeugende und menschenähnliche Texte zu erzeugen. Seine fortschrittlichen Algorithmen sind in der Lage, die Komplexität natürlicher Sprache, einschließlich Grammatik und Syntax, zu erfassen, wodurch es sich von anderen algorithmusbasierten Lösungen zur Texterstellung abhebt.

ChatGPT beherrscht nicht nur das Verfassen von Texten, sondern ist auch in der Lage, Code in verschiedenen Programmiersprachen zu erfassen und zu schreiben. Dadurch kann der Chatbot sogar zur Fehlersuche und Verbesserung von Codes eingesetzt werden. Darüber hinaus ist ChatGPT in der Lage, komplexe Konzepte und Probleme in einfachen und leicht verständlichen Worten zu erklären, wobei jedoch das Alignment-Problem besteht.

Wo liegen Probleme bei ChatGPT?

ChatGPT ist, wie andere KI-basierte Technologien, nicht ohne Einschränkungen. Eine der größten Herausforderungen bei ChatGPT ist, dass es manchmal Texte erzeugen kann, die unverständlich oder einfach nur falsch sind. Das bedeutet, dass der generierte Text möglicherweise nicht genau die Benutzereingaben wiedergibt.

Außerdem ist bei den Texten Vorsicht geboten. Texte, die logisch und plausiblen klingen, können absolut unsinnig sein. Um qualitativ hochwertige Texte zu produzieren, ist es daher wichtig, die Ausgabe von ChatGPT kontinuierlich zu überwachen und zu überprüfen.

Schließlich verfügt ChatGPT noch nicht über ein eingebautes Verständnis von Kontext. Das bedeutet, dass die Benutzer genügend Informationen zur Verfügung stellen müssen den Chatbot, damit er kontextrelevante Texte erzeugen kann.

Die Vorteile beider Ansätze für die Content Generierung

Sowohl die Data-to-Text als auch GPT-3 haben ihre eigenen Vorteile. Beide revolutionieren die Art und Weise, wie Inhalte erstellt werden, und bieten neue Möglichkeiten für E-Commerce Unternehmen.

Volle Kontrolle und Skalierbarkeit dank Data-to-Text Technologie

Data-to-Text ermöglicht es E-Commerce Unternehmen, aus strukturierten Daten schnell und mit geringem Aufwand große Mengen an hochwertigen Produktbeschreibungen zu erstellen, was eine hervorragende Option ist.

Bei richtiger Nutzung kann Data-to-Text eine wertvolle Zeit- und Kostenersparnis darstellen. Außerdem können Sie damit Ihre Textproduktion mühelos skalieren. Die Erstellung von Tausenden von Produktbeschreibungen für einen Online-Shop ist eine schwierige und zeitaufwändige Arbeit, die von Hand praktisch nicht zu bewältigen ist. Wenn Texte regelmäßig oder bei saisonalen Änderungen aktualisiert werden müssen, ist dieser Prozess umso schwieriger. Diese Aufgabe lässt sich dank Data-to-Text Technologie hervorragend umsetzen.

Sobald das Projekt konfiguriert ist, müssen Sie nur noch die Daten eingeben. Mit einem einzigen Mausklick lassen sich sowohl bestehende Texte sofort aktualisieren als auch neue Texte in einem Arbeitsgang erstellen. Für Texter und Redakteure bedeutet dies eine enorme Erleichterung, da sie nun mehr Zeit haben, um kreative Optionen zu erkunden oder Projekte zu konzipieren, anstatt sie mit der Formatierung von Texten zu verschwenden.

Die automatische Texterstellung durch Data-to-Text bietet eine größere Kontrolle als GPT-3. Sie können sicher sein, dass die generierten Texte niemals falsche oder problematische Aussagen enthalten – es gibt verschiedene Strategien zur Kontrolle der Ausgaben solcher Technologien. Anders als bei GPT -3 ist es nicht möglich, das Ergebnis der Ausgabe direkt zu beeinflussen.

