إن فهم LLM هو سر المحتوى التسويقي الذي يؤدي

مع تطور المشهد الرقمي ، تتطور كذلك الأدوات التي نستخدمها لإنشاء محتوى جذاب وفعال. إحدى الأدوات الناشئة التي اكتسبت قوة جذب كبيرة هي نموذج اللغة الكبير (LLM). LLM هي نماذج ذكاء اصطناعي (AI) مدربة على كميات هائلة من البيانات النصية ، مما يمكنها من إنشاء نص يشبه الإنسان بناءً على المدخلات التي يتلقونها. إنهم يغيرون الطريقة التي نتعامل بها مع إنشاء المحتوى ، مما يجعله أكثر كفاءة وابتكارًا.

ومع ذلك ، للاستفادة منها بشكل فعال ، من الضروري أن يفهم مسوقو المحتوى أساسياتهم. وهذا يشمل فهم كيفية عملها ، ونقاط القوة والقيود الخاصة بها ، والاعتبارات الأخلاقية التي ينطوي عليها استخدامها. سوف نتعمق في هذه الموضوعات ، ونزودك بالمعرفة التي تحتاجها لدمج LLMs بشكل فعال في استراتيجية تسويق المحتوى الخاصة بك.

سنقوم بسحب الستار عن ماهية ماجستير القانون وكيفية عملها وكيفية تدريبها. سنقدم لك نظرة ثاقبة للعملية المعقدة التي تمكن هذه النماذج من إنشاء نص ذكي وملائم وتغطية أفضل خمسة LLMs الأكثر شيوعًا والتي لا تدفع حدود قدرات الذكاء الاصطناعي فحسب ، بل تُحدث ثورة أيضًا في استراتيجيات تسويق المحتوى.

بينما يمكنك بالتأكيد الاستفادة من LLM دون فهم ما يحدث وراء الكواليس ، فإن الغوص بشكل أعمق في صواميل ومسامير الذكاء الاصطناعي سيزيد من فعالية هذه الأدوات ، ويعزز جهود تسويق المحتوى الخاصة بك ، ويجعل استراتيجيتك أكثر كفاءة. احصل على الفشار الخاص بك واستمتع بالراحة بينما نقوم برحلة وراء الكواليس مع نماذج اللغات الكبيرة.

ما هو نموذج اللغة الكبير؟

نموذج اللغة الكبير (LLM) عبارة عن خوارزمية تستخدم الشبكات العصبية للتعلم العميق لاستيعاب مجموعات البيانات الضخمة المستندة إلى النصوص وتحليلها لإنتاج محتوى جديد. عادةً ما يكون حجم LLMS عشرات الجيجابايت ويحتوي على مليارات من المعلمات. إنها تندرج تحت مظلة الذكاء الاصطناعي التوليدي ، والذي يتضمن أيضًا نماذج يمكنها إنشاء الصور ومقاطع الفيديو وأنواع أخرى من الوسائط.

لقد كانت LLM موجودة منذ بعض الوقت ولكنها أصبحت شائعة في أواخر عام 2022 عندما تم إطلاق أداة المحادثة بالذكاء الاصطناعي ChatGPT للجمهور. غالبًا ما يُعزى صعود ChatGPT السريع إلى الشهرة إلى تعدد استخداماته وإمكانية الوصول إليه وقدرته على الانخراط بطرق شبيهة بالإنسان.

أفضل أربعة برامج ذكاء اصطناعي توليدية من أشهر برامج الذكاء الاصطناعي

استحوذت ChatGPT على العالم من خلال العاصفة. لدرجة أن بعض مسوقي المحتوى الذين قفزوا على متن الطائرة لا يدركون حتى أن هناك حوارات أخرى للذكاء الاصطناعي (LLM) للاختيار من بينها. وإليك نظرة سريعة على الخمسة الأوائل الأكبر والأكثر شهرة.

