Comprender los LLM es el secreto para comercializar contenido que funcione

A medida que evoluciona el panorama digital, también lo hacen las herramientas que utilizamos para crear contenido atractivo y eficaz. Una herramienta emergente que ha ganado una tracción significativa es el modelo de lenguaje grande (LLM). Los LLM son modelos de inteligencia artificial (IA) entrenados en grandes cantidades de datos de texto, lo que les permite generar texto similar al humano en función de la entrada que reciben. Están transformando la forma en que abordamos la creación de contenido, haciéndola más eficiente e innovadora.

Sin embargo, para aprovecharlos de manera efectiva, es crucial que los especialistas en marketing de contenido comprendan sus conceptos básicos. Esto incluye comprender cómo funcionan, sus fortalezas y limitaciones, y las consideraciones éticas involucradas en su uso. Profundizaremos en estos temas, brindándole el conocimiento que necesita para incorporar de manera efectiva los LLM en su estrategia de marketing de contenido.

Abriremos el telón sobre qué son los LLM, cómo funcionan y cómo se capacitan. Le brindaremos información sobre el complejo proceso que permite que estos modelos generen texto inteligente y relevante y cubran los cinco LLM más populares que no solo están ampliando los límites de las capacidades de IA, sino que también están revolucionando las estrategias de marketing de contenido.

Si bien puede aprovechar los LLM sin comprender lo que sucede detrás de escena, profundizar en los aspectos prácticos de la IA aumentará la efectividad de estas herramientas, mejorará sus esfuerzos de marketing de contenido y hará que su estrategia sea más eficiente. Tome sus palomitas de maíz y póngase cómodo mientras hacemos un viaje entre bastidores con Large Language Models.

¿Qué es un modelo de lenguaje grande?

Un modelo de lenguaje grande (LLM) es un algoritmo que utiliza redes neuronales de aprendizaje profundo para ingerir y analizar conjuntos de datos masivos basados ​​en texto para producir contenido nuevo. Los LLMS suelen tener un tamaño de decenas de gigabytes y miles de millones de parámetros. Caen bajo el paraguas de la IA generativa, que también incluye modelos que pueden crear imágenes, videos y otros tipos de medios.

Los LLM existen desde hace algún tiempo, pero se popularizaron a fines de 2022 cuando se lanzó al público la herramienta de conversación de IA ChatGPT. El rápido ascenso a la fama de ChatGPT a menudo se atribuye a su versatilidad, accesibilidad y capacidad para participar de manera humana.

Los cuatro LLM de IA generativa más populares

ChatGPT ha conquistado el mundo. Tanto es así que algunos especialistas en marketing de contenido que se han subido a bordo ni siquiera se dan cuenta de que hay otros LLM de IA conversacionales para elegir. Aquí hay un vistazo rápido a los cinco más grandes y populares.

ChatGPT por OpenAI

Comenzando con el más familiar, ChatGPT es un chatbot de IA de código abierto impulsado por el modelo de lenguaje GPT-3.5 (con acceso opcional a GPT-4). Es capaz de entablar conversaciones en lenguaje natural con los usuarios. ChatGPT está capacitado en una amplia gama de temas y puede ayudar con diversas tareas, como responder preguntas, proporcionar información y generar titulares, esquemas y contenido creativo, y mucho más. Está diseñado para ser amigable y útil y puede adaptarse a diferentes estilos y contextos de conversación.

LaMDA de Google

LaMDA es una familia de modelos basados ​​en transformadores especializados para el diálogo. Estos modelos de IA están entrenados en 1.56T palabras de datos de diálogo público. LaMBDA puede entablar conversaciones fluidas sobre una amplia gama de temas. A diferencia de los chatbots tradicionales, no se limita a rutas predefinidas y puede adaptarse a la dirección de la conversación.

PaLM de Google

PaLM es un modelo de lenguaje capaz de manejar varias tareas, incluido el aprendizaje y el razonamiento complejos. Puede superar a los modelos de lenguaje de última generación y a los humanos en las pruebas de lenguaje y razonamiento. El sistema PaLM utiliza un enfoque de aprendizaje de pocos disparos para generalizar a partir de pequeñas cantidades de datos, aproximando cómo los humanos aprenden y aplican el conocimiento para resolver nuevos problemas.

Llama de Meta

Llama es un modelo transformador de texto a texto entrenado en una amplia gama de conjuntos de datos que cubren varios idiomas. Llama es capaz de lograr un rendimiento de última generación en muchas tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) multilingüe.

Por supuesto, hay muchos más LLM en el mercado, como Google Bard y Microsoft Bing, y el número crece día a día. Además de eso, los líderes tecnológicos están incorporando IA y chatbots en productos como M365 Copilot, Salesforce Einstein y Google Docs.

