Comprendre les LLM est le secret d'un contenu marketing performant

À mesure que le paysage numérique évolue, les outils que nous utilisons pour créer un contenu attrayant et efficace évoluent également. Un outil émergent qui a gagné en popularité est le Large Language Model (LLM). Les LLM sont des modèles d'intelligence artificielle (IA) entraînés sur de grandes quantités de données textuelles, leur permettant de générer un texte de type humain en fonction des entrées qu'ils reçoivent. Ils transforment notre approche de la création de contenu, la rendant plus efficace et innovante.

Cependant, pour les exploiter efficacement, il est crucial que les spécialistes du marketing de contenu en comprennent les bases. Cela comprend la compréhension de leur fonctionnement, de leurs forces et de leurs limites, ainsi que des considérations éthiques liées à leur utilisation. Nous approfondirons ces sujets, en vous fournissant les connaissances dont vous avez besoin pour intégrer efficacement les LLM dans votre stratégie de marketing de contenu.

Nous tirerons le rideau sur ce que sont les LLM, comment ils fonctionnent et comment ils sont formés. Nous vous donnerons un aperçu du processus complexe qui permet à ces modèles de générer un texte intelligent et pertinent et couvrirons les cinq LLM les plus populaires qui non seulement repoussent les limites des capacités de l'IA, mais révolutionnent également les stratégies de marketing de contenu.

Bien que vous puissiez certainement tirer parti des LLM sans comprendre ce qui se passe dans les coulisses, plonger plus profondément dans les rouages ​​​​de l'IA augmentera l'efficacité de ces outils, améliorera vos efforts de marketing de contenu et rendra votre stratégie plus efficace. Prenez votre pop-corn et installez-vous confortablement pendant que nous faisons un voyage dans les coulisses avec des modèles de grande langue.

Qu'est-ce qu'un grand modèle de langage ?

Un grand modèle de langage (LLM) est un algorithme qui utilise des réseaux de neurones d'apprentissage en profondeur pour ingérer et analyser d'énormes ensembles de données textuelles afin de produire de nouveaux contenus. Les LLMS ont généralement une taille de dizaines de gigaoctets et des milliards de paramètres. Ils relèvent de l'IA générative, qui comprend également des modèles capables de créer des images, des vidéos et d'autres types de médias.

Les LLM existent depuis un certain temps, mais ont été popularisés fin 2022 lorsque l'outil d'IA conversationnel ChatGPT a été rendu public. La montée rapide en popularité de ChatGPT est souvent attribuée à sa polyvalence, son accessibilité et sa capacité à s'engager de manière humaine.

Les quatre LLM d'IA générative les plus populaires

ChatGPT a pris le monde d'assaut. À tel point que certains spécialistes du marketing de contenu qui ont sauté à bord ne réalisent même pas qu'il existe d'autres LLM d'IA conversationnelle parmi lesquels choisir. Voici un aperçu des cinq plus grands et des plus populaires.

ChatGPT par OpenAI

En commençant par le plus familier, ChatGPT est un chatbot IA open source alimenté par le modèle de langage GPT-3.5 (avec accès facultatif à GPT-4). Il est capable d'engager des conversations en langage naturel avec les utilisateurs. ChatGPT est formé sur un large éventail de sujets et peut vous aider dans diverses tâches telles que répondre à des questions, fournir des informations et générer des titres, des plans et du contenu créatif, et bien plus encore. Il est conçu pour être convivial et utile et peut s'adapter à différents styles et contextes de conversation.

LaMDA par Google

LaMDA est une famille de modèles basés sur des transformateurs spécialisés pour le dialogue. Ces modèles d'IA sont entraînés sur 1,56 T mots de données de dialogue public. LaMBDA peut engager des conversations fluides sur un large éventail de sujets. Contrairement aux chatbots traditionnels, il ne se limite pas à des chemins prédéfinis et peut s'adapter au sens de la conversation.

Palm de Google

PaLM est un modèle de langage capable de gérer diverses tâches, y compris l'apprentissage et le raisonnement complexes. Il peut surpasser les modèles de langage de pointe et les humains dans les tests de langage et de raisonnement. Le système PaLM utilise une approche d'apprentissage en quelques prises pour généraliser à partir de petites quantités de données, en se rapprochant de la façon dont les humains apprennent et appliquent les connaissances pour résoudre de nouveaux problèmes.

Lama par Meta

Llama est un modèle de transformation de texte en texte formé sur un large éventail d'ensembles de données couvrant plusieurs langues. Llama est capable d'atteindre des performances de pointe sur de nombreuses tâches de traitement du langage naturel (TAL) multilingues.

