Comprendere gli LLM è il segreto del contenuto di marketing che funziona

Con l'evolversi del panorama digitale, si evolvono anche gli strumenti che utilizziamo per creare contenuti accattivanti ed efficaci. Uno strumento emergente che ha guadagnato una trazione significativa è il Large Language Model (LLM). Gli LLM sono modelli di intelligenza artificiale (AI) addestrati su grandi quantità di dati di testo, che consentono loro di generare testo simile a quello umano in base all'input che ricevono. Stanno trasformando il modo in cui affrontiamo la creazione di contenuti, rendendola più efficiente e innovativa.

Tuttavia, per sfruttarli in modo efficace, è fondamentale che i marketer dei contenuti ne comprendano le basi. Ciò include la comprensione di come funzionano, i loro punti di forza e i loro limiti e le considerazioni etiche coinvolte nel loro utilizzo. Approfondiremo questi argomenti, fornendoti le conoscenze necessarie per incorporare efficacemente gli LLM nella tua strategia di content marketing.

Alzeremo il sipario su cosa sono gli LLM, come funzionano e come vengono addestrati. Ti forniremo approfondimenti sul complesso processo che consente a questi modelli di generare testo intelligente e pertinente e coprire i primi cinque LLM più popolari che non solo stanno spingendo i confini delle capacità dell'IA, ma stanno anche rivoluzionando le strategie di marketing dei contenuti.

Sebbene tu possa certamente sfruttare gli LLM senza capire cosa sta succedendo dietro le quinte, immergerti più a fondo nei dettagli dell'IA aumenterà l'efficacia di questi strumenti, migliorerà i tuoi sforzi di marketing dei contenuti e renderà la tua strategia più efficiente. Prendi i tuoi popcorn e mettiti comodo mentre facciamo un viaggio dietro le quinte con Large Language Models.

Che cos'è un modello linguistico di grandi dimensioni?

Un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) è un algoritmo che utilizza reti neurali di deep learning per acquisire e analizzare enormi set di dati basati su testo per produrre nuovi contenuti. Gli LLMS hanno in genere una dimensione di decine di gigabyte e hanno miliardi di parametri. Rientrano nell'ambito dell'IA generativa, che include anche modelli in grado di creare immagini, video e altri tipi di media.

Gli LLM esistono da un po 'di tempo, ma sono stati resi popolari alla fine del 2022 quando lo strumento di intelligenza artificiale conversazionale ChatGPT è stato rilasciato al pubblico. La rapida ascesa alla fama di ChatGPT è spesso attribuita alla sua versatilità, accessibilità e capacità di impegnarsi in modi simili a quelli umani.

I quattro LLM di intelligenza artificiale generativa più popolari

ChatGPT ha preso d'assalto il mondo. Tanto che alcuni marketer di contenuti che sono saliti a bordo non si rendono nemmeno conto che ci sono altri LLM AI conversazionali tra cui scegliere. Ecco una rapida occhiata ai primi cinque più grandi e più popolari.

ChatGPT di OpenAI

A partire dal più familiare, ChatGPT è un chatbot AI open source alimentato dal modello linguistico GPT-3.5 (con accesso opzionale a GPT-4). È in grado di impegnarsi in conversazioni in linguaggio naturale con gli utenti. ChatGPT è addestrato su una vasta gamma di argomenti e può aiutare con varie attività come rispondere a domande, fornire informazioni e generare titoli, contorni e contenuti creativi e molto altro. È progettato per essere amichevole e utile e può adattarsi a diversi stili e contesti di conversazione.

LaMDA di Google

LaMDA è una famiglia di modelli basati su trasformatore specializzati per il dialogo. Questi modelli di intelligenza artificiale vengono addestrati su 1,56 T di parole di dati di dialogo pubblico. LaMBDA può impegnarsi in conversazioni libere su una vasta gamma di argomenti. A differenza dei chatbot tradizionali, non è limitato a percorsi predefiniti e può adattarsi alla direzione della conversazione.

PaLM di Google

PaLM è un modello linguistico in grado di gestire vari compiti, tra cui l'apprendimento complesso e il ragionamento. Può superare i modelli linguistici all'avanguardia e gli esseri umani nei test di linguaggio e ragionamento. Il sistema PaLM utilizza un approccio di apprendimento in pochi colpi per generalizzare da piccole quantità di dati, approssimando il modo in cui gli esseri umani apprendono e applicano le conoscenze per risolvere nuovi problemi.

