独自の GPT を作成して自動化とイノベーションを解き放つ

公開: 2024-03-21

GPT は、人工知能を活用したマーケティングツールにおいてますます重要な役割を果たしています。 GPT (Generative Pre-trained Transformer) に目的に関連する情報とコンテンツを供給することで、質問やプロンプトに応じて人間のようなテキストを出力するように GPT をトレーニングできます。

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2022 年に ChatGPT がリリースされ、GPT は一般的な用語になりましたが、あらゆる種類の企業が独自の GPT を構築し始めています。実際、2023 年 11 月から 2024 年 1 月の間に 300 万を超えるカスタム GPT が作成されました (SEO.ai)。 GPT の作成方法を知ることは、デジタルマーケティング代理店にとって不可欠なスキルとなる可能性があります。

GPTとは何ですか?

前述したように、GPT は Generative Pre-trained Transformer の略です。 GPT は、質問、プロンプト、指示に対する応答を生成できる言語モデルの一種で、多くの場合、人間のようなテキストを生成します。ただし、これらの AI モデルによって生成されるテキストの品質は、AI モデルに入力されるデータと、舞台裏で行われる微調整とトレーニングによって決まります。

最もよく知られている GPT の 1 つは ChatGPT です。これはテキスト応答を提供し、コンテンツの生成、ブレインストーミングとアウトライン、計画などのさまざまなタスクを支援します。

GPT の基本的なメカニズムは何ですか?

ChatGPT のようなモデルは、データを理解し、より良い結果を得るために GPT をトレーニングすることを常に追求する基礎となるアーキテクチャに基づいています。これには、変圧器モデルと自己注意メカニズムが含まれます。

Transformer モデルはデータのシーケンス全体を同時に処理するため、処理速度が超高速になります。これにより、トレーニング時間が短縮され、GPT が膨大な量のデータを処理して応答できるようになり、人間のようなインターフェイスでリアルタイムの通信を行っているように感じられます。

自己注意メカニズムにより、機械は入力のさまざまな部分間の関係を分析できます。これにより、より人間的な方法で情報間の「点を結びつける」GPT の能力が強化され、過去のデータを利用して新しい応答を作成できるようになります。

独自の GPT を作成する利点

1 億 8,000 万人以上が ChatGPT (Exploding Topics) を使用しています。ただし、このモデルまたは他の事前トレーニング済みモデルのみに依存している場合、代理店にとって AI マーケティング統合の利点が制限される可能性があります。

事前トレーニングされたモデルは、特定のニーズを念頭に置いてトレーニングおよび微調整されていません。また、これらのモデルの一部のバージョンでは、特定の会話以外で提供したトレーニングを記憶できないため、モデルを使用するたびにゼロから始めることになります。

カスタム GPT を作成する場合、ドメイン固有の言語サンプルとカスタマイズされたソリューションをそれにフィードして、ユースケースのパフォーマンスと精度を向上させることができます。

たとえば、GPT を使用して AI 主導のソーシャルマーケティングキャンペーンのコンテンツを作成する場合、人間が作成したコンテンツを 1 年分入力できます。これにより、希望するブランドメッセージ、スタイル、声が豊富に含まれた GPT のデータ基盤が作成されます。これに加え、継続的な微調整とトレーニングにより、GPT がニーズを満たすソーシャル投稿用のテキストを生成できるようになります。イメージ生成 GPT でも同じことができます。

独自の GPT を作成する際の課題

カスタム GPT の作成には、次のような課題が伴います。

データ要件。 GPT をトレーニングするには、大量の前処理されたデータが必要です。そのデータを収集し、GPT に供給できる形式に変換することは、困難で時間がかかる場合があります。
計算リソースの要件。 データを分析して対応できるリソースにアクセスする必要があります。この課題は、有料の OpenAI アカウントなどのクラウドソリューションで解決できます。
自然言語処理の専門知識の必要性。 GPT の操作は、データを入力して質問するほど簡単ではありません。データを慎重に選択して準備し、適切なフィードバックを提供して GPT を微調整する必要があります。これには、専門家の自然言語処理スキルと知識が必要です。
テキストにバイアスが含まれる可能性。 GPT はトレーニングされたデータに基づいて応答するため、テキストにはバイアスが含まれるのが一般的です。これらのバイアスを除去し、バイアスを生成しないように GPT をトレーニングするには、人間の介入と微調整を提供する継続的な作業が必要になる場合があります。

このような種類の課題の克服に取り組んでいる代理店、またはカスタム GPT が自社に適しているかどうかわからない代理店でも、ワークフローで人工知能のメリットを得るために AI ソリューションにホワイトラベルを付けることができます。

独自の GPT を作成する方法

GPT の作成方法を知るのは特別な技術スキルですが、この作業を行うためにコーディングの知識や開発の専門家である必要はありません。以下の手順に従って、マーケティング代理店用のカスタム GPT の作成に取り組むことができます。