Viel Content in kürzester Zeit

GPT-3 ist eine unendlich vielseitige Technologie. Ihre größte Stärke liegt in ihrer Fähigkeit, Inhalte schnell, kostengünstig und autonom mit minimalen Eingaben eines menschlichen Nutzers zu produzieren. Diese Automatisierung macht es besonders nützlich für die Generierung großer Textmengen sowie für Situationen, in denen manuelle Arbeit zu kostspielig oder unpraktisch wäre; man denke nur an Chatbots im Kundendienst, die häufig gestellte Fragen beantworten, ohne dass eine häufige Wartung durch Menschen erforderlich ist.

Die Erstellung von Blogbeiträgen. Ratgebern, E-Books und anderen Content Arten, die sich einem bestimmten Thema widmen, ist auch mit GPT-3 optimal. Für Blogger kann diese Technologie genutzt werden, um schnell grobe Entwürfe zu erstellen, was Zeit spart und es ihnen ermöglicht, sich auf die kreativeren Elemente ihrer Arbeit zu konzentrieren.

Die Grenzen beider Ansätze für die Content Generierung

Sowohl die Data-to-Text-Technologie als auch die GPT-3 Technologie haben ihre Grenzen.

Strukturierte Daten sind erforderlich für die Data-to-Text Generierung

Wenn die Datenqualität unzureichend ist oder es keine Garantie für den Erhalt qualitativ hochwertiger Informationen gibt, können damit keine hochwertige Texte generiert werden. Auch das Verfassen von Gedichten, Storytelling oder andere Content Formen, die nicht auf strukturierten Daten basieren, sind somit nicht möglich. Für solche Content aufgaben ist diese Technologie nicht geeignet.

Die Vorbereitung von strukturierten Daten kann zudem zeitaufwendig sein. Auch die initiale Vorbereitung des Projektes erfordert Zeit und muss gründlich geplant werden, um maximale Ergebnisse zu erzielen.

Ständige Kontrolle bei der GPT -3 Technologie

Die GPT-3-Technologie liefert ohne menschliches Zutun annehmbare Ergebnisse, aber sie erfordert viel Kontrolle, um qualitativ hochwertige Inhalte zu gewährleisten. So erkennt GPT-3 beispielsweise nicht immer, wenn ein Autor bereits über ein verwandtes Thema geschrieben hat, und kann sich selbst wiederholen, wenn es nicht kontrolliert wird.

Wenn es um Produktbeschreibungen geht, dann können die generierten Texte nicht immer zum eingegebenen Produkt passen, denn die Software sucht die wahrscheinlichsten Beschreibungen aus, die nicht unbedingt zum Produkt passen können. Auch brandspeziellen Formulierungen kann die Software nicht berücksichtigen. Zum Beispiel eine richtige Bezeichnung bestimmter Materialien oder Schnitte.

Fazit: GPT-3 oder Data-to Text?

Sowohl GPT-3 als auch Data-to-Text können sinnvoll in der Content Produktion eingesetzt werden. Diese beiden Technologien bieten in spezifischer Weise und unter unterschiedlichen Bedingungen Hilfe für die Content Erstellung. Das Ziel dabei ist nicht, die menschliche Arbeit komplett zu ersetzen. Vielmehr geht es darum, Zeit und Ressourcen freizusetzen, damit sich Texter, Redakteure und Marketingexperten auf die Erstellung sinnvoller Inhalte konzentrieren können, anstatt zu viel Zeit mit der Formatierung oder Recherche zu verbringen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass jede Technologie ihre Stärken und Schwächen hat. Ob Sie sich für GPT-3 oder Data-to-Text entscheiden, hängt von Ihren spezifischen Bedürfnissen und Zielen ab, zum Beispiel :

Wenn Sie:

längere Texte wie Blogbeiträge, Ratgeber erstellen wollen
mehrere kurze Texte brauchen, die Sie unverändert auf ihrer Webseite veröffentlichen wollen
keine feste Vorgaben bezüglich Markensprache und Tonalität haben
Whitepaper erstellen wollen, usw

dann könnte GPT-3 die richtige Wahl für Sie sein.

Wenn Sie aber:

skalierten Content benötigen
gut strukturierte Produktdaten haben
Produktbeschreibungen benötigen, die Sie mit der Zeit anpassen/aktualisieren/übersetzen/personalisieren möchten
genaue Vorgaben an die Texte haben
die Performance Ihrer Texte kontrollieren möchten, usw

dann sollten Sie sich die Technologie Data-to-Text genauer anschauen.