Zrozumienie LLM jest sekretem skutecznych treści marketingowych

Wraz z ewolucją krajobrazu cyfrowego zmieniają się narzędzia, których używamy do tworzenia atrakcyjnych, skutecznych treści. Jednym z pojawiających się narzędzi, które zyskało znaczną popularność, jest Large Language Model (LLM). LLM to modele sztucznej inteligencji (AI) przeszkolone na ogromnych ilościach danych tekstowych, umożliwiające im generowanie tekstu podobnego do ludzkiego na podstawie otrzymywanych danych wejściowych. Zmieniają sposób, w jaki podchodzimy do tworzenia treści, czyniąc je bardziej wydajnymi i innowacyjnymi.

Aby jednak skutecznie je wykorzystać, marketerzy treści muszą zrozumieć ich podstawy. Obejmuje to zrozumienie sposobu ich działania, ich mocnych stron i ograniczeń oraz względów etycznych związanych z ich stosowaniem. Zagłębimy się w te tematy, zapewniając wiedzę potrzebną do skutecznego włączenia LLM do strategii marketingu treści.

Odsuniemy kurtynę na temat tego, czym są LLM, jak działają i jak są szkoleni. Damy Ci wgląd w złożony proces, który umożliwia tym modelom generowanie inteligentnego, trafnego tekstu i obejmuje pięć najpopularniejszych LLM, które nie tylko przesuwają granice możliwości sztucznej inteligencji, ale także rewolucjonizują strategie marketingu treści.

Chociaż z pewnością możesz wykorzystać LLM bez zrozumienia, co dzieje się za kulisami, zagłębienie się w szczegóły sztucznej inteligencji zwiększy efektywność tych narzędzi, usprawni działania marketingowe i sprawi, że Twoja strategia będzie bardziej wydajna. Chwyć popcorn i usiądź wygodnie podczas podróży za kulisy z dużymi modelami językowymi.

Co to jest duży model językowy?

Duży model językowy (LLM) to algorytm, który wykorzystuje sieci neuronowe głębokiego uczenia się do pozyskiwania i analizowania ogromnych zestawów danych tekstowych w celu tworzenia nowych treści. LLMS mają zazwyczaj dziesiątki gigabajtów i miliardy parametrów. Wchodzą w zakres generatywnej sztucznej inteligencji, która obejmuje również modele, które mogą tworzyć obrazy, filmy i inne rodzaje mediów.

LLM istnieją już od jakiegoś czasu, ale zostały spopularyzowane pod koniec 2022 r., kiedy publicznie udostępniono konwersacyjne narzędzie AI ChatGPT. Szybki wzrost popularności ChatGPT jest często przypisywany jego wszechstronności, dostępności i zdolności do angażowania się w sposób podobny do ludzkiego.

Cztery najpopularniejsze generatywne LLM AI

ChatGPT szturmem podbił świat. Tak bardzo, że niektórzy marketerzy treści, którzy wskoczyli na pokład, nawet nie zdają sobie sprawy, że istnieją inne konwersacyjne AI LLM do wyboru. Oto krótkie spojrzenie na pięć największych i najpopularniejszych.

ChatGPT od OpenAI

Począwszy od najbardziej znanego, ChatGPT to chatbot AI o otwartym kodzie źródłowym, oparty na modelu językowym GPT-3.5 (z opcjonalnym dostępem do GPT-4). Jest w stanie prowadzić konwersacje z użytkownikami w języku naturalnym. ChatGPT jest przeszkolony w szerokim zakresie tematów i może pomóc w różnych zadaniach, takich jak odpowiadanie na pytania, dostarczanie informacji oraz generowanie nagłówków, konspektów i kreatywnych treści — i wiele więcej. Został zaprojektowany jako przyjazny i pomocny oraz może dostosowywać się do różnych stylów konwersacji i kontekstów.

LaMDA od Google

LaMDA to rodzina modeli opartych na transformatorze, specjalizujących się w dialogach. Te modele sztucznej inteligencji są szkolone na 1,56 T słowach publicznych danych dialogowych. LaMBDA może angażować się w swobodne rozmowy na szeroki zakres tematów. W przeciwieństwie do tradycyjnych chatbotów nie ogranicza się do z góry zdefiniowanych ścieżek i potrafi dostosować się do kierunku rozmowy.

