LLM을 이해하는 것이 마케팅 콘텐츠의 비결입니다.

게시 됨: 2023-08-04

디지털 환경이 발전함에 따라 매력적이고 효과적인 콘텐츠를 만드는 데 사용하는 도구도 발전합니다. 상당한 견인력을 얻은 새로운 도구 중 하나는 LLM(Large Language Model)입니다. LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 훈련된 인공 지능(AI) 모델로, 수신한 입력을 기반으로 사람과 유사한 텍스트를 생성할 수 있습니다. 그들은 우리가 콘텐츠 제작에 접근하는 방식을 변화시켜 보다 효율적이고 혁신적으로 만들고 있습니다.

그러나 이를 효과적으로 활용하려면 콘텐츠 마케터가 기본 사항을 이해하는 것이 중요합니다. 여기에는 작동 방식, 강점과 한계, 사용과 관련된 윤리적 고려 사항에 대한 이해가 포함됩니다. LLM을 콘텐츠 마케팅 전략에 효과적으로 통합하는 데 필요한 지식을 제공하면서 이러한 주제를 자세히 살펴보겠습니다.

LLM이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 어떻게 교육을 받는지 자세히 살펴보겠습니다. 이러한 모델이 지능적이고 관련성 있는 텍스트를 생성하고 AI 기능의 경계를 넓힐 뿐만 아니라 콘텐츠 마케팅 전략을 혁신하는 가장 인기 있는 상위 5개 LLM을 다룰 수 있도록 하는 복잡한 프로세스에 대한 통찰력을 제공합니다.

뒤에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하지 않고도 LLM을 확실히 활용할 수 있지만 AI의 기본 사항에 대해 더 깊이 파고들면 이러한 도구의 효율성이 높아지고 콘텐츠 마케팅 노력이 향상되며 전략이 더 효율적이 됩니다. Large Language Models와 함께 무대 뒤에서 여행을 떠나면서 팝콘을 들고 편안하게 지내십시오.

대규모 언어 모델이란 무엇입니까?

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LLM(Large Language Model)은 딥 러닝 신경망을 사용하여 대규모 텍스트 기반 데이터 세트를 수집 및 분석하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 알고리즘입니다. LLMS는 일반적으로 크기가 수십 기가바이트이고 수십억 개의 매개변수가 있습니다. 그들은 이미지, 비디오 및 기타 유형의 미디어를 만들 수 있는 모델을 포함하는 생성 AI의 우산 아래에 있습니다.

LLM은 한동안 사용되어 왔지만 대화형 AI 도구인 ChatGPT가 대중에게 공개된 2022년 말에 대중화되었습니다. ChatGPT의 급속한 명성 상승은 종종 다재다능함, 접근성 및 인간과 같은 방식으로 참여하는 능력에 기인합니다.

가장 인기 있는 4가지 생성 AI LLM

ChatGPT는 전 세계를 강타했습니다. 이미 뛰어든 일부 콘텐츠 마케터는 선택할 수 있는 다른 대화형 AI LLM이 있다는 사실조차 깨닫지 못할 정도로 너무 많습니다. 다음은 가장 크고 가장 인기 있는 상위 5개 항목을 간략히 살펴보는 것입니다.

OpenAI의 ChatGPT

가장 친숙한 것으로 시작하는 ChatGPT는 GPT-3.5(GPT-4에 대한 선택적 액세스 포함) 언어 모델로 구동되는 오픈 소스 AI 챗봇입니다. 사용자와 자연어 대화가 가능합니다. ChatGPT는 다양한 주제에 대해 교육을 받았으며 질문에 답하고, 정보를 제공하고, 헤드라인, 개요 및 창의적인 콘텐츠 생성 등과 같은 다양한 작업을 지원할 수 있습니다. 친절하고 도움이 되도록 설계되었으며 다양한 대화 스타일과 상황에 적응할 수 있습니다.

Google의 LaMDA

LaMDA는 대화에 특화된 변환기 기반 모델 제품군입니다. 이러한 AI 모델은 공개 대화 데이터의 1.56T 단어로 학습됩니다. LaMBDA는 다양한 주제에 대해 자유로운 대화에 참여할 수 있습니다. 기존의 챗봇과 달리 미리 정의된 경로에 국한되지 않고 대화의 방향에 적응할 수 있습니다.

