LLM を理解することが、効果的なマーケティング コンテンツの秘訣です
公開: 2023-08-04デジタル環境が進化するにつれて、魅力的で効果的なコンテンツを作成するために使用するツールも進化しています。 大きな注目を集めている新興ツールの 1 つは、Large Language Model (LLM) です。 LLM は、膨大な量のテキスト データでトレーニングされた人工知能 (AI) モデルであり、受け取った入力に基づいて人間のようなテキストを生成できます。 これらはコンテンツ作成への取り組み方を変革し、より効率的かつ革新的なものにしています。
ただし、それらを効果的に活用するには、コンテンツ マーケティング担当者がその基本を理解することが重要です。 これには、それらがどのように機能するか、その長所と限界、およびそれらの使用に伴う倫理的考慮事項を理解することが含まれます。 これらのトピックを詳しく掘り下げ、LLM をコンテンツ マーケティング戦略に効果的に組み込むために必要な知識を提供します。
LLM とは何か、LLM がどのように機能し、どのようにトレーニングされるのかについて、カーテンを引き戻します。 これらのモデルがインテリジェントで関連性の高いテキストを生成できるようにする複雑なプロセスについての洞察を提供し、AI 機能の限界を押し上げるだけでなく、コンテンツ マーケティング戦略に革命をもたらしている最も人気のある上位 5 つの LLM について説明します。
確かに、舞台裏で何が起こっているかを理解していなくても LLM を活用することはできますが、AI の基本を深く掘り下げることで、これらのツールの有効性が高まり、コンテンツ マーケティングの取り組みが強化され、戦略がより効率的になります。 ポップコーンを手に取り、大規模言語モデルとともに舞台裏への旅を楽しみましょう。
大規模言語モデルとは何ですか?
大規模言語モデル (LLM) は、深層学習ニューラル ネットワークを使用して大規模なテキストベースのデータセットを取り込んで分析し、新しいコンテンツを生成するアルゴリズムです。 LLMS のサイズは通常数十ギガバイトで、数十億のパラメータがあります。 これらは生成 AI の範疇に属し、画像、ビデオ、その他の種類のメディアを作成できるモデルも含まれます。
LLM は以前から存在していましたが、会話型 AI ツール ChatGPT が一般にリリースされた 2022 年後半に普及しました。 ChatGPT の急速な名声の高まりは、多くの場合、その多用途性、アクセシビリティ、および人間のような方法で関与できる能力に起因します。
最も人気のある上位 4 つの生成 AI LLM
ChatGPT は世界を席巻しました。 あまりにも多くのことに参加した一部のコンテンツ マーケティング担当者は、他にも会話型 AI LLM を選択できることに気づいていません。 ここでは、最も大きく、最も人気のある上位 5 つを簡単に見ていきます。
OpenAIによるChatGPT
最も馴染みのあるものから始めます。ChatGPT は、GPT-3.5 (オプションで GPT-4 へのアクセスを含む) 言語モデルを搭載したオープンソース AI チャットボットです。 ユーザーと自然言語で会話することができます。 ChatGPT は幅広いトピックについてトレーニングされており、質問への回答、情報の提供、見出し、概要、クリエイティブなコンテンツの生成など、さまざまなタスクを支援できます。 フレンドリーで役に立つように設計されており、さまざまな会話スタイルやコンテキストに適応できます。
Google の LaMDA
LaMDA は、ダイアログに特化したトランスフォーマーベースのモデルのファミリーです。 これらの AI モデルは、1.56T ワードの公開対話データに基づいてトレーニングされています。 LaMBDA は、幅広いトピックについて自由に会話を行うことができます。 従来のチャットボットとは異なり、事前定義されたパスに限定されず、会話の方向に適応できます。
Google の PaLM
PaLM は、複雑な学習や推論を含むさまざまなタスクを処理できる言語モデルです。 言語テストや推論テストでは、最先端の言語モデルや人間を上回るパフォーマンスを発揮します。 PaLM システムは、少数ショット学習アプローチを使用して少量のデータから一般化し、人間が新しい問題を解決するために知識を学習および適用する方法を近似します。
ラマ by メタ
Llama は、複数の言語をカバーする幅広いデータセットでトレーニングされたテキストからテキストへの変換モデルです。 Llama は、多くの言語を越えた自然言語処理 (NLP) タスクで最先端のパフォーマンスを実現できます。
もちろん、市場には Google Bard や Microsoft Bing など、さらに多くの LLM が存在し、その数は日に日に増加しています。 それに加えて、テクノロジー リーダーは AI やチャットボットを M365 Copilot、Salesforce Einstein、Google Docs などの製品に組み込んでいます。
ChatGPT のような LLM はマーケティングでどのように使用されますか?