¿Cómo se utilizan los LLM como ChatGPT en marketing?

Ahora que tiene una descripción general del panorama del modelo de lenguaje grande, hablemos sobre cómo ChatGPT de OpenAI y LLM similares tienen el potencial de tener un impacto significativo en la creación y participación de contenido de marketing. Estas herramientas de IA pueden comprender, generar y predecir contenido, lo cual es útil para los especialistas en marketing en una variedad de funciones. Algunos de los usos más populares de LLM por parte de los especialistas en marketing incluyen:

Generación de ideas para publicaciones de blog

Cuando tiene un tema o una palabra clave sobre la que desea crear contenido, los LLM son increíblemente útiles para generar ideas para publicaciones de blog. Pueden proporcionar una amplia gama de sugerencias basadas en su tema y público objetivo, lo que le permite crear publicaciones de blog únicas y atractivas.

Desarrollo de esquemas de blog

Los LLM pueden ayudarlo a organizar sus pensamientos e ideas generando marcos de contenido estructurados. También pueden crear esquemas detallados que luego puede reestructurar, modificar o ampliar para que su esquema final refleje el propósito y los objetivos de la pieza de contenido.

Escribir publicaciones en redes sociales

Debido a que los LLM realizan análisis de sentimientos como parte de su algoritmo, pueden generar contenido atractivo y contextualmente relevante basado en el tema, la audiencia y la voz de su marca. Con la instrucción y el contexto que proporciona, los LLM escriben rápidamente publicaciones cautivadoras, lo que aumenta la participación en las redes sociales.

Desarrollo de una estrategia de marketing

En términos generales, es mejor dejar el desafío de crear una estrategia de marketing a los cerebros humanos. Pero los LLM pueden hacer mucho para ayudar en este proceso. Pueden proporcionar una lista de los elementos que debe incluir su estrategia, responder preguntas sobre su mercado objetivo, cotejar su estrategia existente en busca de piezas faltantes y proporcionar sugerencias perspicaces e ideas creativas basadas en sus objetivos, público objetivo y tendencias de la industria.

Creación de perfiles de público objetivo

Los LLM pueden usar su propio conocimiento, junto con la navegación por Internet, para generar perfiles de compradores detallados en función de los datos demográficos, los comportamientos de los consumidores y los intereses de su público objetivo. Pueden escribir un primer borrador de los perfiles de su audiencia, que luego puede pulir y perfeccionar según sea necesario.

Conceptos básicos de LLM para especialistas en marketing de contenido

La mayoría de los especialistas en marketing de contenido no necesitan comprender cómo funcionan las redes neuronales o convertirse en expertos en aprendizaje automático. Sin embargo, podría ser útil que tenga una comprensión básica de los LLM y los avances en la tecnología, para que pueda comprender mejor sus fortalezas y debilidades, e incluso aprovechar diferentes tipos de LLM para diferentes casos de uso.

Comprender estos aspectos técnicos de cómo funcionan los modelos de lenguaje grandes puede ayudarlo a usar estas herramientas de manera más efectiva y detectarlos cuando fallan.

Parámetros

En el contexto del aprendizaje automático y los LLM, los parámetros son las partes del modelo aprendidas a partir de conjuntos de datos de entrenamiento históricos. Piense en los parámetros como las células cerebrales de nuestro modelo. Son los bits que aprenden de todos los datos introducidos en el modelo durante el entrenamiento. Esencialmente, son la memoria del modelo, almacenando todo el conocimiento que ha aprendido.

Los tipos de parámetros más comunes son pesos y sesgos en las capas del modelo. Los pesos determinan la fuerza de la conexión entre dos nodos en la red neuronal, mientras que los sesgos permiten que el modelo ajuste su salida independientemente de su entrada. Estos se ajustan durante el proceso de entrenamiento para minimizar la diferencia entre las predicciones del modelo y los resultados reales.

La cantidad de parámetros en los modelos de IA es un poco como los ingredientes de una receta: pueden tener un impacto significativo en el resultado. Más parámetros permiten que el modelo capture relaciones más complejas en los datos, lo que puede conducir a un mejor rendimiento. Por otro lado, demasiados parámetros pueden conducir a un sobreajuste, donde el modelo se convierte en un sabelotodo en sus datos de entrenamiento, pero en un novato cuando se trata de conjuntos de datos nuevos e invisibles.

En LLM como GPT-3.5, los parámetros incluyen los pesos y sesgos en las capas del transformador del modelo. Estos parámetros permiten que el modelo comprenda el contexto de las palabras en una oración, la gramática del idioma y otras relaciones complejas en el texto.