ChatGPT بواسطة OpenAI

بدءًا من الأكثر شيوعًا ، فإن ChatGPT عبارة عن روبوت محادثة AI مفتوح المصدر ومدعوم بنموذج لغة GPT-3.5 (مع وصول اختياري إلى GPT-4). إنه قادر على الانخراط في محادثات اللغة الطبيعية مع المستخدمين. يتم تدريب ChatGPT على مجموعة واسعة من الموضوعات ويمكنه المساعدة في مهام مختلفة مثل الإجابة على الأسئلة وتوفير المعلومات وإنشاء العناوين والمخططات والمحتوى الإبداعي - وغير ذلك الكثير. إنه مصمم ليكون ودودًا ومفيدًا ويمكن أن يتكيف مع أنماط وسياقات المحادثة المختلفة.

LaMDA من جوجل

LaMDA هي عائلة من النماذج القائمة على المحولات المتخصصة في الحوار. تم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي هذه على 1.56T كلمات من بيانات الحوار العام. يمكن لـ LaMBDA الانخراط في محادثات حرة التدفق حول مجموعة واسعة من الموضوعات. على عكس روبوتات المحادثة التقليدية ، لا يقتصر الأمر على المسارات المحددة مسبقًا ويمكن أن يتكيف مع اتجاه المحادثة.

PaLM من Google

PaLM هو نموذج لغوي قادر على التعامل مع المهام المختلفة ، بما في ذلك التعلم والتفكير المعقد. يمكن أن يتفوق على أحدث النماذج اللغوية والبشر في اختبارات اللغة والاستدلال. يستخدم نظام PaLM نهجًا تعليميًا قليلًا للتعميم من كميات صغيرة من البيانات ، وتقريبًا لكيفية تعلم البشر وتطبيق المعرفة لحل المشكلات الجديدة.

اللاما من ميتا

Llama هو نموذج محول تحويل النص إلى نص تم تدريبه على مجموعة واسعة من مجموعات البيانات التي تغطي لغات متعددة. اللاما قادرة على تحقيق أداء متطور في العديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية عبر اللغات (NLP).

هناك ، بالطبع ، العديد من LLMs في السوق ، مثل Google Bard و Microsoft Bing - ويزداد العدد يومًا بعد يوم. علاوة على ذلك ، يعمل قادة التكنولوجيا على تحويل الذكاء الاصطناعي وروبوتات الدردشة إلى منتجات مثل M365 Copilot و Salesforce Einstein و Google Docs.

كيف يتم استخدام LLMs مثل ChatGPT في التسويق؟

الآن بعد أن حصلت على نظرة عامة على مشهد نموذج اللغة الكبير ، دعنا نتحدث عن كيف أن ChatGPT من OpenAI وما شابهها من LLM لديها القدرة على إحداث تأثير كبير على إنشاء محتوى التسويق والمشاركة. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي هذه فهم المحتوى وإنشاءه والتنبؤ به ، وهو أمر مفيد للمسوقين عبر مجموعة متنوعة من الوظائف. تشمل بعض الاستخدامات الأكثر شيوعًا لـ LLM من قبل المسوقين ما يلي:

توليد أفكار منشورات المدونة

عندما يكون لديك موضوع أو كلمة رئيسية تريد إنشاء محتوى حولها ، فإن LLMs مفيدة بشكل لا يصدق في تبادل الأفكار حول أفكار منشورات المدونة. يمكنهم تقديم مجموعة متنوعة من الاقتراحات بناءً على موضوعك والجمهور المستهدف ، مما يتيح لك إنشاء منشورات مدونة فريدة ومقنعة.

تطوير الخطوط العريضة للمدونة

يمكن أن تساعدك LLM في تنظيم أفكارك وأفكارك من خلال إنشاء أطر عمل منظمة للمحتوى. يمكنهم أيضًا إنشاء مخططات تفصيلية يمكنك إعادة هيكلتها أو إعادة صياغتها أو توسيعها بحيث يعكس مخططك النهائي الغرض والأهداف من جزء المحتوى.

