Uwolnij automatyzację i innowacje, tworząc własny GPT

GPT odgrywają coraz ważniejszą rolę w narzędziach marketingowych opartych na sztucznej inteligencji. Dostarczając GPT (generatywnemu wstępnie przeszkolonemu transformatorowi) informacji i treści odpowiednich do Twojego celu, możesz wytrenować je, aby w odpowiedzi na pytania i podpowiedzi wyświetlały tekst przypominający ludzki.

Dowiedz się, jak automatyzacja zwiększa wydajność, zwiększa produktywność i pomaga wygrywać z lokalnym biznesem. Pobierz już dziś „Marketing agencyjny poprzez automatyzację”.

Termin GPT stał się powszechnie używany w 2022 r. wraz z wydaniem ChatGPT, ale firmy wszelkiego rodzaju zaczęły tworzyć własne GPT. W rzeczywistości między listopadem 2023 r. a styczniem 2024 r. utworzono ponad 3 miliony niestandardowych GPT (SEO.ai). Wiedza o tym, jak utworzyć GPT, może być niezbędną umiejętnością dla Twojej agencji marketingu cyfrowego.

Co to są GPT?

Jak wspomniano wcześniej, GPT oznacza wstępnie przeszkolony transformator generacyjny. GPT to rodzaj modelu językowego, który może generować odpowiedzi na pytania, podpowiedzi i instrukcje, często generując tekst przypominający tekst ludzki. Jednak jakość tekstu generowanego przez te modele sztucznej inteligencji zależy od danych wejściowych do nich oraz od dostrajania i szkolenia, które odbywa się za kulisami.

Jednym z najbardziej znanych GPT jest ChatGPT, który może dostarczać odpowiedzi tekstowe i pomagać w różnorodnych zadaniach, w tym w generowaniu treści, burzy mózgów i tworzeniu konspektów oraz planowaniu.

Jakie są podstawowe mechanizmy GPT?

Modele takie jak ChatGPT opierają się na podstawowej architekturze, która nieustannie stara się zrozumieć dane i szkolić GPT w celu uzyskania lepszych wyników. Obejmuje to modele transformatorów i mechanizmy samouważności.

Modele transformatorów przetwarzają jednocześnie całe sekwencje danych, co zapewnia superszybkie prędkości przetwarzania. Skraca to czas szkolenia i umożliwia GPT obsługę ogromnych ilości danych i reagowanie na nie, co daje wrażenie komunikacji w czasie rzeczywistym z interfejsem przypominającym człowieka.

Mechanizmy samouważności pozwalają maszynom analizować relacje między różnymi częściami danych wejściowych. Zwiększa to zdolność GPT do „łączenia kropek” między informacjami w bardziej ludzki sposób, umożliwiając mu korzystanie z danych z przeszłości w celu opracowania nowych odpowiedzi.

Korzyści z tworzenia własnych GPT

Ponad 180 milionów ludzi korzysta z ChatGPT (Exploding Topics). Jeśli jednak polegasz tylko na tym – lub innych – wstępnie wyszkolonych modelach, możesz ograniczyć korzyści płynące z integracji marketingu AI dla Twojej agencji.

Wstępnie wytrenowane modele nie są szkolone i dostrajane pod kątem konkretnych potrzeb. Niektóre wersje tych modeli nie pamiętają oferowanego przez Ciebie szkolenia poza konkretnymi rozmowami, co oznacza, że ​​za każdym razem, gdy z nich korzystasz, zaczynasz od zera.

Tworząc niestandardowy tag GPT, możesz zasilić go przykładami języków specyficznych dla domeny i dostosowanymi rozwiązaniami, zwiększając wydajność i dokładność w przypadku Twoich zastosowań.

Na przykład, jeśli chcesz używać GPT do tworzenia treści na potrzeby kampanii marketingu społecznościowego opartych na sztucznej inteligencji, możesz wprowadzić treści generowane przez ludzi z całego roku. Tworzy to podstawę danych dla Twojego GPT, bogatą w pożądany przekaz, styl i głos marki. To, w połączeniu z ciągłym udoskonalaniem i szkoleniami, pomaga zapewnić, że GPT będzie w stanie generować tekst do postów w mediach społecznościowych odpowiadający Twoim potrzebom. To samo możesz zrobić z GPT tworzącymi obrazy.