大規模な言語モデルの概要を理解したところで、OpenAI および同様の LLM による ChatGPT がマーケティング コンテンツの作成とエンゲージメントにどのように大きな影響を与える可能性があるかについて話しましょう。 これらの AI ツールはコンテンツを理解、生成、予測できるため、さまざまな部門のマーケティング担当者にとって役立ちます。 マーケティング担当者による LLM の最も一般的な使用例には次のようなものがあります。
ブログ投稿のアイデアを生成する
コンテンツを構築したいトピックやキーワードがある場合、LLM はブログ投稿のアイデアをブレインストーミングするのに非常に役立ちます。 トピックや対象読者に基づいてさまざまな提案を提供し、ユニークで魅力的なブログ投稿を作成できるようにします。
ブログのアウトラインの作成
LLM は、構造化されたコンテンツ フレームワークを生成することで、考えやアイデアを整理するのに役立ちます。 また、詳細なアウトラインを作成し、それを再構成、再加工、または拡張して、コンテンツ部分の目的と目標を反映した最終的なアウトラインを作成することもできます。
ソーシャルメディアへの投稿を書く
LLM はアルゴリズムの一部としてセンチメント分析を行うため、ブランドのトピック、視聴者、声に基づいて、文脈に応じて魅力的なコンテンツを生成できます。 あなたが提供する指示とコンテキストを使用して、LLM は魅力的な投稿をすばやく作成し、ソーシャル メディアのエンゲージメントを高めます。
マーケティング戦略の策定
一般的に言えば、マーケティング戦略を立てるという課題は人間の頭脳に任せるのが最善です。 しかし、LLM はこのプロセスを支援するために多くのことができます。 彼らは、戦略に含めるべき要素のリストを提供し、ターゲット市場に関する質問に答え、既存の戦略に不足している部分がないかクロスチェックし、目標、対象ユーザー、業界のトレンドに基づいて洞察力に富んだ提案と創造的なアイデアを提供します。
対象ユーザーのプロフィールを構築する
LLM は、自身の知識とインターネット閲覧を組み合わせて、人口統計データ、消費者行動、対象ユーザーの興味に基づいて詳細な購入者ペルソナを生成できます。 彼らはあなたの視聴者プロフィールの最初の草稿を書くことができ、あなたはそれを必要に応じて磨き上げ、完成させることができます。
コンテンツマーケターのためのLLMの基本
ほとんどのコンテンツ マーケティング担当者は、ニューラル ネットワークの仕組みを理解したり、機械学習の専門家になる必要はありません。 ただし、LLM とテクノロジーの進歩について基本的に理解しておくと、LLM の長所と短所をより深く理解できるようになり、さまざまなユースケースに応じてさまざまなタイプの LLM を活用できるようになると役立つ場合があります。
大規模な言語モデルがどのように機能するかについてのこれらの技術的側面を理解すると、これらのツールをより効果的に使用し、問題が発生した場合にそれを検出するのに役立ちます。
パラメーター
機械学習と LLM のコンテキストでは、パラメーターは過去のトレーニング データセットから学習されたモデルの一部です。 パラメータをモデルの脳細胞と考えてください。 これらは、トレーニング中にモデルに供給されたすべてのデータから学習するビットです。 基本的に、これらはモデルのメモリであり、モデルが学習したすべての知識が保存されます。
最も一般的なタイプのパラメーターは、モデルのレイヤーの重みとバイアスです。 重みはニューラル ネットワーク内の 2 つのノード間の接続の強さを決定しますが、バイアスによりモデルは入力とは独立して出力を調整できます。 これらは、モデルの予測と実際の結果の差を最小限に抑えるために、トレーニング プロセス中に調整されます。
AI モデルのパラメーターの数はレシピの材料に似ており、出力に大きな影響を与える可能性があります。 パラメーターが増えると、モデルはデータ内のより複雑な関係をキャプチャできるようになり、パフォーマンスの向上につながる可能性があります。 一方で、パラメーターが多すぎると、モデルがトレーニング データについては何でも知っているが、新しいまだ見たことのないデータセットに関しては初心者になる、過学習につながる可能性があります。