كتابة منشورات على مواقع التواصل الاجتماعي

نظرًا لأن LLMs تجري تحليلًا للمشاعر كجزء من الخوارزمية الخاصة بهم ، فيمكنهم إنشاء محتوى جذاب وملائم للسياق بناءً على الموضوع والجمهور وصوت علامتك التجارية. من خلال التعليمات والسياق الذي تقدمه ، يكتب LLM بسرعة منشورات جذابة ، مما يزيد من مشاركة وسائل التواصل الاجتماعي.

تطوير استراتيجية التسويق

بشكل عام ، من الأفضل ترك التحدي المتمثل في إنشاء استراتيجية تسويق للعقول البشرية. لكن LLMs يمكنها فعل الكثير للمساعدة في هذه العملية. يمكنهم تقديم قائمة بالعناصر التي يجب أن تتضمنها استراتيجيتك ، والإجابة على الأسئلة المتعلقة بالسوق المستهدف ، والتحقق من استراتيجيتك الحالية بحثًا عن القطع المفقودة ، وتقديم اقتراحات ثاقبة وأفكار إبداعية بناءً على أهدافك ، والجمهور المستهدف ، واتجاهات الصناعة.

بناء ملفات تعريف الجمهور المستهدف

يمكن أن تستخدم LLM معرفتها الخاصة ، إلى جانب تصفح الإنترنت ، لإنشاء شخصيات مفصلة للمشتري استنادًا إلى البيانات الديموغرافية وسلوكيات المستهلك واهتمامات جمهورك المستهدف. يمكنهم كتابة المسودة الأولى لملفات تعريف الجمهور الخاصة بك ، والتي يمكنك بعد ذلك صقلها وإكمالها حسب الحاجة.

أساسيات LLM لمسوقي المحتوى

لا يحتاج معظم مسوقي المحتوى إلى فهم كيفية عمل الشبكات العصبية أو أن يصبحوا خبراء في التعلم الآلي. قد يكون من المفيد ، مع ذلك ، أن يكون لديك فهم أساسي لماجستير في القانون والتطورات في التكنولوجيا ، حتى تتمكن من فهم نقاط قوتها وضعفها بشكل أفضل - وحتى الاستفادة من أنواع مختلفة من LLM لحالات استخدام مختلفة.

يمكن أن يساعدك فهم هذه الجوانب التقنية لكيفية عمل النماذج اللغوية الكبيرة في استخدام هذه الأدوات بشكل أكثر فاعلية والتقاطها عند حدوث خلل.

حدود

في سياق التعلم الآلي و LLMs ، المعلمات هي أجزاء النموذج المستفادة من مجموعات بيانات التدريب التاريخية. فكر في المعلمات كخلايا دماغية في نموذجنا. إنها الأجزاء التي تتعلم من جميع البيانات التي يتم إدخالها في النموذج أثناء التدريب. في الأساس ، هم ذاكرة النموذج ، يخزنون كل المعرفة التي تعلموها.

أكثر أنواع المعلمات شيوعًا هي الأوزان والتحيزات في طبقات النموذج. تحدد الأوزان قوة الاتصال بين عقدتين في الشبكة العصبية ، بينما تسمح التحيزات للنموذج بضبط مخرجاته بشكل مستقل عن مدخلاته. يتم تعديلها أثناء عملية التدريب لتقليل الاختلاف بين تنبؤات النموذج والنتائج الفعلية.

عدد المعلمات في نماذج الذكاء الاصطناعي يشبه إلى حد ما المكونات في الوصفة - يمكن أن يكون لها تأثير كبير على المخرجات. تسمح المزيد من المعلمات للنموذج بالتقاط علاقات أكثر تعقيدًا في البيانات ، مما قد يؤدي إلى أداء أفضل. من ناحية أخرى ، يمكن أن تؤدي العديد من المعلمات إلى زيادة التجهيز ، حيث يصبح النموذج يعرف كل شيء ببيانات التدريب الخاصة به ولكنه يصبح مبتدئًا عندما يتعلق الأمر بمجموعات بيانات جديدة غير مرئية.