Google의 PaLM

PaLM은 복잡한 학습 및 추론을 포함한 다양한 작업을 처리할 수 있는 언어 모델입니다. 언어 및 추론 테스트에서 최첨단 언어 모델과 인간을 능가할 수 있습니다. PaLM 시스템은 소량의 데이터에서 일반화하기 위해 몇 번의 학습 접근 방식을 사용하여 인간이 새로운 문제를 해결하기 위해 지식을 학습하고 적용하는 방법을 근사화합니다.

메타의 라마

Llama는 여러 언어를 포괄하는 광범위한 데이터 세트에서 훈련된 텍스트-텍스트 변환기 모델입니다. Llama는 다양한 언어 간 자연어 처리(NLP) 작업에서 최첨단 성능을 달성할 수 있습니다.

물론 시장에는 Google Bard 및 Microsoft Bing과 같은 더 많은 LLM이 있으며 그 수는 날이 갈수록 증가하고 있습니다. 게다가 기술 리더들은 AI와 챗봇을 M365 Copilot, Salesforce Einstein, Google Docs와 같은 제품에 적용하고 있습니다.

마케팅에서 ChatGPT와 같은 LLM은 어떻게 사용되나요?

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이제 대규모 언어 모델 환경에 대한 개요를 살펴보았으므로 OpenAI의 ChatGPT 및 유사한 LLM이 마케팅 콘텐츠 생성 및 참여에 상당한 영향을 미칠 수 있는 잠재력이 있는 방법에 대해 이야기해 보겠습니다. 이러한 AI 도구는 다양한 기능의 마케터에게 유용한 콘텐츠를 이해, 생성 및 예측할 수 있습니다. 마케터가 가장 많이 사용하는 LLM은 다음과 같습니다.

블로그 게시물 아이디어 생성

콘텐츠를 만들고 싶은 주제나 키워드가 있을 때 LLM은 블로그 게시물 아이디어를 브레인스토밍하는 데 매우 유용합니다. 그들은 귀하의 주제 및 대상 고객을 기반으로 다양한 제안을 제공할 수 있으므로 독특하고 매력적인 블로그 게시물을 작성할 수 있습니다.

블로그 개요 개발

LLM은 구조화된 콘텐츠 프레임워크를 생성하여 생각과 아이디어를 정리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 최종 개요가 콘텐츠 조각의 목적과 목표를 반영하도록 재구성, 재작업 또는 확장할 수 있는 자세한 개요를 만들 수 있습니다.

소셜 미디어 게시물 작성

LLM은 알고리즘의 일부로 감정 분석을 수행하기 때문에 브랜드의 주제, 청중 및 목소리를 기반으로 흥미롭고 상황에 맞는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 귀하가 제공하는 지침과 맥락을 통해 LLM은 매력적인 게시물을 빠르게 작성하여 소셜 미디어 참여를 늘립니다.

마케팅 전략 개발

일반적으로 마케팅 전략을 수립하는 과제는 인간의 두뇌에 맡기는 것이 가장 좋습니다. 그러나 LLM은 이 프로세스를 지원하기 위해 많은 일을 할 수 있습니다. 그들은 전략에 포함해야 하는 요소 목록을 제공하고, 목표 시장에 대한 질문에 답하고, 누락된 부분에 대한 기존 전략을 교차 확인하고, 목표, 대상 청중 및 산업 동향을 기반으로 통찰력 있는 제안과 창의적인 아이디어를 제공할 수 있습니다.

대상 고객 프로필 구축

LLM은 인구 통계 데이터, 소비자 행동 및 대상 고객의 관심사를 기반으로 상세한 구매자 페르소나를 생성하기 위해 인터넷 브라우징과 함께 자신의 지식을 사용할 수 있습니다. 청중 프로필의 첫 번째 초안을 작성한 다음 필요에 따라 연마하고 완벽하게 만들 수 있습니다.