Lama di Meta

Llama è un modello di trasformatore da testo a testo addestrato su un'ampia gamma di set di dati che coprono più lingue. Llama è in grado di raggiungere prestazioni all'avanguardia in molte attività di elaborazione del linguaggio naturale (PNL) interlinguistiche.

Ci sono, ovviamente, molti altri LLM sul mercato, come Google Bard e Microsoft Bing, e il numero cresce di giorno in giorno. Inoltre, i leader tecnologici stanno incorporando AI e chatbot in prodotti come M365 Copilot, Salesforce Einstein e Google Docs.

Come vengono utilizzati gli LLM come ChatGPT nel marketing?

Ora che hai una panoramica dell'ampio panorama dei modelli linguistici, parliamo di come ChatGPT di OpenAI e LLM simili hanno il potenziale per avere un impatto significativo sulla creazione e sul coinvolgimento dei contenuti di marketing. Questi strumenti di intelligenza artificiale possono comprendere, generare e prevedere i contenuti, il che è utile per i professionisti del marketing in una varietà di funzioni. Alcuni degli usi più popolari degli LLM da parte dei professionisti del marketing includono:

Generazione di idee per post sul blog

Quando hai un argomento o una parola chiave su cui vuoi creare contenuti, gli LLM sono incredibilmente utili nel brainstorming di idee per i post del blog. Possono fornire una vasta gamma di suggerimenti in base all'argomento e al pubblico di destinazione, consentendoti di creare post di blog unici e accattivanti.

Sviluppo dei profili del blog

Gli LLM possono aiutarti a organizzare i tuoi pensieri e le tue idee generando framework di contenuti strutturati. Possono anche creare schemi dettagliati che puoi quindi ristrutturare, rielaborare o espandere in modo che lo schema finale rifletta lo scopo e gli obiettivi del contenuto.

Scrivere post sui social

Poiché gli LLM conducono l'analisi del sentiment come parte del loro algoritmo, possono generare contenuti coinvolgenti e contestualmente pertinenti in base all'argomento, al pubblico e alla voce del tuo marchio. Con le istruzioni e il contesto che fornisci, gli LLM scrivono rapidamente post accattivanti, aumentando il coinvolgimento sui social media.

Sviluppo di una strategia di marketing

In generale, è meglio lasciare al cervello umano la sfida di creare una strategia di marketing. Ma gli LLM possono fare molto per aiutare in questo processo. Possono fornire un elenco di elementi che la tua strategia dovrebbe includere, rispondere a domande sul tuo mercato di riferimento, controllare la tua strategia esistente per i pezzi mancanti e fornire suggerimenti approfonditi e idee creative basate sui tuoi obiettivi, sul pubblico di destinazione e sulle tendenze del settore.

Creazione di profili del pubblico di destinazione

Gli LLM possono utilizzare le proprie conoscenze, insieme alla navigazione in Internet, per generare buyer personas dettagliati basati su dati demografici, comportamenti dei consumatori e interessi del pubblico di destinazione. Possono scrivere una prima bozza dei tuoi profili del pubblico, che puoi quindi affinare e perfezionare secondo necessità.

Nozioni di base LLM per i marketer di contenuti

La maggior parte dei marketer di contenuti non ha bisogno di capire come funzionano le reti neurali o diventare esperti di machine learning. Potrebbe essere utile, tuttavia, avere una conoscenza di base degli LLM e dei progressi nella tecnologia, in modo da poter comprendere meglio i loro punti di forza e di debolezza e persino sfruttare diversi tipi di LLM per diversi casi d'uso.

Comprendere questi aspetti tecnici di come funzionano i modelli linguistici di grandi dimensioni può aiutarti a utilizzare questi strumenti in modo più efficace e rilevarli quando si verificano problemi.

Parametri

Nel contesto dell'apprendimento automatico e degli LLM, i parametri sono le parti del modello apprese dai set di dati di addestramento storici. Pensa ai parametri come alle cellule cerebrali del nostro modello. Sono i bit che apprendono da tutti i dati immessi nel modello durante l'addestramento. Essenzialmente, sono la memoria del modello, che immagazzina tutta la conoscenza che ha appreso.

I tipi più comuni di parametri sono pesi e distorsioni nei livelli del modello. I pesi determinano la forza della connessione tra due nodi nella rete neurale, mentre i bias consentono al modello di regolare il proprio output indipendentemente dal proprio input. Questi vengono regolati durante il processo di addestramento per ridurre al minimo la differenza tra le previsioni del modello e i risultati effettivi.