1. GPT の目標を設定する

カスタム GPT の作成作業を開始する前に、このプロジェクトの目標と目的を理解することが重要です。これらの目標は、プロセスの他のすべてのステップに反映されます。

たとえば、AI ソーシャルメディアキャンペーンを支援する GPT が必要な場合、収集するデータは、SEO アウトラインの生成や短い製品説明の作成に役立つ GPT のトレーニングに必要なデータとは大きく異なります。

カスタム GPT が役立つ一般的な目標には次のようなものがあります。

コンテンツ制作のスケールアップ。 カスタマイズされた GPT は、Web サイト、ソーシャルメディア、または広告コンテンツの作成に役立つ可能性があります。
顧客をより魅力的にします。 顧客エンゲージメントとコンバージョンに関連するデータに基づいて GPT をトレーニングすると、将来のキャンペーンで機能する可能性のあるコンテンツやその他のマーケティング戦略を特定するのに役立ちます。
効率的な市場調査。 カスタム GPT は、競争環境に関するデータを解析し、マーケティングキャンペーンを推進するための実用的な情報を提示するのに役立ちます。

2. GPT を強化するためのデータを収集する

GPT の目的がわかったら、GPT をトレーニングするためのデータを収集する必要があります。データソースには、顧客とのやり取り、Web ページやソーシャルメディアプロファイル上の既存のコンテンツ、古い電子メールキャンペーン、顧客関係管理ソフトウェアからのデータダウンロードなどが含まれます。

データを収集するときは、それが望ましい対象者を表しているかどうか、GPT の目標に関連したトレーニングをサポートしているかどうかを必ず考慮してください。堅牢なデータ基盤を確保したい一方で、GPT 応答を混乱させたり、混乱させたりする可能性があるほど無関係な情報は含めたくないでしょう。

3. データを前処理して将来の GPT パフォーマンスを最適化する

時間をかけてデータの前処理、つまり「クリーンアップ」を行います。「乱雑な」データで GPT をトレーニングすると、乱雑な応答が期待できます。これでは効率は向上せず、GPT で生成されたコンテンツに不満が生じる可能性があります。

前処理には、次のようなさまざまなタスクが含まれる場合があります。

データから重複を削除する
低品質のコンテンツなど、不要なデータや無関係なデータの削除
GPT が不足する可能性がある欠落データを入力したり、データのギャップを埋めたりする
データセット間でフォーマットが一貫していることを確認する
テキストの正規化
GPT がデータを理解するのに役立つ感情ラベルやその他のタグなどの注釈を追加する
データをセットに分割して、トレーニングとテストの目的に異なるセットを用意する

4. GPT をトレーニングする

GPT のトレーニングを開始します。まず、提供したデータと元のパラメータに基づいて、必要なタスクを実行するように要求します。これらのタスクの結果を評価して、何が機能し、何が機能しなかったかを判断し、それに応じてパラメータを調整します。

たとえば、GPT に PPC 広告コピーを作成してもらいたい場合は、特定の製品またはサービスに対して 10 件の検索広告を作成するように依頼できます。広告の長さと、広告に含める情報の種類を含むプロンプトを提供します。

回答を確認し、形式的すぎる言葉遣いや聴衆を遠ざける可能性のある言葉など、望ましくない傾向を探します。 GPT のパラメーターを調整して、今後の応答からこれらの特性を削除することができます。

5. GPT の微調整を続けます

GPT の使用は継続的かつ反復的なプロセスであることに注意してください。適切なトレーニングと微調整を行うことで、GPT は、設計したカスタムタスクの処理がますますうまくなるはずです。これを従業員のように考えてください。新しいスタッフメンバーがすべてを正しくこなすことを期待するわけではありません。継続的な学習と練習は、仕事の向上に役立ちます。

AI が生成したコンテンツは常に人間味のあるものにする必要があることを認識することも重要です。カスタム GPT を使用する場合でも、コンテンツを公開する前に人間の編集者がコンテンツをレビューする必要があります。

GPT は将来どのように進化するのでしょうか?

デジタルマーケティングにおける AI の機会はほぼ毎日進化しており、GPT の進歩によりカスタム GPT のトレーニングが容易になり、将来的には望む結果が得られることが期待できます。これらのツールは、より効率的かつ正確になり、ニュアンスやコンテキストを理解できる能力がさらに高まる可能性があり、規模を拡大して生産性を向上させたいデジタルエージェンシーにとって重要なツールとなるでしょう。

GPT の作成方法を今から理解しておけば、医療機関からカスタマーサービス、コンテンツ制作に至るまでの分野に影響を与える可能性のある将来の進歩を代理店が確実に把握できるようになります。