나만의 GPT를 만들어 자동화와 혁신을 촉진하세요

게시 됨: 2024-03-21

GPT는 인공 지능 기반 마케팅 도구에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 목적과 관련된 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 정보와 콘텐츠를 제공하여 질문과 프롬프트에 응답하여 인간과 유사한 텍스트를 출력하도록 교육할 수 있습니다.

자동화를 통해 어떻게 효율성을 높이고 생산성을 향상하며 지역 비즈니스에서 성공할 수 있는지 알아보세요. 지금 "자동화를 통한 대행사 마케팅"을 다운로드하세요.

GPT는 2022년 ChatGPT가 출시되면서 가정 용어가 되었지만 모든 유형의 기업이 자체 GPT를 구축하기 시작했습니다. 실제로 2023년 11월부터 2024년 1월 사이에 300만 개가 넘는 맞춤형 GPT가 생성되었습니다(SEO.ai). GPT를 만드는 방법을 아는 것은 디지털 마케팅 대행사에게 필수적인 기술이 될 수 있습니다.

GPT란 무엇입니까?

앞서 언급했듯이 GPT는 Generative Pre-trained Transformer를 의미합니다. GPT는 질문, 프롬프트, 지침에 대한 응답을 생성할 수 있는 언어 모델 유형으로, 종종 인간과 유사한 텍스트를 생성합니다. 그러나 이러한 AI 모델에 의해 생성된 텍스트의 품질은 모델에 입력된 데이터와 뒤에서 발생하는 미세 조정 및 훈련에 따라 달라집니다.

가장 잘 알려진 GPT 중 하나는 텍스트 응답을 제공하고 콘텐츠 생성, 브레인스토밍 및 개요, 계획을 포함한 다양한 작업에 도움을 줄 수 있는 ChatGPT입니다.

GPT의 기본 메커니즘은 무엇입니까?

ChatGPT와 같은 모델은 더 나은 결과를 위해 지속적으로 데이터를 이해하고 GPT를 교육하는 기본 아키텍처를 기반으로 합니다. 여기에는 변환기 모델과 Self-Attention 메커니즘이 포함됩니다.

Transformer 모델은 전체 데이터 시퀀스를 동시에 처리하므로 처리 속도가 매우 빠릅니다. 이를 통해 훈련 시간이 향상되고 GPT가 엄청난 양의 데이터를 처리하고 응답할 수 있으므로 인간과 유사한 인터페이스를 통해 실시간 통신을 하는 듯한 느낌을 받을 수 있습니다.

Self-attention 메커니즘을 통해 기계는 다양한 입력 부분 간의 관계를 분석할 수 있습니다. 이를 통해 보다 인간적인 방식으로 정보 사이의 '점을 연결'하는 GPT의 능력이 향상되어 과거 데이터를 활용하여 새로운 대응을 생성할 수 있습니다.

나만의 GPT 생성의 이점

1억 8천만 명 이상의 사람들이 ChatGPT(Exploding Topics)를 사용합니다. 그러나 이 모델 또는 다른 사전 훈련된 모델에만 의존하는 경우 대행사에 대한 AI 마케팅 통합의 이점이 제한될 수 있습니다.

사전 훈련된 모델은 특정 요구 사항을 염두에 두고 훈련 및 미세 조정되지 않습니다. 그리고 이러한 모델의 일부 버전은 특정 대화 외에 제공하는 교육을 기억할 수 없습니다. 즉, 사용할 때마다 처음부터 시작한다는 의미입니다.

맞춤 GPT를 생성하면 도메인별 언어 예제와 맞춤형 솔루션을 제공하여 사용 사례의 성능과 정확성을 향상할 수 있습니다.

예를 들어, GPT를 사용하여 AI 기반 소셜 마케팅 캠페인을 위한 콘텐츠를 생성하려는 경우 1년 동안 인간이 생성한 콘텐츠를 입력할 수 있습니다. 이를 통해 원하는 브랜드 메시지, 스타일, 목소리가 풍부한 GPT용 데이터 기반이 만들어집니다. 여기에 지속적인 미세 조정 및 교육을 더해 GPT가 귀하의 요구 사항을 충족하는 소셜 게시물용 텍스트를 생성할 수 있도록 도와줍니다. 이미지 생성 GPT에서도 동일한 작업을 수행할 수 있습니다.

