Memahami LLM adalah Rahasia Konten Pemasaran yang Berkinerja

Seiring berkembangnya lanskap digital, begitu pula alat yang kami gunakan untuk membuat konten yang menarik dan efektif. Salah satu alat yang muncul yang mendapatkan daya tarik yang signifikan adalah Model Bahasa Besar (LLM). LLM adalah model kecerdasan buatan (AI) yang dilatih pada sejumlah besar data teks, memungkinkan mereka menghasilkan teks seperti manusia berdasarkan input yang mereka terima. Mereka mengubah cara kami mendekati pembuatan konten, menjadikannya lebih efisien dan inovatif.

Namun, untuk memanfaatkannya secara efektif, penting bagi pemasar konten untuk memahami dasar-dasarnya. Ini termasuk memahami bagaimana mereka bekerja, kekuatan dan keterbatasan mereka, dan pertimbangan etis yang terlibat dalam penggunaannya. Kami akan mempelajari topik-topik ini, memberi Anda pengetahuan yang Anda butuhkan untuk memasukkan LLM secara efektif ke dalam strategi pemasaran konten Anda.

Kami akan menarik kembali tirai tentang apa itu LLM, bagaimana mereka bekerja, dan bagaimana mereka dilatih. Kami akan memberi Anda wawasan tentang proses kompleks yang memungkinkan model ini menghasilkan teks yang cerdas dan relevan dan mencakup lima LLM paling populer yang tidak hanya mendorong batas kemampuan AI tetapi juga merevolusi strategi pemasaran konten.

Meskipun Anda pasti dapat memanfaatkan LLM tanpa memahami apa yang terjadi di balik layar, menyelam lebih dalam ke dalam mur dan baut AI akan meningkatkan efektivitas alat ini, meningkatkan upaya pemasaran konten Anda, dan membuat strategi Anda lebih efisien. Raih berondong jagung Anda dan bersantailah saat kami melakukan perjalanan di belakang panggung dengan Model Bahasa Besar.

Apa itu model bahasa besar?

Model bahasa besar (LLM) adalah algoritme yang menggunakan jaringan saraf pembelajaran mendalam untuk menyerap dan menganalisis kumpulan data berbasis teks yang sangat besar untuk menghasilkan konten baru. LLMS biasanya berukuran puluhan gigabyte dan memiliki miliaran parameter. Mereka berada di bawah payung AI generatif, yang juga mencakup model yang dapat membuat gambar, video, dan jenis media lainnya.

LLM telah ada selama beberapa waktu tetapi dipopulerkan pada akhir 2022 ketika alat percakapan AI ChatGPT dirilis ke publik. Ketenaran ChatGPT yang cepat sering dikaitkan dengan keserbagunaan, aksesibilitas, dan kemampuannya untuk terlibat dengan cara yang mirip manusia.

Empat LLM AI Generatif Paling Populer

ChatGPT telah menggemparkan dunia. Sedemikian rupa sehingga beberapa pemasar konten yang telah bergabung bahkan tidak menyadari ada AI LLM percakapan lain yang dapat dipilih. Berikut sekilas tentang lima besar, yang paling populer.

ChatGPT oleh OpenAI

Dimulai dengan yang paling familiar, ChatGPT adalah chatbot AI sumber terbuka yang didukung oleh model bahasa GPT-3.5 (dengan akses opsional ke GPT-4). Itu mampu terlibat dalam percakapan bahasa alami dengan pengguna. ChatGPT dilatih dalam beragam topik dan dapat membantu dengan berbagai tugas seperti menjawab pertanyaan, memberikan informasi, dan menghasilkan berita utama, garis besar, dan konten kreatif — dan banyak lagi. Ini dirancang agar ramah dan membantu dan dapat beradaptasi dengan gaya dan konteks percakapan yang berbeda.

LaMDA oleh Google

LaMDA adalah keluarga model berbasis transformator yang dikhususkan untuk dialog. Model AI ini dilatih dengan 1,56T kata dari data dialog publik. LaMBDA dapat terlibat dalam percakapan yang mengalir bebas tentang beragam topik. Tidak seperti chatbot tradisional, ini tidak terbatas pada jalur yang telah ditentukan sebelumnya dan dapat beradaptasi dengan arah percakapan.