Wyzwania związane z tworzeniem własnych GPT

Tworzenie niestandardowego tagu GPT wiąże się z wyzwaniami, takimi jak:

• Wymagania dotyczące danych. Aby wytrenować swój GPT, potrzebujesz dużej ilości wstępnie przetworzonych danych. Gromadzenie tych danych i konwertowanie ich do formatów, które będą nadawały się do obsługi GPT, może być trudne i czasochłonne.
• Wymagania dotyczące zasobów obliczeniowych. Potrzebujesz dostępu do zasobów zdolnych do analizy danych i reagowania na nie. Wyzwaniu temu można sprostać za pomocą rozwiązań chmurowych, takich jak płatne konto OpenAI.
• Potrzeba specjalistycznej wiedzy w zakresie przetwarzania języka naturalnego. Praca z GPT nie jest tak łatwa, jak zrzucanie danych i zadawanie pytań. Aby dopracować GPT, musisz uważnie wybierać i przygotowywać dane oraz przekazywać odpowiednie informacje zwrotne. Wymaga to specjalistycznych umiejętności i wiedzy w zakresie przetwarzania języka naturalnego.
• Możliwość błędów w tekście. Ponieważ GPT odpowiadają w oparciu o dane, na których są szkoleni, w tekście często występują błędy systematyczne. Być może będziesz musiał stale pracować, aby zapewnić interwencję człowieka i dostrojenie, aby usunąć te uprzedzenia i przeszkolić GPT, aby ich nie generował.

Agencje, które starają się stawić czoła tego typu wyzwaniom lub nie są pewne, czy niestandardowy GPT będzie dla nich odpowiedni, nadal mogą oferować rozwiązania AI z białą etykietą, aby czerpać korzyści ze sztucznej inteligencji w swoich przepływach pracy.

Jak utworzyć własne GPT

Chociaż wiedza o tym, jak utworzyć GPT, jest specyficzną umiejętnością techniczną, nie musisz znać się na kodowaniu ani być specjalistą od programowania, aby wykonać to zadanie. Aby utworzyć niestandardowy tag GPT dla swojej agencji marketingowej, wykonaj poniższe czynności.

1. Ustaw cele dla swojego GPT

Zanim zaczniesz tworzyć niestandardowy tag GPT, koniecznie poznaj cele i założenia tego projektu. Cele te będą miały wpływ na każdy inny etap procesu.

Na przykład, jeśli chcesz, aby GPT pomagał w kampaniach AI w mediach społecznościowych, zebrane dane będą bardzo różnić się od danych potrzebnych do wyszkolenia GPT do generowania zarysów SEO lub pisania krótkich opisów produktów.

Niektóre typowe cele, w realizacji których może pomóc niestandardowy tag GPT, obejmują:

• Skalowanie tworzenia treści. Dostosowany tag GPT może pomóc w tworzeniu witryn internetowych, mediów społecznościowych lub treści reklam.
• Lepsze angażowanie klientów. Szkoląc GPT w zakresie danych związanych z zaangażowaniem klientów i konwersjami, możesz uzyskać pomoc w identyfikowaniu treści i innych strategii marketingowych, które prawdopodobnie sprawdzą się w przyszłych kampaniach.
• Skuteczne badanie rynku. Niestandardowy tag GPT może pomóc w analizowaniu danych dotyczących konkurencyjnych krajobrazów i przedstawianiu przydatnych informacji w celu prowadzenia kampanii marketingowych.

2. Zbieraj dane, aby zasilić swój GPT

Gdy już wiesz, jaki będzie cel Twojego GPT, musisz zebrać dane, aby go wytrenować. Źródła danych mogą obejmować interakcje z klientami, istniejącą zawartość Twojej strony internetowej lub profili w mediach społecznościowych, stare kampanie e-mailowe oraz dane pobrane z oprogramowania do zarządzania relacjami z klientami.