Il existe, bien sûr, de nombreux autres LLM sur le marché, comme Google Bard et Microsoft Bing - et le nombre augmente de jour en jour. En plus de cela, les leaders technologiques intègrent l'IA et les chatbots dans des produits tels que M365 Copilot, Salesforce Einstein et Google Docs.

Comment les LLM comme ChatGPT sont-ils utilisés dans le marketing ?

Maintenant que vous avez un aperçu du vaste paysage des modèles de langage, parlons de la façon dont ChatGPT by OpenAI et des LLM similaires ont le potentiel d'avoir un impact significatif sur la création et l'engagement de contenu marketing. Ces outils d'IA peuvent comprendre, générer et prédire le contenu, ce qui est utile pour les spécialistes du marketing dans diverses fonctions. Voici quelques-unes des utilisations les plus populaires des LLM par les spécialistes du marketing :

Générer des idées d'articles de blog

Lorsque vous avez un sujet ou un mot-clé autour duquel vous souhaitez créer du contenu, les LLM sont extrêmement utiles pour réfléchir à des idées de publication de blog. Ils peuvent fournir une gamme variée de suggestions en fonction de votre sujet et de votre public cible, vous permettant de créer des articles de blog uniques et convaincants.

Élaboration des contours du blog

Les LLM peuvent vous aider à organiser vos pensées et vos idées en générant des cadres de contenu structurés. Ils peuvent également créer des plans détaillés que vous pouvez ensuite restructurer, retravailler ou développer afin que votre plan final reflète le but et les objectifs du contenu.

Rédaction de publications sur les réseaux sociaux

Étant donné que les LLM effectuent une analyse des sentiments dans le cadre de leur algorithme, ils peuvent générer un contenu engageant et contextuellement pertinent en fonction du sujet, du public et de la voix de votre marque. Avec les instructions et le contexte que vous fournissez, les LLM écrivent rapidement des messages captivants, augmentant ainsi l'engagement sur les réseaux sociaux.

Développer une stratégie marketing

De manière générale, le défi de créer une stratégie de marketing est mieux laissé au cerveau humain. Mais les LLM peuvent faire beaucoup pour aider dans ce processus. Ils peuvent fournir une liste d'éléments que votre stratégie devrait inclure, répondre aux questions sur votre marché cible, vérifier votre stratégie existante pour les pièces manquantes et fournir des suggestions perspicaces et des idées créatives basées sur vos objectifs, votre public cible et les tendances de l'industrie.

Construire des profils d'audience cible

Les LLM peuvent utiliser leurs propres connaissances, associées à la navigation sur Internet, pour générer des personnalités d'acheteurs détaillées basées sur des données démographiques, les comportements des consommateurs et les intérêts de votre public cible. Ils peuvent rédiger une première ébauche de vos profils d'audience, que vous pouvez ensuite affiner et perfectionner au besoin.

Principes de base du LLM pour les spécialistes du marketing de contenu

La plupart des spécialistes du marketing de contenu n'ont pas besoin de comprendre le fonctionnement des réseaux de neurones ou de devenir des experts en apprentissage automatique. Cependant, il peut être utile pour vous d'avoir une compréhension de base des LLM et des avancées technologiques, afin de mieux comprendre leurs forces et leurs faiblesses, et même d'exploiter différents types de LLM pour différents cas d'utilisation.

Comprendre ces aspects techniques du fonctionnement des grands modèles de langage peut vous aider à utiliser ces outils plus efficacement et à les détecter en cas de problème.

Paramètres

Dans le contexte de l'apprentissage automatique et des LLM, les paramètres sont les parties du modèle apprises à partir d'ensembles de données de formation historiques. Considérez les paramètres comme les cellules cérébrales de notre modèle. Ce sont les bits qui apprennent de toutes les données introduites dans le modèle pendant la formation. Essentiellement, ils sont la mémoire du modèle, stockant toutes les connaissances qu'il a apprises.

Les types de paramètres les plus courants sont les pondérations et les biais dans les couches du modèle. Les poids déterminent la force de la connexion entre deux nœuds du réseau de neurones, tandis que les biais permettent au modèle d'ajuster sa sortie indépendamment de son entrée. Ceux-ci sont ajustés pendant le processus de formation pour minimiser la différence entre les prédictions du modèle et les résultats réels.

Le nombre de paramètres dans les modèles d'IA est un peu comme les ingrédients d'une recette - ils peuvent avoir un impact significatif sur le résultat. Plus de paramètres permettent au modèle de capturer des relations plus complexes dans les données, ce qui peut conduire à de meilleures performances. D'un autre côté, trop de paramètres peuvent conduire à un surajustement, où le modèle devient un savoir-faire sur ses données d'entraînement mais un novice lorsqu'il s'agit de nouveaux ensembles de données invisibles.