PaLM oleh Google

PaLM adalah model bahasa yang mampu menangani berbagai tugas, termasuk pembelajaran dan penalaran yang kompleks. Itu dapat mengungguli model bahasa canggih dan manusia dalam tes bahasa dan penalaran. Sistem PaLM menggunakan beberapa pendekatan pembelajaran untuk menggeneralisasi dari sejumlah kecil data, mendekati bagaimana manusia belajar dan menerapkan pengetahuan untuk memecahkan masalah baru.

Llama oleh Meta

Llama adalah model transformator teks-ke-teks yang dilatih pada berbagai kumpulan data yang mencakup berbagai bahasa. Llama mampu mencapai kinerja canggih pada banyak tugas pemrosesan bahasa alami (NLP) lintas bahasa.

Ada, tentu saja, lebih banyak LLM di pasaran, seperti Google Bard dan Microsoft Bing - dan jumlahnya bertambah dari hari ke hari. Selain itu, para pemimpin teknologi membuat AI dan chatbot menjadi produk seperti M365 Copilot, Salesforce Einstein, dan Google Docs.

Bagaimana LLM seperti ChatGPT digunakan dalam pemasaran?

Sekarang setelah Anda memiliki ikhtisar lanskap model bahasa yang besar, mari kita bicara tentang bagaimana ChatGPT oleh OpenAI dan LLM serupa memiliki potensi untuk membuat dampak yang signifikan pada pembuatan dan keterlibatan konten pemasaran. Alat AI ini dapat memahami, menghasilkan, dan memprediksi konten, yang berguna bagi pemasar di berbagai fungsi. Beberapa penggunaan LLM yang paling populer oleh pemasar meliputi:

Menghasilkan ide posting blog

Ketika Anda memiliki topik atau kata kunci yang ingin Anda buat kontennya, LLM sangat membantu dalam melakukan brainstorming ide posting blog. Mereka dapat memberikan beragam saran berdasarkan topik dan audiens target Anda, memungkinkan Anda membuat posting blog yang unik dan menarik.

Mengembangkan garis besar blog

LLM dapat membantu Anda mengatur pemikiran dan ide Anda dengan menghasilkan kerangka kerja konten terstruktur. Mereka juga dapat membuat garis besar terperinci yang kemudian dapat Anda susun ulang, kerjakan ulang, atau perluas sehingga garis besar akhir Anda mencerminkan maksud dan tujuan dari bagian konten.

Menulis posting media sosial

Karena LLM melakukan analisis sentimen sebagai bagian dari algoritme mereka, LLM dapat menghasilkan konten yang menarik dan relevan secara kontekstual berdasarkan topik, audiens, dan suara merek Anda. Dengan instruksi dan konteks yang Anda berikan, LLM dengan cepat menulis postingan yang menawan, meningkatkan keterlibatan media sosial.

Mengembangkan strategi pemasaran

Secara umum, tantangan untuk menciptakan strategi pemasaran sebaiknya diserahkan kepada otak manusia. Tetapi LLM dapat melakukan banyak hal untuk membantu proses ini. Mereka dapat memberikan daftar elemen yang harus disertakan dalam strategi Anda, menjawab pertanyaan tentang target pasar Anda, memeriksa ulang strategi Anda yang ada untuk bagian yang hilang, dan memberikan saran mendalam dan ide kreatif berdasarkan tujuan, audiens target, dan tren industri Anda.

Membangun profil audiens target

LLM dapat menggunakan pengetahuan mereka sendiri, ditambah dengan penelusuran internet, untuk menghasilkan persona pembeli terperinci berdasarkan data demografis, perilaku konsumen, dan minat audiens target Anda. Mereka dapat menulis draf pertama profil audiens Anda, yang kemudian dapat Anda asah dan sempurnakan sesuai kebutuhan.

