Das Verständnis von LLMs ist das Geheimnis erfolgreicher Marketinginhalte

Mit der Weiterentwicklung der digitalen Landschaft entwickeln sich auch die Tools weiter, mit denen wir ansprechende und effektive Inhalte erstellen. Ein neues Werkzeug, das erheblich an Bedeutung gewonnen hat, ist das Large Language Model (LLM). LLMs sind Modelle der künstlichen Intelligenz (KI), die auf riesigen Textdatenmengen trainiert werden und es ihnen ermöglichen, auf der Grundlage der empfangenen Eingaben menschenähnlichen Text zu generieren. Sie verändern die Art und Weise, wie wir die Erstellung von Inhalten angehen, und machen sie effizienter und innovativer.

Um sie jedoch effektiv nutzen zu können, ist es für Content-Vermarkter von entscheidender Bedeutung, ihre Grundlagen zu verstehen. Dazu gehört das Verständnis ihrer Funktionsweise, ihrer Stärken und Grenzen sowie der ethischen Überlegungen, die mit ihrer Verwendung verbunden sind. Wir vertiefen uns in diese Themen und vermitteln Ihnen das Wissen, das Sie benötigen, um LLMs effektiv in Ihre Content-Marketing-Strategie zu integrieren.

Wir zeigen Ihnen, was LLMs sind, wie sie funktionieren und wie sie ausgebildet werden. Wir geben Ihnen Einblicke in den komplexen Prozess, der es diesen Modellen ermöglicht, intelligenten, relevanten Text zu generieren und decken die fünf beliebtesten LLMs ab, die nicht nur die Grenzen der KI-Fähigkeiten erweitern, sondern auch Content-Marketing-Strategien revolutionieren.

Während Sie LLMs sicherlich nutzen können, ohne zu verstehen, was hinter den Kulissen passiert, wird ein tieferes Eintauchen in die Grundlagen der KI die Effektivität dieser Tools erhöhen, Ihre Content-Marketing-Bemühungen verbessern und Ihre Strategie effizienter machen. Schnappen Sie sich Ihr Popcorn und machen Sie es sich bequem, während wir mit Large Language Models eine Reise hinter die Bühne unternehmen.

Was ist ein großes Sprachmodell?

Ein großes Sprachmodell (LLM) ist ein Algorithmus, der Deep-Learning-Neuronale Netze nutzt, um umfangreiche textbasierte Datensätze aufzunehmen und zu analysieren, um neue Inhalte zu erstellen. LLMS sind typischerweise mehrere zehn Gigabyte groß und verfügen über Milliarden von Parametern. Sie fallen unter den Begriff generative KI, zu der auch Modelle gehören, die Bilder, Videos und andere Arten von Medien erstellen können.

LLMs gibt es schon seit einiger Zeit, wurden jedoch Ende 2022 populär, als das Konversations-KI-Tool ChatGPT der Öffentlichkeit zugänglich gemacht wurde. Der schnelle Aufstieg von ChatGPT wird oft auf seine Vielseitigkeit, Zugänglichkeit und die Fähigkeit zurückgeführt, sich auf menschenähnliche Weise zu engagieren.

Die vier beliebtesten generativen KI-LLMs

ChatGPT hat die Welt im Sturm erobert. So sehr, dass einige Content-Vermarkter, die mit an Bord gesprungen sind, nicht einmal erkennen, dass es noch andere Konversations-KI-LLMs zur Auswahl gibt. Hier ist ein kurzer Blick auf die fünf größten und beliebtesten.

ChatGPT von OpenAI

Beginnen wir mit dem Bekanntesten: ChatGPT ist ein Open-Source-KI-Chatbot, der auf dem Sprachmodell GPT-3.5 (mit optionalem Zugriff auf GPT-4) basiert. Es ist in der Lage, mit Benutzern Gespräche in natürlicher Sprache zu führen. ChatGPT ist in einem breiten Themenspektrum geschult und kann bei verschiedenen Aufgaben wie der Beantwortung von Fragen, der Bereitstellung von Informationen sowie der Erstellung von Schlagzeilen, Gliederungen und kreativen Inhalten – und vielem mehr – behilflich sein. Es ist freundlich und hilfsbereit gestaltet und kann an verschiedene Gesprächsstile und Kontexte angepasst werden.

LaMDA von Google

LaMDA ist eine Familie transformatorbasierter Modelle, die auf den Dialog spezialisiert sind. Diese KI-Modelle werden anhand von 1,56 T Wörtern öffentlicher Dialogdaten trainiert. LaMBDA kann sich an ungezwungenen Gesprächen zu einem breiten Themenspektrum beteiligen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Chatbots ist er nicht auf vordefinierte Pfade beschränkt und kann sich an die Gesprächsrichtung anpassen.