나만의 GPT를 만드는 과제

맞춤 GPT를 만들려면 다음과 같은 어려움이 따릅니다.

  • 데이터 요구 사항. GPT를 훈련하려면 많은 양의 사전 처리된 데이터가 필요합니다. 해당 데이터를 수집하여 GPT에 제공할 수 있는 형식으로 변환하는 것은 어렵고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.
  • 계산 리소스 요구 사항. 데이터를 분석하고 대응할 수 있는 리소스에 액세스해야 합니다. 이 문제는 유료 OpenAI 계정과 같은 클라우드 솔루션으로 해결할 수 있습니다.
  • 자연어 처리에 대한 전문성이 필요합니다. GPT로 작업하는 것은 데이터를 덤프하고 질문하는 것만큼 쉽지 않습니다. GPT를 미세 조정하려면 데이터를 신중하게 선택 및 준비하고 적절한 피드백을 제공해야 합니다. 이를 위해서는 전문적인 자연어 처리 기술과 지식이 필요합니다.
  • 텍스트에 편견이 있을 가능성이 있습니다. GPT는 학습된 데이터를 기반으로 응답하기 때문에 텍스트에는 편견이 흔합니다. 이러한 편견을 제거하고 이러한 편견이 발생하지 않도록 GPT를 교육하기 위해 사람의 개입과 미세 조정을 제공하기 위해 지속적으로 노력해야 할 수도 있습니다.

이러한 유형의 과제를 극복하기 위해 노력하고 있거나 맞춤형 GPT가 자신에게 적합한지 확신하지 못하는 대행사는 여전히 AI 솔루션에 화이트 라벨을 지정하여 워크플로에서 인공 지능의 이점을 얻을 수 있습니다.

나만의 GPT를 만드는 방법

GPT를 만드는 방법을 아는 것은 특정 기술 능력이지만 작업을 완료하기 위해 코딩을 알거나 개발 전문가가 될 필요는 없습니다. 아래 단계에 따라 마케팅 대행사를 위한 맞춤 GPT를 만들 수 있습니다.

1. GPT 목표 설정

맞춤 GPT 만들기 작업을 시작하기 전에 이 프로젝트의 목표와 목표를 이해하는 것이 중요합니다. 이러한 목표는 프로세스의 다른 모든 단계에 영향을 미칩니다.

예를 들어 AI 소셜 미디어 캠페인에 GPT를 사용하려는 경우 수집하는 데이터는 SEO 개요를 생성하거나 짧은 제품 설명을 작성하는 데 도움이 되도록 GPT를 교육하는 데 필요한 데이터와 매우 다릅니다.

맞춤 GPT가 도움이 될 수 있는 몇 가지 일반적인 목표는 다음과 같습니다.

  • 콘텐츠 제작 규모를 확대합니다. 맞춤형 GPT는 웹사이트, 소셜 미디어, 광고 콘텐츠를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.
  • 더 나은 고객 참여. 고객 참여 및 전환과 관련된 데이터에 대해 GPT를 교육하면 향후 캠페인에 활용할 수 있는 콘텐츠 및 기타 마케팅 전략을 식별하는 데 도움을 얻을 수 있습니다.
  • 효율적인 시장 조사. 맞춤 GPT는 경쟁 환경과 관련된 데이터를 구문 분석하고 실행 가능한 정보를 제시하여 마케팅 캠페인을 추진하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2. GPT를 강화하기 위한 데이터 수집

GPT의 목적이 무엇인지 알게 되면 이를 훈련하기 위한 데이터를 수집해야 합니다. 데이터 소스에는 고객 상호 작용, 웹페이지 또는 소셜 미디어 프로필의 기존 콘텐츠, 기존 이메일 캠페인, 고객 관계 관리 소프트웨어에서 다운로드한 데이터가 포함될 수 있습니다.