He aquí por qué esto es importante para los especialistas en marketing: dada la gran cantidad de parámetros en los LLM (a menudo en miles de millones), administrar y entrenar estos modelos es como hacer malabares con muchas pelotas a la vez, lo que requiere un gran músculo computacional. Es por eso que es valioso para los especialistas en marketing escribir indicaciones claras y detalladas y lograr un objetivo a la vez. Con miles de millones de puntos para conectar, querrá que el trabajo de su LLM sea lo más fácil posible.

Transformadores

Los transformadores (que no deben confundirse con el tipo de robot autocambiante) son un tipo de arquitectura modelo utilizada en muchos LLM, incluido GPT-3.5. Están diseñados para manejar datos que vienen en una secuencia, como las palabras de una oración o la letra de una canción.

Los transformadores tienen algo llamado mecanismo de "atención". Es como el cerebro del modelo, sopesando qué palabras son importantes cuando genera cada palabra en la respuesta. Esto significa que los transformadores pueden abarcar todo el contexto de un texto de una sola vez en lugar de una palabra a la vez.

Los transformadores constan de dos partes principales:

1. El codificador: lee e interpreta el texto de entrada

2. El decodificador - genera el texto de salida

En algunos modelos, solo se usa el decodificador, mientras que en otros, solo se usa el codificador.

Por qué esto es importante para los especialistas en marketing: debido a que los transformadores ven todo el contexto de la entrada de texto, a veces pueden generar un texto que es temáticamente consistente pero objetivamente incorrecto, ya que no tienen una fuente de verdad más allá de los patrones que aprendieron en su entrenamiento. datos. Por esta razón, es importante que un humano verifique todo el contenido generado por IA.

Capas de redes neuronales

Las redes neuronales, la tecnología subyacente de los LLM, están compuestas por capas de neuronas o nodos artificiales. Estas capas se clasifican en tres tipos, de la siguiente manera.

Capa de entrada

Piense en la capa de entrada como la puerta de entrada de la red neuronal. Es donde entran primero todos los datos para ser procesados. En el caso de los datos de texto, pueden ser palabras u oraciones de las que desea que aprenda el modelo. Es como la primera impresión que tiene el modelo de los datos, por lo que juega un papel muy importante en la preparación del escenario para todo el aprendizaje que está a punto de ocurrir.

Capas ocultas

Una vez que los datos han atravesado la puerta principal, se encuentran con un bullicioso grupo de capas en el interior: esas son sus capas ocultas. Estas son las capas entre las capas de entrada y salida, cada una de las cuales recoge diferentes patrones y conexiones en los datos y aplica un conjunto de pesos y sesgos. Se llaman "ocultos" porque no vemos lo que sucede dentro de ellos directamente, pero sabemos que son responsables de comprender el contexto, la gramática y la semántica del texto de entrada.

Capa de salida

Después de que los datos hayan hecho su gran entrada a través de la capa de entrada y hayan pasado por las capas ocultas, aterrizan en la capa de salida. Esta es la última parada, el gran final de nuestro viaje por la red neuronal. La capa de salida proporciona la respuesta a las entradas dadas después del procesamiento a través de la red y entrega algo que podemos usar.

Cada capa de una red neuronal es como un bloque de construcción que ayuda al modelo a aprender de los datos que recibe. Cuantas más capas, más profundo y complejo es el modelo, razón por la cual los LLM pueden generar texto que suena bastante parecido al lenguaje humano. Sin embargo, es importante tener en cuenta que si bien tener más capas puede aumentar la capacidad de un modelo para aprender patrones complejos, también puede hacer que el modelo sea más propenso al sobreajuste y más difícil de entrenar.

Los especialistas en marketing están más preocupados por la capa de entrada y la capa de salida. Sin embargo, es importante ser consciente de cómo su entrada afecta tanto a las capas ocultas como a la capa de salida.

Por qué esto es importante para los especialistas en marketing: los LLM responden increíblemente bien a instrucciones simples paso a paso. Resista la tentación de escribir párrafos de flujo de conciencia y prepárese para corregir y redirigir su chatbot para acercarse al resultado que desea.

Cómo se capacitan los LLM

Si bien la interfaz de un modelo de lenguaje grande como ChatGPT es muy simple, el desarrollo de indicaciones y la comprensión del resultado que puede recibir no lo son. Una comprensión más profunda de cómo se entrenan estos modelos de IA puede ayudarlo a:

• Planifique insumos mejores y más efectivos

• Mantenga expectativas razonables sobre cómo el LLM puede ayudarlo

• Comprender las implicaciones éticas de los LLM, como el potencial de sesgo, inexactitud y plagio.