Dans les LLM comme GPT-3.5, les paramètres incluent les poids et les biais dans les couches de transformateur du modèle. Ces paramètres permettent au modèle de comprendre le contexte des mots dans une phrase, la grammaire de la langue et d'autres relations complexes dans le texte.

Voici pourquoi cela est important pour les spécialistes du marketing : étant donné le grand nombre de paramètres dans les LLM (souvent des milliards), gérer et former ces modèles revient à jongler avec beaucoup de balles à la fois, ce qui nécessite une puissance de calcul importante. C'est pourquoi il est important pour les spécialistes du marketing de rédiger des invites claires et détaillées et d'atteindre un objectif à la fois. Avec des milliards de points à connecter, vous voudrez rendre le travail de votre LLM aussi simple que possible.

Transformateurs

Les transformateurs (à ne pas confondre avec le type de robot à changement automatique) sont un type d'architecture de modèle utilisé dans de nombreux LLM, y compris GPT-3.5. Ils sont conçus pour gérer les données qui arrivent dans une séquence, comme les mots d'une phrase ou les paroles d'une chanson.

Les transformateurs ont ce qu'on appelle un mécanisme "d'attention". C'est comme le cerveau du modèle, qui évalue quels mots sont importants lorsqu'il génère chaque mot dans la réponse. Cela signifie que les transformateurs peuvent prendre en compte tout le contexte d'un morceau de texte en une seule fois plutôt qu'un mot à la fois.

Les transformateurs se composent de deux parties principales :

1. L'encodeur - lit et interprète le texte d'entrée

2. Le décodeur - génère le texte de sortie

Dans certains modèles, seul le décodeur est utilisé, tandis que dans d'autres, seul l'encodeur est utilisé.

Pourquoi cela est important pour les spécialistes du marketing : étant donné que les transformateurs voient l'intégralité du contexte de la saisie de texte, ils peuvent parfois générer un texte thématiquement cohérent mais factuellement incorrect, car ils n'ont pas de source de vérité au-delà des modèles qu'ils ont appris lors de leur formation. données. Pour cette raison, il est important que tout le contenu généré par l'IA soit vérifié par un humain.

Couches de réseau de neurones

Les réseaux de neurones, la technologie sous-jacente des LLM, sont composés de couches de neurones ou de nœuds artificiels. Ces couches sont classées en trois types, comme suit.

Couche d'entrée

Considérez la couche d'entrée comme la porte d'entrée du réseau de neurones. C'est là que toutes les données arrivent en premier pour être traitées. Dans le cas de données textuelles, il peut s'agir de mots ou de phrases dont vous souhaitez que le modèle apprenne. C'est comme la première impression du modèle sur les données, donc cela joue un rôle assez important dans la préparation du terrain pour tout l'apprentissage qui est sur le point de se produire.

Calques cachés

Une fois que les données ont franchi la porte d'entrée, elles rencontrent un groupe animé de couches à l'intérieur - ce sont vos couches cachées. Ce sont les couches entre les couches d'entrée et de sortie, qui captent chacune différents modèles et connexions dans les données et appliquent un ensemble de pondérations et de biais. Ils sont appelés "cachés" parce que nous ne voyons pas directement ce qui s'y passe, mais nous savons qu'ils sont responsables de la compréhension du contexte, de la grammaire et de la sémantique du texte saisi.

Couche de sortie

Une fois que les données ont fait leur grande entrée à travers la couche d'entrée et épinglées à travers les couches cachées, elles atterrissent à la couche de sortie. C'est la dernière étape, la grande finale de notre voyage dans le réseau de neurones. La couche de sortie fournit la réponse aux entrées données après traitement via le réseau et fournit quelque chose que nous pouvons utiliser.

Chaque couche d'un réseau de neurones est comme un bloc de construction, aidant le modèle à apprendre des données qu'il alimente. Plus il y a de couches, plus le modèle est profond et complexe, c'est pourquoi les LLM peuvent créer un texte qui sonne assez proche du langage humain. Cependant, il est important de noter que si le fait d'avoir plus de couches peut augmenter la capacité d'un modèle à apprendre des modèles complexes, cela peut également rendre le modèle plus enclin au surajustement et plus difficile à entraîner.

Les spécialistes du marketing sont plus préoccupés par la couche d'entrée et la couche de sortie. Cependant, il est important de savoir comment votre entrée affecte à la fois les couches masquées et la couche de sortie.