Dasar-Dasar LLM untuk Pemasar Konten

Sebagian besar pemasar konten tidak perlu memahami cara kerja jaringan saraf atau menjadi ahli dalam pembelajaran mesin. Namun, mungkin bermanfaat bagi Anda untuk memiliki pemahaman dasar tentang LLM dan kemajuan teknologi, sehingga Anda dapat lebih memahami kekuatan dan kelemahannya — dan bahkan memanfaatkan berbagai jenis LLM untuk kasus penggunaan yang berbeda.

Memahami aspek teknis tentang cara kerja model bahasa yang besar ini dapat membantu Anda menggunakan alat ini secara lebih efektif dan menangkapnya saat terjadi kesalahan.

Parameter

Dalam konteks pembelajaran mesin dan LLM, parameter adalah bagian dari model yang dipelajari dari kumpulan data pelatihan historis. Pikirkan parameter sebagai sel otak model kita. Mereka adalah bit yang dipelajari dari semua data yang dimasukkan ke dalam model selama pelatihan. Pada dasarnya, mereka adalah memori model, menyimpan semua pengetahuan yang dipelajari.

Jenis parameter yang paling umum adalah bobot dan bias di lapisan model. Bobot menentukan kekuatan koneksi antara dua node dalam jaringan saraf, sementara bias memungkinkan model menyesuaikan outputnya secara independen dari inputnya. Ini disesuaikan selama proses pelatihan untuk meminimalkan perbedaan antara prediksi model dan hasil aktual.

Jumlah parameter dalam model AI mirip dengan bahan dalam resep — parameter tersebut dapat berdampak signifikan pada hasilnya. Lebih banyak parameter memungkinkan model menangkap hubungan yang lebih kompleks dalam data, yang dapat menghasilkan kinerja yang lebih baik. Di sisi lain, terlalu banyak parameter dapat menyebabkan overfitting, di mana model menjadi ahli dalam data pelatihannya, tetapi pemula dalam hal kumpulan data baru yang tidak terlihat.

Dalam LLM seperti GPT-3.5, parameternya mencakup bobot dan bias pada lapisan transformator model. Parameter ini memungkinkan model untuk memahami konteks kata dalam kalimat, tata bahasa, dan hubungan kompleks lainnya dalam teks.

Inilah mengapa ini penting bagi pemasar: Mengingat banyaknya parameter dalam LLM (seringkali dalam miliaran), mengelola dan melatih model ini seperti menyulap banyak bola sekaligus, membutuhkan otot komputasi yang serius. Itulah mengapa penting bagi pemasar untuk menulis petunjuk yang jelas dan mendetail, serta menyelesaikan satu tujuan dalam satu waktu. Dengan milyaran titik untuk dihubungkan, Anda pasti ingin membuat pekerjaan LLM Anda semudah mungkin.

Transformer

Transformers (jangan bingung dengan sejenis robot yang dapat berubah sendiri) adalah jenis arsitektur model yang digunakan di banyak LLM, termasuk GPT-3.5. Mereka dibuat untuk menangani data yang datang secara berurutan, seperti kata-kata dalam kalimat atau lirik dalam lagu.

Transformer memiliki sesuatu yang disebut mekanisme "perhatian". Ini seperti otak model, menimbang kata mana yang penting saat menghasilkan setiap kata dalam respons. Ini berarti transformer dapat mengambil seluruh konteks dari sepotong teks sekaligus daripada satu kata pada satu waktu.

Transformer terdiri dari dua bagian utama:

1. Encoder - membaca dan menginterpretasikan teks masukan

2. Decoder - menghasilkan teks keluaran

Dalam beberapa model, hanya decoder yang digunakan, sementara di model lain, hanya encoder yang digunakan.

Mengapa hal ini penting bagi pemasar: Karena transformer melihat seluruh konteks input teks, terkadang mereka dapat menghasilkan teks yang konsisten secara tematis tetapi secara faktual salah, karena mereka tidak memiliki sumber kebenaran di luar pola yang telah mereka pelajari dalam pelatihan mereka data. Karena alasan ini, semua konten yang dihasilkan oleh AI harus diperiksa faktanya oleh manusia.

Lapisan jaringan saraf

Jaringan saraf, teknologi yang mendasari LLM, terdiri dari lapisan neuron atau node buatan. Lapisan ini dikategorikan menjadi tiga jenis, sebagai berikut.