콘텐츠 마케터를 위한 LLM 기초

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대부분의 콘텐츠 마케팅 담당자는 신경망이 작동하는 방식을 이해하거나 기계 학습 전문가가 될 필요가 없습니다. 그러나 LLM과 기술 발전에 대한 기본적인 이해가 있으면 장점과 약점을 더 잘 이해하고 다양한 사용 사례에 대해 다양한 유형의 LLM을 활용할 수도 있습니다.

대규모 언어 모델이 작동하는 방식에 대한 이러한 기술적 측면을 이해하면 이러한 도구를 보다 효과적으로 사용하고 결함이 있을 때 이를 포착하는 데 도움이 될 수 있습니다.

매개변수

기계 학습 및 LLM의 맥락에서 매개변수는 과거 교육 데이터 세트에서 학습된 모델의 일부입니다. 매개변수를 모델의 뇌 세포로 생각하십시오. 훈련 중에 모델에 입력된 모든 데이터에서 학습하는 비트입니다. 본질적으로 이들은 학습한 모든 지식을 저장하는 모델의 메모리입니다.

가장 일반적인 매개변수 유형은 모델 레이어의 가중치와 편향입니다. 가중치는 신경망의 두 노드 간의 연결 강도를 결정하는 반면 편향은 모델이 입력과 독립적으로 출력을 조정할 수 있도록 합니다. 이는 모델의 예측과 실제 결과 간의 차이를 최소화하기 위해 교육 프로세스 중에 조정됩니다.

AI 모델의 매개변수 수는 레시피의 재료와 약간 비슷합니다. 출력에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 더 많은 매개변수를 사용하면 모델이 데이터에서 더 복잡한 관계를 캡처할 수 있으므로 성능이 향상될 수 있습니다. 반면에 매개변수가 너무 많으면 모델이 학습 데이터에 대해 모든 것을 알고 있지만 보이지 않는 새로운 데이터 세트에 대해서는 초보자가 되는 과적합으로 이어질 수 있습니다.

GPT-3.5와 같은 LLM에서 매개변수에는 모델의 변환기 계층에 있는 가중치와 편향이 포함됩니다. 이러한 매개변수를 통해 모델은 문장에 있는 단어의 컨텍스트, 언어의 문법 및 텍스트의 기타 복잡한 관계를 이해할 수 있습니다.

이것이 마케터에게 중요한 이유는 다음과 같습니다. LLM의 많은 매개변수(종종 수십억 개)를 고려할 때 이러한 모델을 관리하고 훈련하는 것은 한 번에 많은 공을 저글링하는 것과 같으며 상당한 계산 능력이 필요합니다. 그렇기 때문에 마케팅 담당자가 명확하고 상세한 프롬프트를 작성하고 한 번에 하나의 목표를 달성하는 것이 중요합니다. 수십억 개의 점을 연결할 수 있으므로 LLM 작업을 최대한 쉽게 만들고 싶을 것입니다.

트랜스포머

트랜스포머(자체 변경 로봇 ilk와 혼동하지 말 것)는 GPT-3.5를 비롯한 많은 LLM에서 사용되는 모델 아키텍처 유형입니다. 문장의 단어나 노래의 가사와 같이 순서대로 들어오는 데이터를 처리하도록 만들어졌습니다.

트랜스포머에는 "주의" 메커니즘이라는 것이 있습니다. 응답에서 각 단어를 생성할 때 어떤 단어가 중요한지 평가하는 모델의 두뇌와 같습니다. 이것은 변환기가 한 번에 한 단어가 아니라 한 번에 텍스트 조각의 전체 맥락을 받아들일 수 있음을 의미합니다.

변압기는 두 가지 주요 부분으로 구성됩니다.

  1. 인코더 - 입력 텍스트를 읽고 해석합니다.

  2. 디코더 - 출력 텍스트 생성

일부 모델에서는 디코더만 사용하고 다른 모델에서는 인코더만 사용합니다.

이것이 마케터에게 중요한 이유: 변환기는 텍스트 입력의 전체 컨텍스트를 보기 때문에 때때로 주제적으로는 일관성이 있지만 실제로는 잘못된 텍스트를 생성할 수 있습니다. 데이터. 이러한 이유로 AI로 생성된 모든 콘텐츠는 사람이 사실을 확인하는 것이 중요합니다.