PaLM od Google

PaLM to model językowy zdolny do obsługi różnych zadań, w tym złożonego uczenia się i rozumowania. Może przewyższyć najnowocześniejsze modele językowe i ludzi w testach językowych i rozumowania. System PaLM wykorzystuje metodę uczenia się w kilku krokach do uogólniania na podstawie niewielkich ilości danych, przybliżając sposób, w jaki ludzie uczą się i stosują wiedzę do rozwiązywania nowych problemów.

Lama od Meta

Lama to model przekształcania tekstu na tekst wyszkolony na szerokiej gamie zestawów danych obejmujących wiele języków. Lama jest w stanie osiągnąć najnowocześniejszą wydajność w wielu wielojęzycznych zadaniach przetwarzania języka naturalnego (NLP).

Na rynku jest oczywiście o wiele więcej LLM, takich jak Google Bard i Microsoft Bing — a liczba ta rośnie z dnia na dzień. Ponadto liderzy technologii wypalają sztuczną inteligencję i chatboty w produktach takich jak M365 Copilot, Salesforce Einstein i Dokumenty Google.

W jaki sposób LLM, takie jak ChatGPT, są wykorzystywane w marketingu?

Teraz, gdy masz już przegląd dużego modelu językowego, porozmawiajmy o tym, w jaki sposób ChatGPT OpenAI i podobne LLM mogą potencjalnie wywrzeć znaczący wpływ na tworzenie treści marketingowych i zaangażowanie. Te narzędzia sztucznej inteligencji mogą rozumieć, generować i przewidywać treści, co jest przydatne dla marketerów w różnych funkcjach. Kilka najpopularniejszych zastosowań LLM przez marketerów to:

Generowanie pomysłów na wpisy na blogu

Kiedy masz temat lub słowo kluczowe, wokół którego chcesz zbudować treść, LLM są niezwykle pomocne w burzy mózgów pomysłów na posty na blogu. Mogą zapewnić różnorodne sugestie w zależności od tematu i grupy docelowej, umożliwiając tworzenie unikalnych, atrakcyjnych postów na blogu.

Opracowywanie konspektów blogów

LLM mogą pomóc Ci uporządkować myśli i pomysły, generując ustrukturyzowane ramy treści. Mogą również tworzyć szczegółowe konspekty, które można następnie restrukturyzować, przerabiać lub rozszerzać, aby ostateczny konspekt odzwierciedlał cel i cele treści.

Pisanie postów w mediach społecznościowych

Ponieważ LLM przeprowadzają analizę nastrojów w ramach swojego algorytmu, mogą generować angażujące, kontekstowo dopasowane treści w oparciu o temat, odbiorców i głos Twojej marki. Dzięki dostarczonym instrukcjom i kontekstowi LLM szybko piszą urzekające posty, zwiększając zaangażowanie w mediach społecznościowych.

Opracowanie strategii marketingowej

Ogólnie rzecz biorąc, wyzwanie stworzenia strategii marketingowej najlepiej pozostawić ludzkiemu mózgowi. Ale LLM mogą wiele zrobić, aby pomóc w tym procesie. Mogą dostarczyć listę elementów, które powinna zawierać Twoja strategia, odpowiedzieć na pytania dotyczące rynku docelowego, sprawdzić istniejącą strategię pod kątem brakujących elementów oraz przedstawić wnikliwe sugestie i kreatywne pomysły oparte na Twoich celach, docelowych odbiorcach i trendach branżowych.

Budowanie profili odbiorców docelowych

LLM mogą wykorzystywać własną wiedzę w połączeniu z przeglądaniem Internetu, aby generować szczegółowe persony kupujących na podstawie danych demograficznych, zachowań konsumentów i zainteresowań docelowych odbiorców. Mogą napisać pierwszy szkic Twoich profili odbiorców, który możesz następnie udoskonalić i udoskonalić zgodnie z wymaganiami.

Podstawy LLM dla sprzedawców treści

Większość sprzedawców treści nie musi rozumieć, jak działają sieci neuronowe, ani być ekspertami w dziedzinie uczenia maszynowego. Pomocne może być jednak podstawowe zrozumienie LLM i postępów w technologii, abyś mógł lepiej zrozumieć ich mocne i słabe strony — a nawet wykorzystać różne typy LLM do różnych przypadków użycia.