Lapisan Masukan

Pikirkan lapisan input sebagai pintu depan jaringan saraf. Di situlah semua data pertama masuk untuk diproses. Dalam kasus data teks, ini bisa berupa kata atau kalimat yang ingin Anda pelajari dari model tersebut. Ini seperti kesan pertama model terhadap data, sehingga memainkan peran yang cukup penting dalam menyiapkan panggung untuk semua pembelajaran yang akan terjadi.

Lapisan Tersembunyi

Setelah data berjalan melalui pintu depan, ia menemukan sekelompok lapisan yang ramai di dalamnya — itulah lapisan tersembunyi Anda. Ini adalah lapisan antara lapisan input dan output, yang masing-masing mengambil pola dan koneksi yang berbeda dalam data dan menerapkan serangkaian bobot dan bias. Mereka disebut "tersembunyi" karena kita tidak melihat apa yang terjadi di dalamnya secara langsung, tetapi kita tahu mereka bertanggung jawab untuk memahami konteks, tata bahasa, dan semantik dari teks masukan.

Lapisan Keluaran

Setelah data berhasil masuk melalui lapisan input dan di-pin-ball melalui lapisan tersembunyi, data tersebut mendarat di lapisan output. Ini adalah perhentian terakhir, grand final dari perjalanan jaringan saraf kita. Lapisan keluaran memberikan jawaban atas masukan yang diberikan setelah diproses melalui jaringan dan mengirimkan sesuatu yang dapat kita gunakan.

Setiap lapisan dalam jaringan saraf seperti blok bangunan, membantu model belajar dari data yang diumpankan. Semakin banyak lapisan, semakin dalam dan kompleks modelnya, itulah sebabnya LLM dapat membuat teks yang terdengar cukup mirip dengan bahasa manusia. Namun, penting untuk diperhatikan bahwa meskipun memiliki lebih banyak lapisan dapat meningkatkan kapasitas model untuk mempelajari pola yang rumit, ini juga dapat membuat model lebih rentan terhadap overfitting dan lebih sulit untuk dilatih.

Pemasar paling memperhatikan lapisan input dan lapisan output. Namun, penting untuk mengetahui bagaimana masukan Anda memengaruhi lapisan tersembunyi dan lapisan keluaran.

Mengapa ini penting bagi pemasar: LLM merespons dengan sangat baik petunjuk langkah demi langkah yang sederhana. Tahan keinginan untuk mengetik paragraf aliran kesadaran, dan bersiaplah untuk mengoreksi dan mengarahkan ulang chatbot Anda untuk lebih mendekati hasil yang Anda inginkan.

Bagaimana LLM dilatih

Meskipun antarmuka model bahasa besar seperti ChatGPT sangat sederhana, tidak demikian halnya dengan mengembangkan prompt dan memahami keluaran yang mungkin Anda terima. Pemahaman yang lebih dalam tentang bagaimana model AI ini dilatih dapat membantu Anda:

• Rencanakan input yang lebih baik dan lebih efektif

• Pertahankan harapan yang masuk akal tentang bagaimana LLM dapat membantu Anda

• Memahami implikasi etis dari LLM, seperti potensi bias, ketidakakuratan, dan plagiarisme

• Pilih model yang tepat untuk tujuan Anda atau bahkan latih model Anda sendiri

• Pecahkan masalah apa pun yang Anda temui dengan output yang Anda terima

Melatih LLM adalah proses yang rumit dan bernuansa, dan aman untuk mengatakan bahwa tidak ada dua LLM yang dilatih dengan cara yang sama. Tapi inilah gambaran umum tentang bagaimana proses pelatihan bekerja.

1. Pengumpulan data

Langkah pertama dalam melatih LLM adalah mengumpulkan kumpulan data teks dalam jumlah besar. Data ini bisa berasal dari berbagai sumber, seperti buku, website, dan teks lainnya. Tujuannya adalah untuk mengekspos model ke berbagai penggunaan bahasa, gaya, dan topik. Secara umum, semakin banyak data yang Anda miliki, LLM akan semakin cerdas dan akurat. Namun, ada juga risiko overtraining, terutama jika set pelatihan relatif homogen.