GPT-3.5 のような LLM では、パラメーターにはモデルのトランスフォーマー層の重みとバイアスが含まれます。 これらのパラメーターにより、モデルは文内の単語のコンテキスト、言語の文法、テキスト内のその他の複雑な関係を理解できるようになります。
これがマーケティング担当者にとって重要な理由は次のとおりです。LLM のパラメーターが多数 (多くの場合、数十億) あることを考えると、これらのモデルの管理とトレーニングは、一度に大量のボールをジャグリングするようなもので、かなりの計算能力が必要です。 だからこそ、マーケティング担当者にとって、明確で詳細なプロンプトを作成し、一度に 1 つの目標を達成することが重要です。 何十億もの点を接続する必要があるため、LLM の仕事をできるだけ簡単にしたいと思うでしょう。
トランスフォーマー
トランスフォーマー (自己変化ロボット Ilk と混同しないでください) は、GPT-3.5 を含む多くの LLM で使用されるモデル アーキテクチャの一種です。 これらは、文内の単語や歌の歌詞など、一連のデータを処理するために構築されています。
トランスフォーマーには「注意」メカニズムと呼ばれるものがあります。 これはモデルの頭脳のようなもので、応答内の各単語を生成するときにどの単語が重要であるかを比較検討します。 これは、トランスフォーマーが一度に 1 単語ずつではなく、テキストのコンテキスト全体を一度に取り込めることを意味します。
変圧器は 2 つの主要部分で構成されます。
エンコーダー - 入力テキストを読み取り、解釈します。
デコーダ - 出力テキストを生成します
一部のモデルではデコーダのみが使用され、他のモデルではエンコーダのみが使用されます。
これがマーケティング担当者にとって重要な理由: トランスフォーマーはテキスト入力のコンテキスト全体を認識するため、トレーニングで学んだパターンを超える真実の情報源を持たないため、テーマ的には一貫していても事実としては不正確なテキストを生成することがあります。データ。 このため、AI が生成したすべてのコンテンツは人間によって事実確認されることが重要です。
ニューラルネットワーク層
LLM の基礎となるテクノロジーであるニューラル ネットワークは、人工ニューロンまたはノードの層で構成されています。 これらの層は以下の 3 種類に分類されます。
入力層
入力層はニューラル ネットワークの玄関口と考えてください。 すべてのデータが最初に処理される場所です。 テキスト データの場合、モデルに学習させたい単語や文がこれにあたります。 これはモデルのデータに対する第一印象のようなものであるため、これから起こるすべての学習の準備を整える上で非常に重要な役割を果たします。
非表示レイヤー
データが正面玄関を通過すると、内部で賑やかなレイヤーのグループに遭遇します。これが隠れレイヤーです。 これらは入力層と出力層の間にある層で、それぞれがデータ内の異なるパターンと接続を取得し、一連の重みとバイアスを適用します。 これらは内部で何が起こっているかを直接見ることができないため、「隠された」と呼ばれますが、入力テキストのコンテキスト、文法、セマンティクスを理解する責任があることはわかっています。
出力層
データは入力層を通って大きく入り込み、隠れ層をピンボールで通過した後、出力層に到達します。 これが終点であり、ニューラル ネットワークの旅のグランド フィナーレです。 出力層は、ネットワークを介して処理された後、指定された入力に対する答えを提供し、使用できるものを提供します。
ニューラル ネットワークの各層は構成要素のようなもので、モデルが与えられたデータから学習するのを助けます。 層が増えるほど、モデルはより深く、より複雑になります。そのため、LLM は人間の言語にかなり近いように聞こえるテキストを作成できます。 ただし、層を増やすと複雑なパターンを学習するモデルの能力が向上する一方で、モデルが過学習しやすくなり、トレーニングが難しくなる可能性があることに注意することが重要です。
マーケターが最も懸念するのは入力層と出力層です。 ただし、入力が隠れ層と出力層の両方にどのような影響を与えるかを認識することが重要です。
これがマーケティング担当者にとって重要な理由: LLM は段階的なシンプルな指示に信じられないほどよく反応します。 意識の流れの段落を入力したい衝動を抑え、チャットボットを修正してリダイレクトして、望む結果に近づける準備をしてください。
LLM のトレーニング方法