• Selecciona el modelo adecuado para tus objetivos o incluso entrena el tuyo propio

• Solucione cualquier problema que encuentre con la salida que recibe

La capacitación de LLM es un proceso complejo y matizado, y es seguro decir que no hay dos LLM capacitados de la misma manera. Pero aquí hay una descripción general amplia de cómo funciona el proceso de capacitación.

1. Recopilación de datos

El primer paso en la capacitación de LLM es recopilar una gran cantidad de conjuntos de datos de texto. Estos datos pueden provenir de una variedad de fuentes, como libros, sitios web y otros textos. El objetivo es exponer el modelo a una amplia gama de usos lingüísticos, estilos y temas. En términos generales, cuantos más datos tenga, más inteligente y preciso será el LLM. Sin embargo, también existe el riesgo de sobreentrenamiento, particularmente si el conjunto de entrenamiento es relativamente homogéneo.

2. preprocesamiento

Luego, los datos recopilados se preprocesan para que sean adecuados para la capacitación. Esto puede implicar la limpieza de los datos, la eliminación de información irrelevante y la conversión del texto a un formato que el modelo pueda comprender utilizando un modelo de lenguaje como Representaciones de codificador bidireccional de transformadores (BERT).

3. Selección de arquitectura modelo

La arquitectura del modelo, como la arquitectura del transformador, RNN o CNN, se elige en función de los requisitos específicos de la tarea. La arquitectura define la estructura de la red neuronal, incluida la cantidad de capas en la red y las conexiones entre ellas. Los transformadores son excelentes para la generación de texto porque pueden ver el contexto, los RNN son ideales para tareas de traducción porque procesan datos secuencialmente y los CNN son excelentes para la generación de imágenes porque pueden detectar patrones locales.

4. Capacitación

El proceso de entrenamiento real implica introducir los datos preprocesados ​​en el modelo y usar un modelo de aprendizaje automático para entrenarlo. El modelo detecta y "aprende" los patrones y las relaciones en cada nuevo conjunto de datos y genera resultados en consecuencia. Un científico de datos alimenta datos adicionales y utiliza técnicas de aprendizaje de IA para ajustar los parámetros del modelo (pesos y sesgos) para optimizar el resultado que produce. El objetivo es minimizar la diferencia entre las predicciones del modelo y los datos reales, una medida conocida como "pérdida".

5. Evaluación y puesta a punto

Después del entrenamiento inicial, el modelo se evalúa en un conjunto de datos separado, conocido como conjunto de validación. Esto ayuda a verificar si el modelo se está generalizando bien o si se está ajustando demasiado a los datos de entrenamiento. En función del rendimiento del conjunto de validación, el modelo podría ajustarse aún más ajustando sus parámetros o los hiperparámetros del proceso de entrenamiento.

6. Pruebas

Finalmente, el modelo se prueba en un conjunto de prueba, otro conjunto separado de datos que no ha visto durante el entrenamiento o la validación. Esto da una medida final de qué tan bien es probable que funcione el modelo en datos no vistos.

Aprovechar los LLM y los chatbots en el marketing de contenidos

A medida que finalizamos nuestra mirada detrás de escena del mundo de los modelos de lenguaje grande, está claro que estas potencias de IA son más que una tendencia pasajera. Están transformando el panorama del marketing de contenidos, facilitando nuestro trabajo y haciendo que nuestro contenido sea más atractivo y eficaz.

Pero, como con cualquier herramienta, es clave entender cómo usar los LLM correctamente. Lo que ha aprendido aquí sobre el complejo proceso de creación y capacitación de los LLM, sus fortalezas y limitaciones, y sus importantes consideraciones éticas es fundamental para afinar su uso y sus indicaciones.

Muchos especialistas en marketing de contenido en su lugar están buscando herramientas efectivas para usar IA generativa para contenido interesante, informativo y similar al humano. En Scripted, creemos que cuando los humanos y la IA se unen, el resultado es un contenido de marketing sorprendente. Es por eso que tenemos membresías para escritura humana y escritura humana y asistida por IA, y ahora hemos agregado una nueva membresía solo para contenido generado por IA.

Esta membresía le brinda acceso a nuestro chatbot GPT-4, Scout, ideas de blog impulsadas por IA y generadores de copias para todo, desde titulares hasta infografías. Puede comenzar a potenciar su contenido con IA hoy registrándose para una prueba de 30 días de Scripted aquí.

Entonces, aquí está el futuro del marketing de contenido, un futuro en el que la IA y la creatividad humana van de la mano. Abracemos el poder de los modelos de lenguaje grande y veamos a dónde nos lleva este emocionante viaje.