Zrozumienie tych technicznych aspektów działania dużych modeli językowych może pomóc w efektywniejszym korzystaniu z tych narzędzi i wykrywaniu błędów.

Parametry

W kontekście uczenia maszynowego i LLM parametry są częściami modelu wyuczonymi z historycznych zestawów danych szkoleniowych. Pomyśl o parametrach jak o komórkach mózgowych naszego modelu. Są to bity, które uczą się ze wszystkich danych wprowadzonych do modelu podczas szkolenia. Zasadniczo są to pamięć modelu, przechowująca całą wiedzę, której się nauczył.

Najbardziej powszechnymi typami parametrów są wagi i odchylenia w warstwach modelu. Wagi określają siłę połączenia między dwoma węzłami w sieci neuronowej, podczas gdy odchylenia pozwalają modelowi dostosować swoje wyniki niezależnie od danych wejściowych. Są one dostosowywane podczas procesu uczenia, aby zminimalizować różnicę między przewidywaniami modelu a rzeczywistymi wynikami.

Liczba parametrów w modelach AI przypomina trochę składniki w przepisie — mogą one mieć znaczący wpływ na wynik. Więcej parametrów pozwala modelowi uchwycić bardziej złożone relacje w danych, co może prowadzić do lepszej wydajności. Z drugiej strony zbyt wiele parametrów może prowadzić do przeuczenia, w którym model staje się ekspertem w zakresie danych uczących, ale nowicjuszem, jeśli chodzi o nowe, niewidoczne zestawy danych.

W LLM, takich jak GPT-3.5, parametry obejmują wagi i odchylenia w warstwach transformatora modelu. Te parametry pozwalają modelowi zrozumieć kontekst słów w zdaniu, gramatykę języka i inne złożone relacje w tekście.

Oto dlaczego ma to znaczenie dla marketerów: biorąc pod uwagę dużą liczbę parametrów w LLM (często w miliardach), zarządzanie tymi modelami i trenowanie ich przypomina żonglowanie wieloma piłkami naraz, co wymaga sporej mocy obliczeniowej. Dlatego tak cenne jest, aby marketerzy pisali jasne, szczegółowe monity i realizowali jeden cel naraz. Mając miliardy kropek do połączenia, będziesz chciał maksymalnie ułatwić pracę swojemu LLM.

Transformatory

Transformatory (nie mylić z samozmieniającymi się robotami) to rodzaj architektury modelowej używanej w wielu LLM, w tym w GPT-3.5. Są stworzone do obsługi danych, które pojawiają się w sekwencji, na przykład słów w zdaniu lub tekstu piosenki.

Transformatory mają coś, co nazywa się mechanizmem „uwagi”. To jak mózg modelu, który waży, które słowa są ważne, gdy generuje każde słowo w odpowiedzi. Oznacza to, że transformatory mogą przyjąć cały kontekst fragmentu tekstu za jednym razem, a nie jedno słowo naraz.

Transformatory składają się z dwóch głównych części:

1. Enkoder - odczytuje i interpretuje wprowadzony tekst

2. Dekoder - generuje tekst wyjściowy

W niektórych modelach używany jest tylko dekoder, podczas gdy w innych używany jest tylko enkoder.

Dlaczego ma to znaczenie dla marketerów: ponieważ osoby zajmujące się transformacją widzą cały kontekst wprowadzanego tekstu, mogą czasami generować tekst spójny tematycznie, ale merytorycznie niepoprawny, ponieważ nie mają źródła prawdy poza wzorcami, których nauczyli się podczas szkolenia dane. Z tego powodu ważne jest, aby wszystkie treści generowane przez sztuczną inteligencję były weryfikowane przez człowieka.

Warstwy sieci neuronowych

Sieci neuronowe, technologia leżąca u podstaw LLM, składają się z warstw sztucznych neuronów lub węzłów. Warstwy te są podzielone na trzy typy, jak poniżej.

