GPT-3 没有这样的上下文；它只是使用了一个介绍性段落。微调困难，而且需要庞大的基础设施才能运行推理，更不用说微调了。 尽管 GPT-3 很棒，但我不会花一分钱使用它。它根本没用！正如《卫报》文章所示，你将花费大量时间将多个输出编辑成一篇可发布的文章。
即使模型很好，它也会像任何普通的非专家一样谈论这个话题。这是由于他们的模型学习的方式。事实上，它更有可能像社交媒体用户一样说话，因为这是它的大部分训练数据。 另一方面，MarketMuse NLG 技术是在结构良好的文章上进行训练，然后使用草 阿尔及利亚 WhatsApp 负责人 稿特定主题的文章进行有针对性的微调。
这样，MarketMuse NLG 技术的输出比 GPT-3 更接近专家的想法。 概括 MarketMuse NLG 技术是为了解决一个特定的挑战而创建的；如何帮助内容团队更快地制作更好的内容。它是我们已经成功的 AI 驱动内容简介的自然延伸。 虽然从研究的角度来看 GPT-3 非常出色，但距离投入使用还有很长的路要走。
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与拥有超过 7,000 名参与者的拥挤的营销技术环境不同，NLG 领域非常稀少。在这篇文章中，我们将介绍使用 NLG 制作长篇和短篇内容、从结构化数据创建叙述以及将文本转换为语音的组织。 长篇内容生成（750 字以上） MarketMuseNLG 技术是第一个提供使用自然语言生成创建的长篇内容的平台。