Pourquoi cela est important pour les spécialistes du marketing : les LLM répondent incroyablement bien aux instructions simples et étape par étape. Résistez à l'envie de taper des paragraphes de flux de conscience et soyez prêt à corriger et à rediriger votre chatbot pour vous rapprocher du résultat souhaité.

Comment sont formés les LLM

Alors que l'interface d'un grand modèle de langage comme ChatGPT est très simple, développer des invites et comprendre la sortie que vous pourriez recevoir ne l'est pas. Une meilleure compréhension de la façon dont ces modèles d'IA sont entraînés peut vous aider à :

• Planifiez des intrants mieux et plus efficacement

• Maintenir des attentes raisonnables sur la façon dont le LLM peut vous aider

• Comprendre les implications éthiques des LLM, telles que le potentiel de biais, d'inexactitude et de plagiat

• Sélectionnez le bon modèle pour vos objectifs ou entraînez-vous même

• Résoudre les problèmes que vous rencontrez avec la sortie que vous recevez

La formation des LLM est un processus complexe et nuancé, et il est prudent de dire qu'aucun LLM n'est formé de la même manière. Mais voici un aperçu général du fonctionnement du processus de formation.

1. Collecte de données

La première étape de la formation des LLM consiste à collecter une grande quantité d'ensembles de données textuelles. Ces données peuvent provenir de diverses sources, telles que des livres, des sites Web et d'autres textes. L'objectif est d'exposer le modèle à un large éventail d'usages de langage, de styles et de sujets. De manière générale, plus vous avez de données, plus le LLM sera intelligent et précis. Cependant, il existe également un risque de surentraînement, en particulier si l'ensemble d'entraînement est relativement homogène.

2. Prétraitement

Les données collectées sont ensuite prétraitées pour les rendre adaptées à la formation. Cela peut impliquer le nettoyage des données, la suppression des informations non pertinentes et la conversion du texte dans un format que le modèle peut comprendre à l'aide d'un modèle de langage tel que les représentations d'encodeurs bidirectionnels à partir de transformateurs (BERT).

3. Sélection de l'architecture du modèle

L'architecture du modèle, telle que l'architecture du transformateur, RNN ou CNN, est choisie en fonction des exigences spécifiques de la tâche. L'architecture définit la structure du réseau neuronal, y compris le nombre de couches dans le réseau et les connexions entre elles. Les transformateurs sont excellents pour la génération de texte car ils peuvent voir le contexte, les RNN sont idéaux pour les tâches de traduction car ils analysent les données de manière séquentielle, et les CNN sont parfaits pour la génération d'images car ils peuvent détecter des modèles locaux.

4. Entraînement

Le processus de formation proprement dit consiste à introduire les données prétraitées dans le modèle et à utiliser un modèle d'apprentissage automatique pour le former. Le modèle détecte et "apprend" les modèles et les relations dans chaque nouvel ensemble de données et génère des sorties en conséquence. Un scientifique des données alimente des données supplémentaires et utilise des techniques d'apprentissage de l'IA pour ajuster les paramètres du modèle (pondérations et biais) afin d'optimiser la sortie qu'il produit. L'objectif est de minimiser la différence entre les prédictions du modèle et les données réelles, une mesure connue sous le nom de "perte".

5. Évaluation et mise au point

Après la formation initiale, le modèle est évalué sur un ensemble de données séparé, appelé ensemble de validation. Cela permet de vérifier si le modèle se généralise bien ou s'il est surajusté aux données d'apprentissage. En fonction des performances de l'ensemble de validation, le modèle peut être affiné davantage en ajustant ses paramètres ou les hyperparamètres du processus de formation.

6. Essai

Enfin, le modèle est testé sur un ensemble de test, un autre ensemble de données distinct qu'il n'a pas vu lors de la formation ou de la validation. Cela donne une mesure finale de la performance probable du modèle sur des données invisibles.

Tirer parti des LLM et des chatbots dans le marketing de contenu

Alors que nous terminons nos regards sur les coulisses du monde des grands modèles de langage, il est clair que ces puissances de l'IA sont plus qu'une simple tendance passagère. Ils transforment le paysage du marketing de contenu, rendant notre travail plus facile et notre contenu plus engageant et efficace.

Mais, comme pour tout outil, il est essentiel de comprendre comment utiliser correctement les LLM. Ce que vous avez appris ici sur le processus complexe de construction et de formation des LLM, leurs forces et leurs limites, ainsi que leurs considérations éthiques importantes, est essentiel pour affiner votre utilisation et votre motivation.

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