في LLMs مثل GPT-3.5 ، تتضمن المعلمات الأوزان والتحيزات في طبقات محول النموذج. تسمح هذه المعلمات للنموذج بفهم سياق الكلمات في الجملة ، وقواعد اللغة ، والعلاقات المعقدة الأخرى في النص.

وإليك سبب أهمية هذا للمسوقين: نظرًا للعدد الكبير من المعلمات في LLMs (غالبًا بالمليارات) ، فإن إدارة هذه النماذج وتدريبها يشبه التلاعب بالكثير من الكرات في وقت واحد ، مما يتطلب بعض العضلات الحاسوبية الجادة. هذا هو السبب في أنه من المفيد للمسوقين كتابة مطالبات واضحة ومفصلة وتحقيق هدف واحد في كل مرة. مع مليارات النقاط للاتصال ، سترغب في جعل مهمة LLM الخاصة بك سهلة قدر الإمكان.

محولات

المحولات (يجب عدم الخلط بينها وبين الروبوت المتغير ذاتيًا) هي نوع من هندسة النماذج المستخدمة في العديد من LLMs ، بما في ذلك GPT-3.5. لقد تم تصميمها للتعامل مع البيانات التي تأتي في تسلسل ، مثل الكلمات في الجملة أو كلمات الأغنية في أغنية.

المحولات لها ما يسمى آلية "الانتباه". إنه مثل دماغ النموذج ، يزن الكلمات المهمة عندما يولد كل كلمة في الاستجابة. هذا يعني أن المحولات يمكن أن تأخذ السياق الكامل لقطعة من النص دفعة واحدة بدلاً من كلمة واحدة في كل مرة.

تتكون المحولات من جزأين رئيسيين:

1. المشفر - يقرأ ويفسر نص الإدخال

2. وحدة فك التشفير - يولد النص الناتج

في بعض الطرز ، يتم استخدام وحدة فك التشفير فقط ، بينما في نماذج أخرى ، يتم استخدام وحدة التشفير فقط.

سبب أهمية ذلك للمسوقين: نظرًا لأن المحولات ترى السياق الكامل لإدخال النص ، فيمكنهم أحيانًا إنشاء نص متسق من حيث الموضوع ولكنه غير صحيح من الناحية الواقعية ، حيث لا يمتلكون مصدرًا للحقيقة يتجاوز الأنماط التي تعلموها في تدريبهم بيانات. لهذا السبب ، من المهم أن يتم التحقق من صحة جميع المحتويات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي من قبل الإنسان.

طبقات الشبكة العصبية

تتكون الشبكات العصبية ، وهي التقنية الأساسية لـ LLMs ، من طبقات من الخلايا العصبية أو العقد الاصطناعية. يتم تصنيف هذه الطبقات إلى ثلاثة أنواع على النحو التالي.

طبقة الإدخال

فكر في طبقة الإدخال على أنها الباب الأمامي للشبكة العصبية. إنه المكان الذي تدخل فيه جميع البيانات أولاً لتتم معالجتها. في حالة البيانات النصية ، قد تكون هذه كلمات أو جمل تريد أن يتعلم النموذج منها. إنه مثل الانطباع الأول عن البيانات في النموذج ، لذا فهو يلعب دورًا مهمًا جدًا في تمهيد الطريق لكل التعلم الذي سيحدث.

طبقات مخفية

بعد مرور البيانات عبر الباب الأمامي ، تواجه مجموعة صاخبة من الطبقات بالداخل - هذه هي طبقاتك المخفية. هذه هي الطبقات بين طبقات الإدخال والإخراج ، والتي تلتقط كل منها أنماطًا واتصالات مختلفة في البيانات وتطبق مجموعة من الأوزان والتحيزات. يطلق عليهم اسم "مخفي" لأننا لا نرى ما يحدث بداخلهم مباشرة ، لكننا نعلم أنهم مسؤولون عن فهم السياق والقواعد والدلالات للنص المُدخل.