Warstwa wejściowa

Pomyśl o warstwie wejściowej jako o drzwiach wejściowych sieci neuronowej. To tam najpierw trafiają wszystkie dane, które mają zostać przetworzone. W przypadku danych tekstowych mogą to być słowa lub zdania, z których model ma się uczyć. To jak pierwsze wrażenie modelu na temat danych, więc odgrywa dość ważną rolę w przygotowaniu sceny dla całej nauki, która ma się wydarzyć.

Ukryte warstwy

Gdy dane przejdą przez frontowe drzwi, napotykają w środku tętniącą życiem grupę warstw — to są twoje ukryte warstwy. Są to warstwy między warstwą wejściową i wyjściową, z których każda wychwytuje różne wzorce i połączenia w danych oraz stosuje zestaw wag i odchyleń. Nazywamy je „ukrytymi”, ponieważ nie widzimy bezpośrednio, co się w nich dzieje, ale wiemy, że odpowiadają za zrozumienie kontekstu, gramatyki i semantyki tekstu wejściowego.

Warstwa wyjściowa

Po tym, jak dane dokonają wielkiego wejścia przez warstwę wejściową i przebiją się przez warstwy ukryte, lądują w warstwie wyjściowej. To ostatni przystanek, wielki finał naszej podróży z siecią neuronową. Warstwa wyjściowa dostarcza odpowiedzi na podane dane wejściowe po przetworzeniu przez sieć i dostarcza coś, co możemy wykorzystać.

Każda warstwa w sieci neuronowej jest jak blok konstrukcyjny, który pomaga modelowi uczyć się na podstawie danych, którymi jest zasilany. Im więcej warstw, tym głębszy i bardziej złożony model, dlatego LLM mogą stworzyć tekst, który brzmi bardzo blisko ludzkiego języka. Należy jednak pamiętać, że chociaż posiadanie większej liczby warstw może zwiększyć zdolność modelu do uczenia się złożonych wzorców, może również sprawić, że model będzie bardziej podatny na przeuczenie i trudniejszy do nauczenia.

Marketerzy są najbardziej zaniepokojeni warstwą wejściową i warstwą wyjściową. Jednak ważne jest, aby mieć świadomość, w jaki sposób dane wejściowe wpływają zarówno na warstwy ukryte, jak i warstwę wyjściową.

Dlaczego ma to znaczenie dla marketerów: LLM niezwykle dobrze reagują na proste wskazówki krok po kroku. Oprzyj się pokusie wpisywania akapitów strumienia świadomości i przygotuj się na poprawianie i przekierowywanie chatbota, aby zbliżyć się do pożądanego wyniku.

Jak szkoli się LLM

Podczas gdy interfejs dużego modelu językowego, takiego jak ChatGPT, jest bardzo prosty, opracowywanie monitów i zrozumienie wyników, które możesz otrzymać, już nie. Głębsze zrozumienie sposobu trenowania tych modeli sztucznej inteligencji może pomóc w:

• Zaplanuj lepsze, bardziej efektywne dane wejściowe

• Zachowaj rozsądne oczekiwania dotyczące tego, w jaki sposób LLM może ci pomóc

• Zrozumienie etycznych implikacji LLM, takich jak możliwość stronniczości, nieścisłości i plagiatu

• Wybierz odpowiedni model do swoich celów, a nawet trenuj własny

• Rozwiąż wszelkie problemy z otrzymanymi danymi wyjściowymi

Szkolenie LLM jest złożonym, złożonym procesem i można śmiało powiedzieć, że żadne dwa LLM nie są szkolone w ten sam sposób. Ale oto ogólny przegląd tego, jak działa proces szkolenia.

1. Zbieranie danych

Pierwszym krokiem w szkoleniu LLM jest zebranie dużej ilości zestawów danych tekstowych. Dane te mogą pochodzić z różnych źródeł, takich jak książki, strony internetowe i inne teksty. Celem jest udostępnienie modelu szerokiemu zakresowi użycia języka, stylów i tematów. Ogólnie rzecz biorąc, im więcej masz danych, tym bardziej inteligentny i dokładny będzie LLM. Jednak istnieje również ryzyko przetrenowania, zwłaszcza jeśli zestaw treningowy jest stosunkowo jednorodny.