데이터를 수집할 때 해당 데이터가 원하는 대상 고객을 나타내고 GPT 목표와 관련된 교육을 지원하는지 고려해야 합니다. 강력한 데이터 기반을 보장하고 싶지만 관련성이 너무 낮아서 GPT 응답을 혼란스럽게 하거나 탈선시킬 수 있는 정보를 포함하고 싶지는 않습니다.

3. 향후 GPT 성능 최적화를 위한 데이터 전처리

데이터를 전처리하거나 "정리"하는 데 시간을 투자하세요. "지저분한" 데이터에 대해 GPT를 훈련할 때 지저분한 응답을 기대할 수 있습니다. 이는 효율성을 향상시키지 않으며 GPT 생성 콘텐츠에 대한 불만을 불러일으킬 수 있습니다.

전처리에는 다음과 같은 다양한 작업이 포함될 수 있습니다.

  • 데이터에서 중복 제거
  • 품질이 낮은 콘텐츠 등 원치 않거나 관련 없는 데이터 제거
  • 누락된 데이터를 입력하거나 GPT가 원하지 않을 수 있는 데이터의 공백 채우기
  • 데이터 세트 전체에서 형식이 일관되게 유지되는지 확인
  • 텍스트 정규화
  • GPT가 데이터를 이해하는 데 도움이 될 수 있는 감정 라벨이나 기타 태그와 같은 주석 추가
  • 데이터를 세트로 나누어 학습 및 테스트 목적으로 다양한 세트 보유

4. GPT 교육

GPT 훈련을 시작하세요. 제공한 데이터와 원래 매개변수를 기반으로 원하는 작업을 수행하도록 요청하는 것부터 시작하세요. 해당 작업의 결과를 평가하여 무엇이 작동하고 작동하지 않았는지 확인하고 그에 따라 매개변수를 조정하세요.

예를 들어, GPT가 귀하를 위해 PPC 광고 문구를 작성하도록 하려면 특정 제품이나 서비스에 대한 10개의 검색 광고를 작성하도록 요청할 수 있습니다. 광고의 길이와 해당 광고에 원하는 정보 유형이 포함된 프롬프트를 제공하세요.

응답을 검토하고 너무 형식적인 언어나 청중을 소외시킬 수 있는 단어 등 원하지 않는 경향을 찾으십시오. GPT의 매개변수를 조정하여 향후 응답에서 이러한 특성을 제거할 수 있습니다.

5. 계속해서 GPT를 미세 조정하세요.

GPT 작업은 지속적이고 반복적인 프로세스라는 점을 기억하세요. 올바른 교육과 미세 조정을 통해 GPT는 귀하가 설계한 맞춤형 작업을 처리하는 데 점점 더 능숙해질 것입니다. 직원의 입장에서 생각해보세요. 새로운 직원이 모든 일을 제대로 해낼 것이라고는 기대하지 않습니다. 지속적인 학습과 연습은 그들이 업무를 더 잘 수행하는 데 도움이 됩니다.

AI로 생성된 콘텐츠를 항상 인간화해야 한다는 점을 인식하는 것도 중요합니다. 맞춤 GPT를 사용하더라도 콘텐츠를 게시하기 전에 콘텐츠를 검토하려면 편집자가 필요합니다.

GPT는 앞으로 어떻게 진화할 것인가?

디지털 마케팅에서 AI의 기회는 거의 매일 진화하며, GPT의 발전을 통해 맞춤형 GPT를 더욱 쉽게 교육하고 향후 원하는 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대할 수 있습니다. 이러한 도구는 더욱 효율적이고 정확해지며 미묘한 차이와 맥락을 더욱 잘 이해할 수 있게 되어 생산성을 확장하고 촉진하려는 디지털 기관에 중요한 도구가 될 것입니다.

지금 GPT를 만드는 방법을 이해하면 귀하의 대행사가 의료부터 고객 서비스, 콘텐츠 제작에 이르기까지 다양한 분야에 영향을 미칠 수 있는 미래 발전에 대비하는 데 도움이 됩니다.