PaLM von Google

PaLM ist ein Sprachmodell, das verschiedene Aufgaben bewältigen kann, einschließlich komplexer Lern- und Argumentationsaufgaben. Es kann modernste Sprachmodelle und Menschen bei Sprach- und Argumentationstests übertreffen. Das PaLM-System nutzt einen Few-Shot-Learning-Ansatz, um aus kleinen Datenmengen zu verallgemeinern und so annähernd zu erreichen, wie Menschen lernen und Wissen anwenden, um neue Probleme zu lösen.

Lama von Meta

Llama ist ein Text-zu-Text-Transformatormodell, das auf einer Vielzahl von Datensätzen trainiert wird, die mehrere Sprachen abdecken. Llama ist in der Lage, bei vielen sprachübergreifenden NLP-Aufgaben (Natural Language Processing) Spitzenleistungen zu erbringen.

Natürlich gibt es noch viel mehr LLMs auf dem Markt, wie Google Bard und Microsoft Bing – und die Zahl wächst von Tag zu Tag. Darüber hinaus integrieren Technologieführer KI und Chatbots in Produkte wie M365 Copilot, Salesforce Einstein und Google Docs.

Wie werden LLMs wie ChatGPT im Marketing eingesetzt?

Nachdem Sie nun einen Überblick über die große Sprachmodelllandschaft haben, sprechen wir darüber, wie ChatGPT von OpenAI und ähnliche LLMs das Potenzial haben, einen erheblichen Einfluss auf die Erstellung und das Engagement von Marketinginhalten zu haben. Diese KI-Tools können Inhalte verstehen, generieren und vorhersagen, was für Vermarkter in einer Vielzahl von Funktionen nützlich ist. Zu den beliebtesten Anwendungen von LLMs durch Vermarkter gehören:

Generierung von Ideen für Blogbeiträge

Wenn Sie ein Thema oder ein Schlüsselwort haben, zu dem Sie Inhalte erstellen möchten, sind LLMs beim Brainstorming von Blog-Post-Ideen unglaublich hilfreich. Sie können basierend auf Ihrem Thema und Ihrer Zielgruppe vielfältige Vorschläge machen, sodass Sie einzigartige, überzeugende Blogbeiträge erstellen können.

Entwickeln von Blog-Entwürfen

LLMs können Ihnen helfen, Ihre Gedanken und Ideen zu organisieren, indem sie strukturierte Inhaltsrahmen erstellen. Sie können auch detaillierte Gliederungen erstellen, die Sie dann umstrukturieren, überarbeiten oder erweitern können, sodass Ihre endgültige Gliederung den Zweck und die Ziele des Inhalts widerspiegelt.

Verfassen von Social-Media-Beiträgen

Da LLMs als Teil ihres Algorithmus eine Stimmungsanalyse durchführen, können sie ansprechende, kontextrelevante Inhalte basierend auf dem Thema, der Zielgruppe und der Stimme Ihrer Marke generieren. Mit den von Ihnen bereitgestellten Anweisungen und dem Kontext können LLMs schnell fesselnde Beiträge schreiben und so das Engagement in den sozialen Medien steigern.

Entwicklung einer Marketingstrategie

Im Allgemeinen überlässt man die Herausforderung, eine Marketingstrategie zu entwickeln, am besten dem menschlichen Gehirn. Aber LLMs können viel dazu beitragen, diesen Prozess zu unterstützen. Sie können eine Liste der Elemente bereitstellen, die Ihre Strategie umfassen sollte, Fragen zu Ihrem Zielmarkt beantworten, Ihre bestehende Strategie auf fehlende Teile überprüfen und aufschlussreiche Vorschläge und kreative Ideen basierend auf Ihren Zielen, Ihrer Zielgruppe und Branchentrends liefern.

Erstellen von Zielgruppenprofilen

LLMs können ihr eigenes Wissen in Verbindung mit dem Surfen im Internet nutzen, um detaillierte Käuferpersönlichkeiten basierend auf demografischen Daten, Verbraucherverhalten und Interessen Ihrer Zielgruppe zu generieren. Sie können einen ersten Entwurf Ihrer Zielgruppenprofile verfassen, den Sie dann nach Bedarf verfeinern und perfektionieren können.