طبقة الإخراج

بعد أن دخلت البيانات في مدخلها الكبير من خلال طبقة الإدخال وتنتشر عبر الطبقات المخفية ، فإنها تهبط في طبقة الإخراج. هذه هي المحطة الأخيرة ، الخاتمة الكبرى لرحلتنا الشبكية العصبية. توفر طبقة المخرجات الإجابة على المدخلات المعينة بعد المعالجة عبر الشبكة وتقدم شيئًا يمكننا استخدامه.

كل طبقة في الشبكة العصبية تشبه لبنة البناء ، مما يساعد النموذج على التعلم من البيانات التي يتم تغذيتها. كلما زاد عدد الطبقات ، كلما كان النموذج أكثر عمقًا وتعقيدًا ، وهذا هو السبب في أن LLM يمكن أن تجعل النص الذي يبدو قريبًا جدًا من اللغة البشرية. ومع ذلك ، من المهم ملاحظة أنه في حين أن وجود المزيد من الطبقات يمكن أن يزيد من قدرة النموذج على تعلم الأنماط المعقدة ، إلا أنه يمكن أن يجعل النموذج أيضًا أكثر عرضة للتركيب الزائد ويصعب تدريبه.

يهتم المسوقون أكثر بطبقة الإدخال وطبقة الإخراج. ومع ذلك ، من المهم أن تكون على دراية بكيفية تأثير مدخلاتك على كل من الطبقات المخفية وطبقة الإخراج.

لماذا هذا مهم للمسوقين: تستجيب LLM بشكل جيد بشكل لا يصدق للتوجيهات البسيطة خطوة بخطوة. قاوم الرغبة في الكتابة في فقرات تدفق الوعي ، وكن مستعدًا لتصحيح chatbot الخاص بك وإعادة توجيهه للاقتراب من النتيجة التي تريدها.

كيف يتم تدريب ماجستير في القانون

في حين أن واجهة نموذج لغة كبير مثل ChatGPT بسيطة للغاية ، فإن تطوير المطالبات وفهم المخرجات التي قد تتلقاها ليست كذلك. يمكن أن يساعدك الفهم الأعمق لكيفية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على:

• خطط لمدخلات أفضل وأكثر فاعلية

• حافظ على توقعات معقولة حول كيف يمكن لـ LLM مساعدتك

• فهم الآثار الأخلاقية لـ LLM ، مثل احتمالية التحيز وعدم الدقة والانتحال الأدبي

• حدد النموذج المناسب لأهدافك أو حتى قم بتدريب نموذجك الخاص

• قم باستكشاف أي مشكلات تواجهها مع الإخراج الذي تتلقاه

يعد تدريب LLM عملية معقدة ودقيقة ، ومن الآمن القول أنه لا يوجد اثنان من LLM يتم تدريبهما بنفس الطريقة. ولكن إليك نظرة عامة واسعة على كيفية عمل عملية التدريب.

1. جمع البيانات

تتمثل الخطوة الأولى في تدريب LLM في جمع قدر كبير من مجموعات البيانات النصية. يمكن أن تأتي هذه البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر ، مثل الكتب والمواقع والنصوص الأخرى. الهدف هو عرض النموذج لمجموعة واسعة من استخدامات اللغة وأنماطها وموضوعاتها. بشكل عام ، كلما زادت البيانات لديك ، زادت ذكاء ودقة LLM. ومع ذلك ، هناك أيضًا خطر الإفراط في التدريب ، خاصة إذا كانت مجموعة التدريب متجانسة نسبيًا.

2. المعالجة

ثم تتم معالجة البيانات المجمعة مسبقًا لجعلها مناسبة للتدريب. يمكن أن يتضمن ذلك تنظيف البيانات وإزالة المعلومات غير ذات الصلة وتحويل النص إلى تنسيق يمكن للنموذج فهمه باستخدام نموذج لغة مثل تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات (BERT).

