Libere la automatización y la innovación creando su propio GPT

Las GPT están desempeñando un papel cada vez más importante en las herramientas de marketing impulsadas por inteligencia artificial. Al alimentar a los GPT (Transformador generativo preentrenado) con información y contenido relevante para su propósito, puede entrenarlos para generar texto similar a un humano en respuesta a preguntas e indicaciones.

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GPT se convirtió en un término familiar en 2022 con el lanzamiento de ChatGPT, pero empresas de todo tipo han comenzado a crear sus propios GPT. De hecho, se crearon más de 3 millones de GPT personalizados entre noviembre de 2023 y enero de 2024 (SEO.ai). Saber cómo hacer un GPT puede ser una habilidad esencial para tu agencia de marketing digital.

¿Qué son los GPT?

Como se señaló anteriormente, GPT significa Transformador generativo preentrenado. Los GPT son un tipo de modelo de lenguaje que puede generar respuestas a preguntas, indicaciones e instrucciones, generando a menudo texto similar a un humano. Sin embargo, la calidad del texto generado por estos modelos de IA depende de la entrada de datos en ellos y del ajuste y entrenamiento que se produce detrás de escena.

Uno de los GPT más conocidos es ChatGPT, que puede proporcionar respuestas de texto y ayudar con una amplia variedad de tareas, incluida la generación de contenido, la lluvia de ideas, la descripción y la planificación.

¿Cuáles son los mecanismos básicos de los GPT?

Modelos como ChatGPT se basan en una arquitectura subyacente que busca constantemente comprender los datos y entrenar el GPT para obtener mejores resultados. Eso incluye modelos de transformadores y mecanismos de autoatención.

Los modelos de transformadores procesan secuencias completas de datos al mismo tiempo, lo que da como resultado velocidades de procesamiento ultrarrápidas. Esto mejora los tiempos de capacitación y permite a los GPT manejar y responder a enormes cantidades de datos, lo que da como resultado lo que parece una comunicación en tiempo real con una interfaz similar a la humana.

Los mecanismos de autoatención permiten a las máquinas analizar la relación entre varias partes de las entradas. Esto mejora la capacidad de un GPT para "conectar los puntos" entre la información de una manera más humana, permitiéndole recurrir a datos pasados ​​para crear nuevas respuestas.

Beneficios de crear tus propios GPT

Más de 180 millones de personas utilizan ChatGPT (Exploding Topics). Sin embargo, si solo confía en este (u otros) modelos previamente entrenados, podría estar limitando el beneficio de las integraciones de marketing de IA para su agencia.

Los modelos previamente entrenados no se entrenan ni se ajustan teniendo en cuenta sus necesidades específicas. Y algunas versiones de estos modelos no pueden recordar la capacitación que ofreces fuera de conversaciones específicas, lo que significa que comienzas desde el principio cada vez que los usas.

Cuando crea un GPT personalizado, puede alimentarlo con ejemplos de lenguajes específicos de dominio y soluciones personalizadas, mejorando el rendimiento y la precisión para sus casos de uso.

Por ejemplo, si desea utilizar un GPT para crear contenido para campañas de marketing social impulsadas por IA, puede ingresar un año completo de contenido generado por humanos. Esto crea una base de datos para su GPT que es rica en mensajes, estilo y voz de marca deseados. Esto, además de ajustes y capacitación continuos, ayuda a garantizar que GPT pueda generar texto para publicaciones sociales que satisfagan sus necesidades. Puede hacer lo mismo con los GPT que producen imágenes.

Desafíos de crear tus propios GPT

La creación de un GPT personalizado conlleva desafíos, que incluyen:

• Requerimientos de datos. Necesita grandes cantidades de datos preprocesados ​​para entrenar su GPT. Recopilar esos datos y convertirlos a formatos que funcionen para alimentar el GPT puede resultar difícil y llevar mucho tiempo.
• Requisitos de recursos computacionales. Necesita acceso a recursos capaces de analizar y responder a los datos. Este desafío se puede abordar con soluciones en la nube, como una cuenta OpenAI paga.
• La necesidad de experiencia en el procesamiento del lenguaje natural. Trabajar con GPT no es tan fácil como arrojar datos y hacer preguntas. Debe seleccionar y preparar datos cuidadosamente y proporcionar la retroalimentación adecuada para ajustar el GPT. Esto requiere habilidades y conocimientos expertos en procesamiento del lenguaje natural.
• Posibilidad de sesgos en el texto. Debido a que los GPT responden en función de los datos con los que están entrenados, los sesgos son comunes en el texto. Es posible que deba trabajar continuamente para proporcionar intervención humana y ajustes para eliminar esos sesgos y capacitar al GPT para que no los genere.

Las agencias que están trabajando para superar este tipo de desafíos o que no están seguras de que un GPT personalizado sea adecuado para ellas aún pueden ofrecer soluciones de IA de marca blanca para aprovechar el beneficio de la inteligencia artificial en sus flujos de trabajo.