2. Preprocessing

Data yang terkumpul kemudian diproses terlebih dahulu agar sesuai untuk pelatihan. Ini dapat melibatkan pembersihan data, menghapus informasi yang tidak relevan, dan mengubah teks menjadi format yang dapat dipahami model menggunakan model bahasa seperti Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT).

3. Pemilihan arsitektur model

Arsitektur model, seperti arsitektur transformator, RNN, atau CNN, dipilih berdasarkan persyaratan tugas tertentu. Arsitektur mendefinisikan struktur jaringan saraf, termasuk jumlah lapisan dalam jaringan dan koneksi di antara mereka. Transformer sangat baik untuk pembuatan teks karena mereka dapat melihat konteks, RNN ideal untuk tugas terjemahan karena mengolah data secara berurutan, dan CNN bagus untuk pembuatan gambar karena mereka dapat mendeteksi pola lokal.

4. Pelatihan

Proses pelatihan sebenarnya melibatkan memasukkan data yang diproses sebelumnya ke dalam model dan menggunakan model pembelajaran mesin untuk melatihnya. Model mendeteksi dan "mempelajari" pola dan hubungan di setiap kumpulan data baru dan menghasilkan keluaran yang sesuai. Ilmuwan data memasukkan data tambahan dan menggunakan teknik pembelajaran AI untuk menyesuaikan parameter model (bobot dan bias) untuk mengoptimalkan output yang dihasilkannya. Tujuannya adalah untuk meminimalkan perbedaan antara prediksi model dan data aktual, ukuran yang dikenal sebagai "kerugian".

5. Evaluasi dan penyempurnaan

Setelah pelatihan awal, model dievaluasi pada kumpulan data terpisah, yang dikenal sebagai kumpulan validasi. Ini membantu memeriksa apakah model digeneralisasikan dengan baik atau jika overfitting ke data pelatihan. Berdasarkan kinerja set validasi, model dapat disesuaikan lebih lanjut dengan menyesuaikan parameternya atau hyperparameter dari proses pelatihan.

6. Pengujian

Terakhir, model diuji pada set pengujian, set data terpisah lainnya yang belum terlihat selama pelatihan atau validasi. Ini memberikan ukuran akhir tentang seberapa baik model tersebut cenderung tampil pada data yang tidak terlihat.

Memanfaatkan LLM dan Chatbots dalam Pemasaran Konten

Saat kami menyelesaikan pandangan di balik layar kami di dunia Model Bahasa Besar, jelas bahwa pembangkit tenaga AI ini lebih dari sekadar tren yang berlalu. Mereka mengubah lanskap pemasaran konten, membuat pekerjaan kita lebih mudah dan konten kita lebih menarik dan efektif.

Namun, seperti halnya alat apa pun, memahami cara menggunakan LLM dengan benar adalah kuncinya. Apa yang telah Anda pelajari di sini tentang proses kompleks dalam membangun dan melatih LLM, kekuatan dan keterbatasannya, serta pertimbangan etis penting mereka berperan penting dalam menyempurnakan penggunaan dan dorongan Anda.

Banyak pemasar konten mencari alat yang efektif untuk menggunakan AI generatif untuk konten yang menarik, informatif, dan mirip manusia. Di Scripted, kami percaya bahwa ketika manusia dan AI bersatu, hasilnya adalah konten pemasaran yang luar biasa. Itulah mengapa kami memiliki keanggotaan untuk tulisan manusia dan tulisan yang dibantu manusia dan AI — dan sekarang kami telah menambahkan keanggotaan baru hanya untuk konten yang dihasilkan AI.

Keanggotaan ini memberi Anda akses ke chatbot GPT-4 kami, Scout, ide blog berbasis AI, dan pembuat salinan untuk semuanya, mulai dari berita utama hingga infografis. Anda dapat mulai memperkuat konten Anda dengan AI hari ini dengan mendaftar uji coba Scripted selama 30 hari di sini.

Jadi, inilah masa depan pemasaran konten, masa depan di mana AI dan kreativitas manusia berjalan seiring. Mari rangkul kekuatan Model Bahasa Besar dan lihat ke mana perjalanan yang mengasyikkan ini membawa kita.