Kopje H1
en kopje H2
Deel 1
aal en AI kent twee richtingen. Ofwel analyseert de robot bestaande teksten, ofwel schrijft hijzelf ‘nieuwe’ content. Het spreekt voor zich dat het generatieve model (= zelf nieuwe content schrijven) een pak complexer is.
Analyse van bestaande teksten vinden we terug in Google Translate. Daar gaat de machine op basis van tekstinput vertalen wat het woord zou betekenen in een andere taal. Die evolutie heeft de laatste jaren heel wat stappen voorwaarts gezet.
Deel 2
Als copywriters zijn we bij Scriptorij vooral bezig met tekstcreatie. Nieuwe content schrijven en originele invalshoeken bedenken. Op Talk to Transformer vind je een machine learning tool die zelf de copy schrijft. En inderdaad, die ML-bot schrijft volledig zelf. Het is geen copy-paste van ergens anders op het net. Toch niet letterlijk. Hij is wel getraind op heel veel data op het net, denk aan data terugvinden op Wikipedia, Google, Reddit …
Computer 1
We namen de proef op de som. We kozen een willekeurige intro van een blogartikel dat we geschreven hadden voor Femma: ‘Zo voorkomt u vakantieziekte’.
Die eerste zinnen lieten we eerst vertalen door Deepl. Van het Nederlands naar het Engels om vervolgens die copy in ML-bot Talk to Transformers te steken. Aan de hand van 2 à 3 zinnen zou de ML-bot voldoende moeten hebben om zelf een tekst te schrijven. Hieronder het resultaat – oordeel zelf maar.
Computer 1
We namen de proef op de som. We kozen een willekeurige intro van een blogartikel dat we geschreven hadden voor Femma: ‘Zo voorkomt u vakantieziekte’.
Die eerste zinnen lieten we eerst vertalen door Deepl. Van het Nederlands naar het Engels om vervolgens die copy in ML-bot Talk to Transformers te steken. Aan de hand van 2 à 3 zinnen zou de ML-bot voldoende moeten hebben om zelf een tekst te schrijven. Hieronder het resultaat – oordeel zelf maar.
Computer 1
We namen de proef op de som. We kozen een willekeurige intro van een blogartikel dat we geschreven hadden voor Femma: ‘Zo voorkomt u vakantieziekte’.
Die eerste zinnen lieten we eerst vertalen door Deepl. Van het Nederlands naar het Engels om vervolgens die copy in ML-bot Talk to Transformers te steken. Aan de hand van 2 à 3 zinnen zou de ML-bot voldoende moeten hebben om zelf een tekst te schrijven. Hieronder het resultaat – oordeel zelf maar.
Deel 1
aal en AI kent twee richtingen. Ofwel analyseert de robot bestaande teksten, ofwel schrijft hijzelf ‘nieuwe’ content. Het spreekt voor zich dat het generatieve model (= zelf nieuwe content schrijven) een pak complexer is.
Analyse van bestaande teksten vinden we terug in Google Translate. Daar gaat de machine op basis van tekstinput vertalen wat het woord zou betekenen in een andere taal. Die evolutie heeft de laatste jaren heel wat stappen voorwaarts gezet.
Computer 1
We namen de proef op de som. We kozen een willekeurige intro van een blogartikel dat we geschreven hadden voor Femma: ‘Zo voorkomt u vakantieziekte’.
Die eerste zinnen lieten we eerst vertalen door Deepl. Van het Nederlands naar het Engels om vervolgens die copy in ML-bot Talk to Transformers te steken. Aan de hand van 2 à 3 zinnen zou de ML-bot voldoende moeten hebben om zelf een tekst te schrijven. Hieronder het resultaat – oordeel zelf maar.
Computer 1
We namen de proef op de som. We kozen een willekeurige intro van een blogartikel dat we geschreven hadden voor Femma: ‘Zo voorkomt u vakantieziekte’.
Die eerste zinnen lieten we eerst vertalen door Deepl. Van het Nederlands naar het Engels om vervolgens die copy in ML-bot Talk to Transformers te steken. Aan de hand van 2 à 3 zinnen zou de ML-bot voldoende moeten hebben om zelf een tekst te schrijven. Hieronder het resultaat – oordeel zelf maar.