Il numero di parametri nei modelli AI è un po' come gli ingredienti di una ricetta: possono avere un impatto significativo sull'output. Più parametri consentono al modello di acquisire relazioni più complesse nei dati, il che può portare a prestazioni migliori. D'altra parte, troppi parametri possono portare all'overfitting, in cui il modello diventa un saputello sui suoi dati di addestramento ma un principiante quando si tratta di set di dati nuovi e invisibili.

In LLM come GPT-3.5, i parametri includono i pesi e le distorsioni negli strati del trasformatore del modello. Questi parametri consentono al modello di comprendere il contesto delle parole in una frase, la grammatica della lingua e altre relazioni complesse nel testo.

Ecco perché questo è importante per i professionisti del marketing: dato l'elevato numero di parametri negli LLM (spesso nell'ordine dei miliardi), gestire e addestrare questi modelli è come destreggiarsi tra un sacco di palle contemporaneamente, richiedendo un serio muscolo computazionale. Ecco perché è importante che i professionisti del marketing scrivano suggerimenti chiari e dettagliati e raggiungano un obiettivo alla volta. Con miliardi di punti da collegare, vorrai rendere il lavoro del tuo LLM il più semplice possibile.

Trasformatori

I trasformatori (da non confondere con il tipo di robot che cambia da solo) sono un tipo di architettura modello utilizzata in molti LLM, incluso GPT-3.5. Sono progettati per gestire i dati che arrivano in sequenza, come le parole di una frase o il testo di una canzone.

I trasformatori hanno qualcosa chiamato meccanismo di "attenzione". È come il cervello del modello, che soppesa quali parole sono importanti quando genera ogni parola nella risposta. Ciò significa che i trasformatori possono comprendere l'intero contesto di un pezzo di testo in una volta sola anziché una parola alla volta.

I trasformatori sono costituiti da due parti principali:

1. Il codificatore: legge e interpreta il testo di input

2. Il decodificatore: genera il testo di output

In alcuni modelli viene utilizzato solo il decoder, mentre in altri viene utilizzato solo l'encoder.

Perché questo è importante per i professionisti del marketing: poiché i trasformatori vedono l'intero contesto dell'input di testo, a volte possono generare un testo tematicamente coerente ma di fatto errato, poiché non hanno una fonte di verità al di là dei modelli che hanno appreso durante la loro formazione dati. Per questo motivo, è importante che tutti i contenuti generati dall'intelligenza artificiale siano verificati da un essere umano.

Strati di rete neurale

Le reti neurali, la tecnologia alla base degli LLM, sono composte da strati di neuroni o nodi artificiali. Questi livelli sono classificati in tre tipi, come segue.

Livello di input

Pensa al livello di input come alla porta d'ingresso della rete neurale. È dove tutti i dati entrano per la prima volta per essere elaborati. Nel caso di dati di testo, potrebbero trattarsi di parole o frasi da cui si desidera che il modello impari. È come la prima impressione del modello sui dati, quindi gioca un ruolo piuttosto importante nel preparare il terreno per tutto l'apprendimento che sta per accadere.

Strati nascosti

Dopo che i dati hanno varcato la porta principale, incontrano un vivace gruppo di livelli all'interno: sono i tuoi livelli nascosti. Questi sono i livelli tra i livelli di input e di output, ciascuno dei quali raccoglie diversi modelli e connessioni nei dati e applica una serie di pesi e distorsioni. Sono chiamati "nascosti" perché non vediamo cosa succede direttamente al loro interno, ma sappiamo che sono responsabili della comprensione del contesto, della grammatica e della semantica del testo di input.

Livello di output

Dopo che i dati hanno fatto il loro grande ingresso attraverso il livello di input e sono passati attraverso i livelli nascosti, arrivano al livello di output. Questa è l'ultima tappa, il gran finale del nostro viaggio nella rete neurale. Il livello di output fornisce la risposta agli input dati dopo l'elaborazione attraverso la rete e fornisce qualcosa che possiamo usare.

Ogni strato in una rete neurale è come un elemento costitutivo, che aiuta il modello ad apprendere dai dati che riceve. Più strati, più profondo e complesso è il modello, motivo per cui gli LLM possono creare un testo che suona abbastanza vicino al linguaggio umano. Tuttavia, è importante notare che mentre avere più livelli può aumentare la capacità di un modello di apprendere modelli complessi, può anche rendere il modello più incline all'overfitting e più difficile da addestrare.

Gli esperti di marketing sono più preoccupati per il livello di input e il livello di output. Tuttavia, è importante essere consapevoli di come l'input influisce sia sui livelli nascosti che sul livello di output.