LLM-Grundlagen für Content-Marketer

Die meisten Content-Vermarkter müssen nicht verstehen, wie neuronale Netze funktionieren, oder Experten für maschinelles Lernen werden. Es könnte jedoch hilfreich sein, wenn Sie über ein grundlegendes Verständnis von LLMs und Fortschritten in der Technologie verfügen, damit Sie deren Stärken und Schwächen besser verstehen – und sogar verschiedene Arten von LLMs für verschiedene Anwendungsfälle nutzen können.

Wenn Sie diese technischen Aspekte der Funktionsweise großer Sprachmodelle verstehen, können Sie diese Tools effektiver nutzen und Fehler erkennen.

Parameter

Im Zusammenhang mit maschinellem Lernen und LLMs sind Parameter die Teile des Modells, die aus historischen Trainingsdatensätzen gelernt wurden. Stellen Sie sich Parameter als die Gehirnzellen unseres Modells vor. Dabei handelt es sich um die Teile, die aus allen Daten lernen, die während des Trainings in das Modell eingespeist werden. Im Wesentlichen sind sie das Gedächtnis des Modells und speichern das gesamte gelernte Wissen.

Die häufigsten Parametertypen sind Gewichtungen und Verzerrungen in den Modellschichten. Gewichte bestimmen die Stärke der Verbindung zwischen zwei Knoten im neuronalen Netzwerk, während Bias es dem Modell ermöglichen, seine Ausgabe unabhängig von seiner Eingabe anzupassen. Diese werden während des Trainingsprozesses angepasst, um den Unterschied zwischen den Vorhersagen des Modells und den tatsächlichen Ergebnissen zu minimieren.

Die Anzahl der Parameter in KI-Modellen ähnelt in etwa den Zutaten in einem Rezept – sie können einen erheblichen Einfluss auf das Ergebnis haben. Durch mehr Parameter kann das Modell komplexere Beziehungen in den Daten erfassen, was zu einer besseren Leistung führen kann. Andererseits können zu viele Parameter zu einer Überanpassung führen, bei der das Modell bei seinen Trainingsdaten zum Besserwisser, bei neuen, noch nie gesehenen Datensätzen jedoch zum Neuling wird.

In LLMs wie GPT-3.5 umfassen die Parameter die Gewichte und Bias in den Transformatorschichten des Modells. Mithilfe dieser Parameter kann das Modell den Kontext von Wörtern in einem Satz, die Grammatik der Sprache und andere komplexe Beziehungen im Text verstehen.

Deshalb ist dies für Vermarkter wichtig: Angesichts der großen Anzahl von Parametern in LLMs (oft in Milliardenhöhe) ist die Verwaltung und das Training dieser Modelle wie das Jonglieren mit vielen Bällen auf einmal, was einiges an Rechenleistung erfordert. Aus diesem Grund ist es für Vermarkter wichtig, klare, detaillierte Aufforderungen zu verfassen und jeweils ein Ziel zu erreichen. Da es Milliarden von Punkten zu verbinden gilt, möchten Sie die Arbeit Ihres LLM so einfach wie möglich gestalten.

Transformer

Transformatoren (nicht zu verwechseln mit sich selbst verändernden Robotern) sind eine Art Modellarchitektur, die in vielen LLMs, einschließlich GPT-3.5, verwendet wird. Sie sind darauf ausgelegt, Daten zu verarbeiten, die in einer Reihenfolge vorliegen, etwa die Wörter in einem Satz oder den Text in einem Lied.

Transformatoren verfügen über einen sogenannten „Aufmerksamkeits“-Mechanismus. Es ist wie das Gehirn des Modells, das abwägt, welche Wörter wichtig sind, wenn es jedes Wort in der Antwort generiert. Dies bedeutet, dass Transformatoren den gesamten Kontext eines Textabschnitts auf einmal erfassen können und nicht nur ein Wort nach dem anderen.

Transformatoren bestehen aus zwei Hauptteilen:

1. Der Encoder – liest und interpretiert den Eingabetext

2. Der Decoder – generiert den Ausgabetext

Bei einigen Modellen wird nur der Decoder verwendet, während bei anderen nur der Encoder verwendet wird.

Warum dies für Vermarkter wichtig ist: Da Transformatoren den gesamten Kontext der Texteingabe sehen, können sie manchmal Texte generieren, die thematisch konsistent, aber sachlich falsch sind, da sie über die Muster, die sie in ihrer Schulung gelernt haben, keine Quelle der Wahrheit haben Daten. Aus diesem Grund ist es wichtig, dass alle KI-generierten Inhalte von einem Menschen auf Fakten überprüft werden.