2. Przetwarzanie wstępne

Zebrane dane są następnie wstępnie przetwarzane, aby nadawały się do szkolenia. Może to obejmować czyszczenie danych, usuwanie nieistotnych informacji i konwertowanie tekstu na format zrozumiały dla modelu przy użyciu modelu językowego, takiego jak dwukierunkowe reprezentacje kodera z transformatorów (BERT).

3. Wybór architektury modelu

Architektura modelu, taka jak architektura transformatora, RNN lub CNN, jest wybierana na podstawie specyficznych wymagań zadania. Architektura definiuje strukturę sieci neuronowej, w tym liczbę warstw w sieci i połączenia między nimi. Transformatory doskonale nadają się do generowania tekstu, ponieważ widzą kontekst, RNN są idealne do zadań tłumaczeniowych, ponieważ przetwarzają dane sekwencyjnie, a CNN świetnie nadają się do generowania obrazów, ponieważ mogą wykrywać lokalne wzorce.

4. Szkolenie

Właściwy proces uczenia obejmuje wprowadzenie wstępnie przetworzonych danych do modelu i wykorzystanie modelu uczenia maszynowego do jego wyszkolenia. Model wykrywa i „uczy się” wzorców i relacji w każdym nowym zbiorze danych i odpowiednio generuje dane wyjściowe. Analityk danych dostarcza dodatkowe dane i wykorzystuje techniki uczenia się AI w celu dostosowania parametrów modelu (wag i odchyleń) w celu zoptymalizowania generowanych przez niego danych wyjściowych. Celem jest zminimalizowanie różnicy między przewidywaniami modelu a rzeczywistymi danymi, co jest miarą znaną jako „strata”.

5. Ocena i dostrajanie

Po wstępnym szkoleniu model jest oceniany na osobnym zestawie danych, zwanym zbiorem walidacyjnym. Pomaga to sprawdzić, czy model dobrze się uogólnia lub czy nie jest nadmiernie dopasowany do danych treningowych. W oparciu o działanie zestawu walidacyjnego model można dalej dopracowywać, dostosowując jego parametry lub hiperparametry procesu uczenia.

6. Testowanie

Na koniec model jest testowany na zbiorze testów, innym osobnym zbiorze danych, którego nie widział podczas uczenia ani walidacji. Daje to ostateczną miarę tego, jak dobrze model może działać na niewidocznych danych.

Wykorzystanie LLM i Chatbotów w marketingu treści

Kiedy podsumowujemy nasze zakulisowe spojrzenie na świat dużych modeli językowych, jasne jest, że te potęgi sztucznej inteligencji to coś więcej niż tylko przemijający trend. Zmieniają krajobraz marketingu treści, ułatwiając nam pracę, a nasze treści są bardziej wciągające i skuteczne.

Ale, podobnie jak w przypadku każdego narzędzia, kluczem jest zrozumienie, jak prawidłowo korzystać z LLM. To, czego nauczyłeś się tutaj o złożonym procesie budowania i szkolenia LLM, ich mocnych stronach i ograniczeniach oraz ich ważnych kwestiach etycznych, ma zasadnicze znaczenie dla dopracowania twojego użycia i podpowiedzi.

Wielu marketerów treści w Twoich butach szuka skutecznych narzędzi do wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia interesujących, informacyjnych treści przypominających ludzi. W Scripted wierzymy, że kiedy ludzie i sztuczna inteligencja spotykają się, powstają niesamowite treści marketingowe. Dlatego mamy członkostwo dla pisania ludzi i pisania wspomaganego przez ludzi i sztuczną inteligencję — a teraz dodaliśmy nowe członkostwo tylko dla treści generowanych przez sztuczną inteligencję.

To członkostwo zapewnia dostęp do naszego chatbota GPT-4, Scouta, pomysłów na blogi opartych na sztucznej inteligencji i generatorów kopii dla wszystkiego, od nagłówków po infografiki. Już dziś możesz zacząć zasilać swoje treści sztuczną inteligencją, rejestrując się na 30-dniową wersję próbną Scripted tutaj.

Oto przyszłość content marketingu, przyszłość, w której sztuczna inteligencja i ludzka kreatywność idą w parze. Wykorzystajmy moc dużych modeli językowych i zobaczmy, dokąd zaprowadzi nas ta ekscytująca podróż.