Perché questo è importante per i professionisti del marketing: gli LLM rispondono incredibilmente bene a istruzioni semplici e dettagliate. Resisti all'impulso di digitare paragrafi sul flusso di coscienza e preparati a correggere e reindirizzare il tuo chatbot per avvicinarti al risultato desiderato.

Come vengono formati gli LLM

Sebbene l'interfaccia di un modello linguistico di grandi dimensioni come ChatGPT sia molto semplice, lo sviluppo di prompt e la comprensione dell'output che potresti ricevere non lo sono. Una comprensione più approfondita di come vengono addestrati questi modelli di intelligenza artificiale può aiutarti a:

• Pianifica input migliori e più efficaci

• Mantieni aspettative ragionevoli su come il LLM può aiutarti

• Comprendere le implicazioni etiche degli LLM, come il potenziale di parzialità, inesattezza e plagio

• Seleziona il modello giusto per i tuoi obiettivi o addirittura allena il tuo

• Risolvi eventuali problemi riscontrati con l'output che ricevi

La formazione degli LLM è un processo complesso e sfumato ed è sicuro affermare che non esistono due LLM formati allo stesso modo. Ma ecco un'ampia panoramica di come funziona il processo di formazione.

1. Raccolta dati

Il primo passo nella formazione degli LLM è raccogliere una grande quantità di set di dati di testo. Questi dati possono provenire da una varietà di fonti, come libri, siti Web e altri testi. L'obiettivo è quello di esporre il modello a un'ampia gamma di usi linguistici, stili e argomenti. In generale, più dati hai, più intelligente e accurato sarà il LLM. Tuttavia, esiste anche il rischio di sovrallenamento, in particolare se il training set è relativamente omogeneo.

2. Preelaborazione

I dati raccolti vengono quindi preelaborati per renderli adatti alla formazione. Ciò può comportare la pulizia dei dati, la rimozione di informazioni irrilevanti e la conversione del testo in un formato comprensibile per il modello utilizzando un modello di linguaggio come Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT).

3. Selezione dell'architettura del modello

L'architettura del modello, come l'architettura del trasformatore, RNN o CNN, viene scelta in base ai requisiti specifici dell'attività. L'architettura definisce la struttura della rete neurale, compreso il numero di livelli nella rete e le connessioni tra di essi. I trasformatori sono eccellenti per la generazione di testo perché possono vedere il contesto, gli RNN sono ideali per le attività di traduzione perché scricchiolano i dati in sequenza e i CNN sono ottimi per la generazione di immagini perché possono rilevare modelli locali.

4. Formazione

Il processo di addestramento effettivo prevede l'inserimento dei dati preelaborati nel modello e l'utilizzo di un modello di apprendimento automatico per addestrarlo. Il modello rileva e "apprende" i modelli e le relazioni in ogni nuovo set di dati e genera output di conseguenza. Uno scienziato di dati fornisce dati aggiuntivi e utilizza tecniche di apprendimento AI per regolare i parametri del modello (pesi e pregiudizi) per ottimizzare l'output che produce. L'obiettivo è ridurre al minimo la differenza tra le previsioni del modello e i dati effettivi, una misura nota come "perdita".

5. Valutazione e messa a punto

Dopo l'addestramento iniziale, il modello viene valutato su un set di dati separato, noto come set di convalida. Questo aiuta a verificare se il modello sta generalizzando bene o se si adatta eccessivamente ai dati di addestramento. In base alle prestazioni del set di convalida, il modello potrebbe essere ulteriormente perfezionato regolando i suoi parametri o gli iperparametri del processo di addestramento.

6. Test

Infine, il modello viene testato su un set di test, un altro set separato di dati che non ha visto durante l'addestramento o la convalida. Ciò fornisce una misura finale di quanto è probabile che il modello funzioni su dati invisibili.

Sfruttare LLM e Chatbot nel Content Marketing

Mentre concludiamo i nostri sguardi dietro le quinte sul mondo dei Large Language Models, è chiaro che queste potenze di intelligenza artificiale sono più di una semplice tendenza passeggera. Stanno trasformando il panorama del content marketing, rendendo il nostro lavoro più semplice e i nostri contenuti più coinvolgenti ed efficaci.

Ma, come con qualsiasi strumento, capire come utilizzare correttamente gli LLM è fondamentale. Ciò che hai imparato qui sul complesso processo di costruzione e formazione di LLM, i loro punti di forza e limiti e le loro importanti considerazioni etiche è fondamentale per la messa a punto del tuo utilizzo e dei tuoi suggerimenti.

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