Cómo crear tus propios GPT

Si bien saber cómo hacer un GPT es una habilidad técnica específica, no es necesario saber codificación ni ser un profesional del desarrollo para realizar el trabajo. Puede seguir los pasos a continuación para trabajar en la creación de un GPT personalizado para su agencia de marketing.

1. Establece objetivos para tu GPT

Antes de comenzar a trabajar para crear un GPT personalizado, es esencial comprender sus metas y objetivos para este proyecto. Esos objetivos informarán todos los demás pasos del proceso.

Por ejemplo, si desea que un GPT le ayude con las campañas de IA en las redes sociales, los datos que recopile serán muy diferentes de los datos que necesita para entrenar un GPT para ayudar a generar esquemas de SEO o escribir descripciones breves de productos.

Algunos objetivos comunes con los que un GPT personalizado puede ayudar incluyen:

• Ampliar la creación de contenidos. Un GPT personalizado podría ayudar a crear sitios web, redes sociales o contenido publicitario.
• Clientes más atractivos. Al capacitar a un GPT sobre datos relacionados con la participación y la conversión del cliente, puede obtener ayuda para identificar contenido y otras estrategias de marketing que probablemente funcionen con campañas futuras.
• Investigación de mercado eficiente. Un GPT personalizado puede ayudarle a analizar los datos sobre panoramas competitivos y presentar información procesable para impulsar campañas de marketing.

2. Recopile datos para impulsar su GPT

Una vez que sepa cuál será el propósito de su GPT, deberá recopilar datos para entrenarlo. Las fuentes de datos pueden incluir interacciones con los clientes, contenido existente en su página web o perfiles de redes sociales, campañas de correo electrónico antiguas y descargas de datos desde su software de gestión de relaciones con los clientes.

Al recopilar datos, asegúrese de considerar si representan el público objetivo deseado y respaldan la capacitación relacionada con sus objetivos de GPT. Si bien desea garantizar una base de datos sólida, no desea incluir información que no esté tan relacionada que pueda confundir o descarrilar las respuestas de GPT.

3. Preprocesar datos para optimizar el rendimiento futuro de GPT

Tómese el tiempo para preprocesar o "limpiar" los datos. Cuando entrena su GPT con datos "confusos", puede esperar respuestas confusas. Eso no mejora su eficiencia y puede generar frustraciones con el contenido generado por GPT.

El preprocesamiento puede incluir una variedad de tareas, tales como:

• Eliminar duplicados de sus datos
• Eliminar datos no deseados o no relacionados, como contenido de baja calidad
• Ingresar datos faltantes o completar espacios en los datos que podrían dejar al GPT con ganas
• Garantizar que el formato sea coherente en todos los conjuntos de datos
• Normalizar texto
• Agregar anotaciones, como etiquetas de opinión u otras etiquetas que puedan ayudar al GPT a comprender los datos.
• Dividir los datos en conjuntos para tener diferentes conjuntos con fines de capacitación y prueba.

4. Entrena tu GPT

Comienza a entrenar tu GPT. Comience pidiéndole que realice las tareas deseadas según los datos que proporcionó y sus parámetros originales. Evalúe los resultados de esas tareas para determinar qué funcionó y qué no, y ajuste los parámetros en consecuencia.

Por ejemplo, si desea que un GPT redacte un texto de anuncio de PPC por usted, puede pedirle que escriba 10 anuncios de búsqueda para un producto o servicio específico. Proporcione un mensaje que incluya la duración de los anuncios y el tipo de información que desea en esos anuncios.

Revise las respuestas y busque tendencias que no desee, como lenguaje demasiado formal o palabras que puedan alienar a su audiencia. Puede ajustar los parámetros de GPT para ayudar a eliminar estos rasgos de respuestas futuras.

5. Continúe ajustando su GPT

Recuerde que trabajar con un GPT es un proceso continuo e iterativo. Con la capacitación y el ajuste adecuados, su GPT debería mejorar cada vez más en el manejo de las tareas personalizadas para las que lo diseñó. Piense en ello como un empleado: no espera que un nuevo miembro del personal haga todo bien. El aprendizaje y la práctica continuos les ayudan a mejorar en su trabajo.

También es importante darse cuenta de que siempre habrá que humanizar el contenido generado por IA. Incluso con un GPT personalizado, aún necesita un editor humano para revisar el contenido antes de publicarlo.

¿Cómo evolucionarán los GPT en el futuro?

Las oportunidades para la IA en el marketing digital evolucionan casi a diario y puede esperar que los avances de GPT faciliten la capacitación de GPT personalizados y obtengan los resultados que desea en el futuro. Es probable que estas herramientas se vuelvan más eficientes y precisas y cada vez más capaces de comprender los matices y el contexto, lo que las convierte en herramientas críticas para las agencias digitales que desean escalar e impulsar la productividad.

Comprender cómo crear un GPT ahora puede ayudarlo a asegurarse de que su agencia esté al tanto de los avances futuros, que probablemente afectarán a sectores que van desde la atención médica hasta el servicio al cliente, así como la creación de contenido.