Zbierając dane, pamiętaj, aby wziąć pod uwagę, czy reprezentują one pożądaną grupę docelową i czy wspierają szkolenia związane z celami GPT. Chociaż chcesz mieć solidne podstawy danych, nie chcesz dołączać informacji na tyle niepowiązanych ze sobą, że mogłyby zmylić lub wykoleić odpowiedzi GPT.

3. Przetwarzaj wstępnie dane, aby zoptymalizować przyszłą wydajność GPT

Poświęć trochę czasu na wstępne przetworzenie lub „oczyszczenie” danych. Kiedy trenujesz swój GPT na „nieporządnych” danych, możesz spodziewać się niechlujnych odpowiedzi. Nie zwiększa to Twojej wydajności i może prowadzić do frustracji w przypadku treści generowanych przez GPT.

Przetwarzanie wstępne może obejmować różne zadania, takie jak:

• Usuwanie duplikatów ze swoich danych
• Usuwanie niechcianych lub niepowiązanych danych, np. treści o niskiej jakości
• Wprowadzanie brakujących danych lub uzupełnianie luk w danych, które mogą spowodować brak GPT
• Zapewnienie spójności formatowania w zbiorach danych
• Normalizowanie tekstu
• Dodawanie adnotacji, takich jak etykiety nastrojów lub inne tagi, które mogą pomóc GPT w zrozumieniu danych
• Dzielenie danych na zestawy, dzięki czemu masz różne zestawy do celów szkoleniowych i testowych

4. Trenuj swój GPT

Zacznij trenować swój GPT. Zacznij od poproszenia go o wykonanie żądanych zadań w oparciu o podane przez Ciebie dane i ich oryginalne parametry. Oceń wyniki tych zadań, aby określić, co zadziałało, a co nie, i odpowiednio dostosuj parametry.

Na przykład, jeśli chcesz, aby firma GPT napisała dla Ciebie tekst reklamy PPC, możesz poprosić go o napisanie 10 reklam w wyszukiwarce konkretnego produktu lub usługi. Podaj monit zawierający długość reklam i rodzaj informacji, jakie mają się w nich znajdować.

Przejrzyj odpowiedzi i poszukaj niepożądanych trendów, takich jak zbyt formalny język lub słowa, które mogą zniechęcić odbiorców. Możesz dostosować parametry tagu GPT, aby usunąć te cechy z przyszłych odpowiedzi.

5. Kontynuuj dostrajanie GPT

Pamiętaj, że praca z GPT to proces ciągły i iteracyjny. Dzięki odpowiedniemu szkoleniu i dostrojeniu Twój GPT powinien coraz lepiej radzić sobie z niestandardowymi zadaniami, do których go zaprojektowałeś. Pomyśl o tym jak o pracowniku — nie oczekujesz, że nowy pracownik zrobi wszystko dobrze. Ciągła nauka i praktyka pomagają im lepiej wykonywać swoją pracę.

Ważne jest również, aby zdać sobie sprawę, że zawsze będziesz musiał humanizować treści generowane przez sztuczną inteligencję. Nawet w przypadku niestandardowego tagu GPT nadal potrzebujesz redaktora, który sprawdzi treść przed jej opublikowaniem.

Jak GPT będą ewoluować w przyszłości?

Możliwości AI w marketingu cyfrowym ewoluują niemal codziennie i możesz spodziewać się udoskonaleń GPT, które ułatwią trenowanie niestandardowych GPT i uzyskiwanie pożądanych wyników w przyszłości. Narzędzia te prawdopodobnie staną się bardziej wydajne i dokładne oraz będą w stanie lepiej rozumieć niuanse i kontekst, co czyni je krytycznymi narzędziami dla agencji cyfrowych, które chcą skalować i zwiększać produktywność.

Zrozumienie, jak teraz utworzyć GPT, pomoże Ci zapewnić, że Twoja agencja będzie na bieżąco z przyszłymi postępami, które prawdopodobnie będą miały wpływ na różne sektory, od opieki zdrowotnej po obsługę klienta, a także tworzenie treści.