ChatGPT のような大規模な言語モデルのインターフェイスは非常にシンプルですが、プロンプトを開発したり、受け取る可能性のある出力を理解したりするのは簡単ではありません。 これらの AI モデルがどのようにトレーニングされるかをより深く理解することは、次のことに役立ちます。
より適切で効果的なインプットを計画する
LLM がどのように役立つかについて合理的な期待を維持する
偏見、不正確さ、盗用の可能性など、LLM の倫理的影響を理解する
目標に適したモデルを選択するか、独自のモデルをトレーニングすることもできます
受信した出力で発生した問題のトラブルシューティングを行う
LLM のトレーニングは複雑で微妙なプロセスであり、同じ方法でトレーニングされる LLM は 2 つとないと言っても過言ではありません。 ただし、トレーニング プロセスがどのように機能するかについての概要は次のとおりです。
データ収集
LLM をトレーニングする最初のステップは、大量のテキスト データセットを収集することです。 このデータは、書籍、Web サイト、その他のテキストなど、さまざまなソースから取得できます。 目標は、モデルを幅広い言語使用法、スタイル、トピックにさらすことです。 一般に、データが多ければ多いほど、LLM はよりインテリジェントで正確になります。 ただし、特にトレーニング セットが比較的均一な場合は、オーバートレーニングのリスクもあります。
前処理
収集されたデータは、トレーニングに適したものになるよう前処理されます。 これには、データのクリーニング、無関係な情報の削除、Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) などの言語モデルを使用してモデルが理解できる形式にテキストを変換することが含まれる場合があります。
モデルアーキテクチャの選択
トランスフォーマー アーキテクチャ、RNN、CNN などのモデルのアーキテクチャは、タスクの特定の要件に基づいて選択されます。 アーキテクチャは、ネットワーク内の層の数や層間の接続など、ニューラル ネットワークの構造を定義します。 トランスフォーマーはコンテキストを認識できるためテキスト生成に最適であり、RNN はデータを順次処理するため翻訳タスクに最適であり、CNN はローカル パターンを検出できるため画像生成に最適です。
トレーニング
実際のトレーニング プロセスには、前処理されたデータをモデルにフィードし、機械学習モデルを使用してトレーニングすることが含まれます。 モデルは、新しい各データセット内のパターンと関係を検出して「学習」し、それに応じて出力を生成します。 データ サイエンティストは追加データを供給し、AI 学習技術を使用してモデルのパラメーター (重みとバイアス) を調整し、モデルが生成する出力を最適化します。 目標は、モデルの予測と実際のデータの間の差異、つまり「損失」として知られる尺度を最小限に抑えることです。
評価と微調整
初期トレーニングの後、モデルは検証セットと呼ばれる別のデータセットで評価されます。 これは、モデルが適切に一般化されているかどうか、またはトレーニング データに過剰適合しているかどうかを確認するのに役立ちます。 検証セットのパフォーマンスに基づいて、モデルのパラメーターまたはトレーニング プロセスのハイパーパラメーターを調整することで、モデルをさらに微調整することができます。
テスト
最後に、モデルはテスト セット、つまりトレーニングまたは検証中に表示されなかった別のデータのセットでテストされます。 これにより、モデルが目に見えないデータに対してどの程度うまく機能するかについての最終的な尺度が得られます。
コンテンツマーケティングにおけるLLMとチャットボットの活用
大規模言語モデルの世界の舞台裏をまとめると、これらの AI の有力企業が単なる一時的なトレンドではないことは明らかです。 彼らはコンテンツ マーケティングの状況を変革し、私たちの仕事を容易にし、コンテンツをより魅力的で効果的なものにしています。
ただし、他のツールと同様に、LLM の適切な使用方法を理解することが重要です。 LLM の構築とトレーニングの複雑なプロセス、LLM の強みと限界、重要な倫理的考慮事項についてここで学んだことは、使用法とプロンプトを微調整するのに役立ちます。
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