신경망 계층

LLM의 기본 기술인 신경망은 인공 뉴런 또는 노드의 레이어로 구성됩니다. 이러한 계층은 다음과 같이 세 가지 유형으로 분류됩니다.

입력 레이어

입력 레이어를 신경망의 정문으로 생각하십시오. 모든 데이터가 처리되기 위해 처음 들어오는 곳입니다. 텍스트 데이터의 경우 모델이 학습할 단어나 문장이 될 수 있습니다. 데이터에 대한 모델의 첫인상과 같기 때문에 앞으로 일어날 모든 학습의 무대를 설정하는 데 매우 중요한 역할을 합니다.

숨겨진 레이어

데이터가 정문을 통과한 후 내부에서 분주한 레이어 그룹을 만납니다. 이것이 숨겨진 레이어입니다. 이들은 입력 및 출력 레이어 사이의 레이어로, 각각 데이터에서 서로 다른 패턴과 연결을 선택하고 일련의 가중치 및 편향을 적용합니다. 내부에서 무슨 일이 일어나는지 직접 볼 수 없기 때문에 "숨김"이라고 합니다. 그러나 입력 텍스트의 문맥, 문법 및 의미를 이해할 책임이 있음을 알고 있습니다.

출력 레이어

데이터가 입력 레이어를 통해 크게 진입하고 숨겨진 레이어를 통해 핀볼링된 후 출력 레이어에 도달합니다. 이것이 우리 신경망 여정의 마지막 정류장이자 그랜드 피날레입니다. 출력 계층은 네트워크를 통해 처리한 후 주어진 입력에 대한 답을 제공하고 우리가 사용할 수 있는 것을 전달합니다.

신경망의 모든 계층은 빌딩 블록과 같아서 모델이 입력된 데이터로부터 학습하도록 돕습니다. 레이어가 많을수록 모델이 더 깊고 복잡해지기 때문에 LLM은 텍스트를 사람의 언어와 거의 비슷하게 만들 수 있습니다. 그러나 레이어가 많을수록 복잡한 패턴을 학습하는 모델의 용량이 증가할 수 있지만 모델이 과적합되기 쉽고 훈련하기가 더 어려워질 수도 있다는 점에 유의해야 합니다.

마케팅 담당자는 입력 계층과 출력 계층에 대해 가장 우려합니다. 그러나 입력이 숨겨진 레이어와 출력 레이어 모두에 어떤 영향을 미치는지 아는 것이 중요합니다.

이것이 마케터에게 중요한 이유: LLM은 단계별 간단한 지시에 놀라울 정도로 잘 반응합니다. 의식의 흐름 문단을 입력하고 싶은 충동을 억제하고 원하는 결과에 더 가까워지도록 챗봇을 수정하고 리디렉션할 준비를 하십시오.

LLM 교육 방법

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ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델의 인터페이스는 매우 간단하지만 프롬프트를 개발하고 수신할 수 있는 출력을 이해하는 것은 그렇지 않습니다. 이러한 AI 모델이 훈련되는 방식을 더 깊이 이해하면 다음과 같은 도움이 될 수 있습니다.

  • 더 우수하고 효과적인 입력 계획

  • LLM이 귀하를 어떻게 도울 수 있는지에 대한 합리적인 기대치를 유지하십시오.

  • 편견, 부정확성 및 표절의 가능성과 같은 LLM의 윤리적 영향을 이해합니다.

  • 목표에 적합한 모델을 선택하거나 직접 훈련시키세요.

  • 받은 출력과 관련하여 발생하는 모든 문제를 해결합니다.

LLM 교육은 복잡하고 미묘한 프로세스이며 두 LLM이 동일한 방식으로 교육되지 않는다고 말하는 것이 안전합니다. 그러나 다음은 교육 프로세스가 작동하는 방식에 대한 광범위한 개요입니다.

  1. 데이터 수집

LLM 교육의 첫 번째 단계는 대량의 텍스트 데이터 세트를 수집하는 것입니다. 이 데이터는 책, 웹 사이트 및 기타 텍스트와 같은 다양한 소스에서 가져올 수 있습니다. 목표는 모델을 다양한 언어 사용, 스타일 및 주제에 노출시키는 것입니다. 일반적으로 데이터가 많을수록 LLM이 더 지능적이고 정확해집니다. 그러나 특히 훈련 세트가 상대적으로 동질인 경우 과잉 훈련의 위험도 있습니다.