Schichten neuronaler Netzwerke

Neuronale Netze, die zugrunde liegende Technologie für LLMs, bestehen aus Schichten künstlicher Neuronen oder Knoten. Diese Schichten werden wie folgt in drei Typen eingeteilt.

Eingabeebene

Stellen Sie sich die Eingabeschicht als die Eingangstür des neuronalen Netzwerks vor. Hier gelangen zunächst alle Daten zur Verarbeitung. Im Fall von Textdaten können dies Wörter oder Sätze sein, aus denen das Modell lernen soll. Es ist wie der erste Eindruck des Modells von den Daten und spielt daher eine ziemlich wichtige Rolle bei der Vorbereitung der bevorstehenden Lernprozesse.

Versteckte Ebenen

Nachdem die Daten durch die Vordertür gelangt sind, treffen sie im Inneren auf eine geschäftige Gruppe von Schichten – das sind Ihre verborgenen Schichten. Dabei handelt es sich um die Schichten zwischen der Eingabe- und der Ausgabeschicht, die jeweils unterschiedliche Muster und Zusammenhänge in den Daten aufgreifen und eine Reihe von Gewichtungen und Verzerrungen anwenden. Sie werden „versteckt“ genannt, weil wir nicht direkt sehen, was in ihnen vorgeht, aber wir wissen, dass sie für das Verständnis des Kontexts, der Grammatik und der Semantik des Eingabetextes verantwortlich sind.

Ausgabeschicht

Nachdem die Daten ihren großen Auftritt durch die Eingabeebene und durch die verborgenen Ebenen geschafft haben, landen sie auf der Ausgabeebene. Dies ist die letzte Station, das große Finale unserer Reise zum neuronalen Netzwerk. Die Ausgabeschicht liefert die Antwort auf die gegebenen Eingaben nach der Verarbeitung durch das Netzwerk und liefert etwas, das wir verwenden können.

Jede Schicht in einem neuronalen Netzwerk ist wie ein Baustein und hilft dem Modell, aus den ihm zugeführten Daten zu lernen. Je mehr Schichten, desto tiefer und komplexer das Modell, weshalb LLMs Texte erzeugen können, die der menschlichen Sprache ziemlich nahe kommen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass mehr Ebenen zwar die Fähigkeit eines Modells zum Erlernen komplexer Muster erhöhen können, das Modell jedoch auch anfälliger für Überanpassungen und schwieriger zu trainieren sein kann.

Vermarkter sind vor allem auf die Eingabeschicht und die Ausgabeschicht bedacht. Es ist jedoch wichtig, sich darüber im Klaren zu sein, wie sich Ihre Eingabe sowohl auf die verborgenen Ebenen als auch auf die Ausgabeebene auswirkt.

Warum das für Vermarkter wichtig ist: LLMs reagieren unglaublich gut auf Schritt-für-Schritt-Anleitungen. Widerstehen Sie dem Drang, Absätze aus dem Bewusstseinsstrom einzutippen, und seien Sie darauf vorbereitet, Ihren Chatbot zu korrigieren und umzuleiten, um dem gewünschten Ergebnis näher zu kommen.

Wie LLMs ausgebildet werden

Während die Benutzeroberfläche eines großen Sprachmodells wie ChatGPT sehr einfach ist, ist das Entwickeln von Eingabeaufforderungen und das Verstehen der Ausgabe, die Sie möglicherweise erhalten, nicht sehr einfach. Ein tieferes Verständnis darüber, wie diese KI-Modelle trainiert werden, kann Ihnen dabei helfen:

• Planen Sie bessere und effektivere Eingaben

• Behalten Sie angemessene Erwartungen darüber bei, wie das LLM Ihnen helfen kann

• Verstehen Sie die ethischen Implikationen von LLMs, wie z. B. das Potenzial für Voreingenommenheit, Ungenauigkeit und Plagiat

• Wählen Sie das richtige Modell für Ihre Ziele oder trainieren Sie sogar Ihr eigenes

• Beheben Sie alle Probleme, die bei der Ausgabe, die Sie erhalten, auftreten

Das Training von LLMs ist ein komplexer, differenzierter Prozess, und man kann mit Sicherheit sagen, dass keine zwei LLMs auf die gleiche Weise trainiert werden. Aber hier ist ein allgemeiner Überblick darüber, wie der Trainingsprozess funktioniert.