3. اختيار نموذج العمارة

يتم اختيار بنية النموذج ، مثل هندسة المحولات أو RNN أو CNN ، بناءً على المتطلبات المحددة للمهمة. تحدد البنية هيكل الشبكة العصبية ، بما في ذلك عدد الطبقات في الشبكة والوصلات بينها. تعتبر المحولات ممتازة لتوليد النص لأنها تستطيع رؤية السياق ، وتعتبر RNNs مثالية لمهام الترجمة لأنها تحطم البيانات بالتتابع ، وتعد شبكات CNN رائعة لتوليد الصور لأنها تستطيع اكتشاف الأنماط المحلية.

4. تمرين

تتضمن عملية التدريب الفعلية تغذية البيانات المعالجة مسبقًا في النموذج واستخدام نموذج التعلم الآلي لتدريبه. يكتشف النموذج و "يتعلم" الأنماط والعلاقات في كل مجموعة بيانات جديدة ويولد النواتج وفقًا لذلك. يقوم عالم البيانات بتغذية بيانات إضافية واستخدام تقنيات التعلم بالذكاء الاصطناعي لضبط معلمات النموذج (الأوزان والتحيزات) لتحسين المخرجات التي ينتجها. الهدف هو تقليل الاختلاف بين تنبؤات النموذج والبيانات الفعلية ، وهو مقياس يُعرف باسم "الخسارة".

5. التقييم والضبط

بعد التدريب الأولي ، يتم تقييم النموذج على مجموعة منفصلة من البيانات ، تُعرف باسم مجموعة التحقق من الصحة. يساعد هذا في التحقق مما إذا كان النموذج معممًا جيدًا أو إذا كان مناسبًا لبيانات التدريب. استنادًا إلى أداء مجموعة التحقق من الصحة ، يمكن تحسين النموذج بشكل أكبر عن طريق ضبط معلماته أو المعلمات الفائقة لعملية التدريب.

6. اختبارات

أخيرًا ، يتم اختبار النموذج على مجموعة اختبار ، وهي مجموعة منفصلة أخرى من البيانات التي لم يراها أثناء التدريب أو التحقق من الصحة. يعطي هذا مقياسًا نهائيًا لمدى جودة أداء النموذج على البيانات غير المرئية.

الاستفادة من LLMs و Chatbots في تسويق المحتوى

بينما نختتم نظرتنا من وراء الكواليس إلى عالم نماذج اللغات الكبيرة ، من الواضح أن هذه القوى المحركة للذكاء الاصطناعي هي أكثر من مجرد اتجاه عابر. إنهم يقومون بتحويل مشهد تسويق المحتوى ، مما يجعل وظائفنا أسهل ومحتوانا أكثر جاذبية وفعالية.

ولكن ، كما هو الحال مع أي أداة ، فإن فهم كيفية استخدام LLM بشكل صحيح هو المفتاح. ما تعلمته هنا حول العملية المعقدة لبناء وتدريب ماجستير في القانون ، ونقاط قوتها وقيودها ، واعتباراتها الأخلاقية المهمة هو أمر أساسي في ضبط استخدامك ودفعك.

يبحث العديد من مسوقي المحتوى في حذائك عن أدوات فعالة لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لمحتوى شيق وغني بالمعلومات يشبه الإنسان. في Scripted ، نعتقد أنه عندما يجتمع البشر والذكاء الاصطناعي ، يكون المحتوى التسويقي المذهل هو النتيجة. لهذا السبب لدينا عضوية للكتابة البشرية والكتابة بمساعدة الذكاء الاصطناعي - والآن أضفنا عضوية جديدة فقط للمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي.

تمنحك هذه العضوية إمكانية الوصول إلى chatbot و Scout والأفكار المدونة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ومولدات النسخ لكل شيء بدءًا من العناوين الرئيسية إلى الرسوم البيانية. يمكنك بدء تشغيل المحتوى الخاص بك باستخدام AI اليوم من خلال الاشتراك في نسخة تجريبية مدتها 30 يومًا من Scripted هنا.

إذن ، إليك مستقبل تسويق المحتوى ، مستقبل يسير فيه الذكاء الاصطناعي والإبداع البشري جنبًا إلى جنب. دعنا نحتضن قوة النماذج اللغوية الكبيرة ونرى إلى أين تأخذنا هذه الرحلة المثيرة.