  1. 전처리

수집된 데이터는 훈련에 적합하도록 전처리됩니다. 여기에는 데이터 정리, 관련 없는 정보 제거, BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)와 같은 언어 모델을 사용하여 모델이 이해할 수 있는 형식으로 텍스트 변환이 포함될 수 있습니다.

  1. 모델 아키텍처 선택

변환기 아키텍처, RNN 또는 CNN과 같은 모델의 아키텍처는 작업의 특정 요구 사항에 따라 선택됩니다. 아키텍처는 네트워크의 계층 수와 이들 간의 연결을 포함하여 신경망의 구조를 정의합니다. 변환기는 컨텍스트를 볼 수 있기 때문에 텍스트 생성에 탁월하고, RNN은 데이터를 순차적으로 처리하기 때문에 번역 작업에 이상적이며, CNN은 로컬 패턴을 감지할 수 있기 때문에 이미지 생성에 적합합니다.

  1. 훈련

실제 교육 프로세스에는 전처리된 데이터를 모델에 입력하고 기계 학습 모델을 사용하여 교육하는 과정이 포함됩니다. 이 모델은 각각의 새로운 데이터 세트에서 패턴과 관계를 감지하고 "학습"하고 그에 따라 출력을 생성합니다. 데이터 과학자는 추가 데이터를 제공하고 AI 학습 기술을 사용하여 모델의 매개변수(가중치 및 편향)를 조정하여 생성되는 출력을 최적화합니다. 목표는 모델의 예측과 실제 데이터 간의 차이("손실"이라고 하는 측정값)를 최소화하는 것입니다.

  1. 평가 및 미세 조정

초기 교육 후 모델은 유효성 검사 세트로 알려진 별도의 데이터 세트에서 평가됩니다. 이것은 모델이 잘 일반화되고 있는지 또는 훈련 데이터에 과적합되었는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 검증 세트의 성능에 따라 모델은 학습 프로세스의 매개변수 또는 하이퍼 매개변수를 조정하여 추가로 미세 조정할 수 있습니다.

  1. 테스트

마지막으로 모델은 학습 또는 검증 중에 보지 못한 또 다른 별도의 데이터 세트인 테스트 세트에서 테스트됩니다. 이는 모델이 보이지 않는 데이터에 대해 얼마나 잘 수행할 수 있는지에 대한 최종 측정값을 제공합니다.

콘텐츠 마케팅에서 LLM 및 챗봇 활용

대규모 언어 모델의 세계에 대한 비하인드 스토리를 마무리하면서 이러한 AI 강국이 단순히 지나가는 추세 이상이라는 것이 분명해졌습니다. 그들은 콘텐츠 마케팅 환경을 변화시켜 우리의 업무를 더 쉽게 만들고 콘텐츠를 더 매력적이고 효과적으로 만들고 있습니다.

그러나 모든 도구와 마찬가지로 LLM을 올바르게 사용하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. LLM을 구축하고 교육하는 복잡한 프로세스, 강점과 한계, 중요한 윤리적 고려 사항에 대해 여기에서 배운 내용은 사용 및 프롬프트를 미세 조정하는 데 중요한 역할을 합니다.

신발을 신은 많은 콘텐츠 마케터는 흥미롭고 유익하며 인간과 유사한 콘텐츠를 위해 생성 AI를 사용할 수 있는 효과적인 도구를 찾고 있습니다. Scripted는 인간과 AI가 함께 할 때 놀라운 마케팅 콘텐츠가 그 결과라고 믿습니다. 그렇기 때문에 우리는 인간의 글쓰기와 인간 및 AI 지원 글쓰기에 대한 멤버십을 보유하고 있으며 이제 AI 생성 콘텐츠에 대한 새로운 멤버십을 추가했습니다.

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따라서 콘텐츠 마케팅의 미래, AI와 인간의 창의성이 함께하는 미래가 있습니다. 대규모 언어 모델의 힘을 받아들이고 이 흥미로운 여정이 우리를 어디로 데려가는지 알아봅시다.