1. Datensammlung

Der erste Schritt beim Training von LLMs besteht darin, eine große Menge an Textdatensätzen zu sammeln. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, beispielsweise aus Büchern, Websites und anderen Texten. Ziel ist es, das Modell einem breiten Spektrum an Sprachgebrauch, Stilen und Themen auszusetzen. Generell gilt: Je mehr Daten Sie haben, desto intelligenter und genauer wird das LLM sein. Allerdings besteht auch die Gefahr eines Übertrainings, insbesondere wenn der Trainingssatz relativ homogen ist.

2. Vorverarbeitung

Die gesammelten Daten werden dann vorverarbeitet, um sie für das Training geeignet zu machen. Dies kann das Bereinigen der Daten, das Entfernen irrelevanter Informationen und das Konvertieren des Textes in ein Format umfassen, das das Modell mithilfe eines Sprachmodells wie Bidirektionale Encoder-Repräsentationen von Transformers (BERT) verstehen kann.

3. Auswahl der Modellarchitektur

Die Architektur des Modells, beispielsweise Transformer Architecture, RNN oder CNN, wird basierend auf den spezifischen Anforderungen der Aufgabe ausgewählt. Die Architektur definiert die Struktur des neuronalen Netzwerks, einschließlich der Anzahl der Schichten im Netzwerk und der Verbindungen zwischen ihnen. Transformer eignen sich hervorragend für die Textgenerierung, da sie den Kontext erkennen können, RNNs eignen sich ideal für Übersetzungsaufgaben, da sie Daten sequentiell verarbeiten, und CNNs eignen sich hervorragend für die Bildgenerierung, da sie lokale Muster erkennen können.

4. Ausbildung

Der eigentliche Trainingsprozess besteht darin, die vorverarbeiteten Daten in das Modell einzuspeisen und es mithilfe eines maschinellen Lernmodells zu trainieren. Das Modell erkennt und „lernt“ die Muster und Beziehungen in jedem neuen Datensatz und generiert entsprechende Ausgaben. Ein Datenwissenschaftler speist zusätzliche Daten ein und nutzt KI-Lerntechniken, um die Parameter des Modells (Gewichte und Verzerrungen) anzupassen und so die erzeugte Ausgabe zu optimieren. Das Ziel besteht darin, den Unterschied zwischen den Vorhersagen des Modells und den tatsächlichen Daten zu minimieren, ein Maß, das als „Verlust“ bezeichnet wird.

5. Auswertung und Feinabstimmung

Nach dem ersten Training wird das Modell anhand eines separaten Datensatzes, dem so genannten Validierungssatz, bewertet. Dies hilft zu überprüfen, ob das Modell gut verallgemeinert werden kann oder ob es zu stark an die Trainingsdaten angepasst ist. Basierend auf der Leistung des Validierungssatzes kann das Modell durch Anpassen seiner Parameter oder der Hyperparameter des Trainingsprozesses weiter verfeinert werden.

6. Testen

Schließlich wird das Modell anhand eines Testsatzes getestet, einem weiteren separaten Datensatz, den es während des Trainings oder der Validierung nicht gesehen hat. Dies liefert ein endgültiges Maß dafür, wie gut das Modell wahrscheinlich mit unsichtbaren Daten umgehen wird.

Nutzung von LLMs und Chatbots im Content-Marketing

Während wir unseren Blick hinter die Kulissen der Welt der großen Sprachmodelle abschließen, wird klar, dass diese KI-Kraftpakete mehr als nur ein vorübergehender Trend sind. Sie verändern die Content-Marketing-Landschaft, machen unsere Arbeit einfacher und unsere Inhalte ansprechender und effektiver.

Aber wie bei jedem Tool ist es wichtig zu verstehen, wie man LLMs richtig nutzt. Was Sie hier über den komplexen Prozess des Aufbaus und der Ausbildung von LLMs, ihre Stärken und Grenzen sowie ihre wichtigen ethischen Überlegungen gelernt haben, ist entscheidend für die Feinabstimmung Ihrer Nutzung und Anleitung.

Viele Content-Vermarkter in Ihrer Nähe suchen nach effektiven Tools, um generative KI für interessante, informative und menschenähnliche Inhalte zu nutzen. Wir bei Scripted glauben, dass, wenn Menschen und KI zusammenkommen, erstaunliche Marketinginhalte entstehen. Aus diesem Grund haben wir Mitgliedschaften für menschliches Schreiben und menschliches und KI-gestütztes Schreiben – und jetzt haben wir eine neue Mitgliedschaft nur für KI-generierte Inhalte hinzugefügt.

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Auf geht's also in die Zukunft des Content-Marketings, eine Zukunft, in der KI und menschliche Kreativität Hand in Hand gehen. Lassen Sie uns die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle nutzen und sehen, wohin uns diese aufregende Reise führt.