Compreender os LLMs é o segredo para o marketing de conteúdo que funciona

À medida que o cenário digital evolui, também evoluem as ferramentas que usamos para criar conteúdo atraente e eficaz. Uma ferramenta emergente que ganhou força significativa é o Large Language Model (LLM). Os LLMs são modelos de inteligência artificial (IA) treinados em grandes quantidades de dados de texto, permitindo que gerem texto semelhante ao humano com base na entrada que recebem. Eles estão transformando a forma como abordamos a criação de conteúdo, tornando-a mais eficiente e inovadora.

No entanto, para aproveitá-los de forma eficaz, é crucial que os profissionais de marketing de conteúdo entendam seus fundamentos. Isso inclui entender como eles funcionam, seus pontos fortes e limitações e as considerações éticas envolvidas em seu uso. Vamos nos aprofundar nesses tópicos, fornecendo a você o conhecimento necessário para incorporar efetivamente os LLMs à sua estratégia de marketing de conteúdo.

Desvendaremos o que são os LLMs, como funcionam e como são treinados. Forneceremos informações sobre o processo complexo que permite que esses modelos gerem texto inteligente e relevante e abordaremos os cinco LLMs mais populares que não apenas estão ultrapassando os limites dos recursos de IA, mas também revolucionando as estratégias de marketing de conteúdo.

Embora você certamente possa aproveitar os LLMs sem entender o que está acontecendo nos bastidores, mergulhar mais fundo nas porcas e parafusos da IA ​​aumentará a eficácia dessas ferramentas, aprimorará seus esforços de marketing de conteúdo e tornará sua estratégia mais eficiente. Pegue sua pipoca e fique à vontade enquanto viajamos pelos bastidores com Large Language Models.

O que é um modelo de linguagem grande?

Um grande modelo de linguagem (LLM) é um algoritmo que usa redes neurais de aprendizado profundo para ingerir e analisar conjuntos de dados massivos baseados em texto para produzir novo conteúdo. Os LLMS normalmente têm dezenas de gigabytes de tamanho e bilhões de parâmetros. Eles se enquadram na IA generativa, que também inclui modelos que podem criar imagens, vídeos e outros tipos de mídia.

Os LLMs já existem há algum tempo, mas foram popularizados no final de 2022, quando a ferramenta de conversação AI ChatGPT foi lançada ao público. A rápida ascensão do ChatGPT à fama é muitas vezes atribuída à sua versatilidade, acessibilidade e capacidade de se envolver de maneira humana.

Os quatro principais LLMs de IA generativa mais populares

O ChatGPT conquistou o mundo. Tanto é assim que alguns profissionais de marketing de conteúdo que aderiram nem percebem que existem outros LLMs de IA de conversação para escolher. Aqui está uma rápida olhada nos cinco maiores e mais populares.

ChatGPT da OpenAI

Começando com o mais familiar, o ChatGPT é um chatbot AI de código aberto desenvolvido com o modelo de linguagem GPT-3.5 (com acesso opcional ao GPT-4). Ele é capaz de se envolver em conversas em linguagem natural com os usuários. O ChatGPT é treinado em uma ampla variedade de tópicos e pode ajudar em várias tarefas, como responder perguntas, fornecer informações e gerar manchetes, esboços e conteúdo criativo - e muito mais. Ele foi projetado para ser amigável e útil e pode se adaptar a diferentes estilos e contextos de conversação.

LaMDA do Google

LaMDA é uma família de modelos baseados em transformadores especializados para diálogo. Esses modelos de IA são treinados em palavras de 1,56 T de dados de diálogo público. O LaMBDA pode se envolver em conversas fluidas sobre uma ampla gama de tópicos. Ao contrário dos chatbots tradicionais, não se limita a caminhos pré-definidos e pode adaptar-se ao rumo da conversa.

PaLM do Google

PaLM é um modelo de linguagem capaz de lidar com várias tarefas, incluindo aprendizado e raciocínio complexos. Ele pode superar modelos de linguagem de última geração e humanos em testes de linguagem e raciocínio. O sistema PaLM usa uma abordagem de aprendizado de poucos tiros para generalizar a partir de pequenas quantidades de dados, aproximando-se de como os humanos aprendem e aplicam o conhecimento para resolver novos problemas.

Lhama por Meta

Llama é um modelo transformador de texto para texto treinado em uma ampla gama de conjuntos de dados que abrangem vários idiomas. O Llama é capaz de alcançar desempenho de ponta em muitas tarefas de processamento de linguagem natural (PNL) multilíngue.

Existem, é claro, muito mais LLMs no mercado, como Google Bard e Microsoft Bing – e o número cresce a cada dia. Além disso, os líderes de tecnologia estão transformando IA e chatbots em produtos como M365 Copilot, Salesforce Einstein e Google Docs.

Como os LLMs como o ChatGPT são usados ​​no marketing?

Agora que você tem uma visão geral do grande cenário de modelos de linguagem, vamos falar sobre como o ChatGPT da OpenAI e LLMs semelhantes têm o potencial de causar um impacto significativo na criação e engajamento de conteúdo de marketing. Essas ferramentas de IA podem entender, gerar e prever conteúdo, o que é útil para profissionais de marketing em diversas funções. Alguns dos usos mais populares de LLMs pelos profissionais de marketing incluem:

Gerando ideias para postagens no blog

Quando você tem um tópico ou palavra-chave em torno do qual deseja criar conteúdo, os LLMs são incrivelmente úteis para debater ideias de postagens de blog. Eles podem fornecer uma ampla variedade de sugestões com base em seu tópico e público-alvo, permitindo que você crie postagens de blog exclusivas e atraentes.

Desenvolvimento de esboços de blog

Os LLMs podem ajudá-lo a organizar seus pensamentos e ideias, gerando estruturas de conteúdo estruturadas. Eles também podem criar esboços detalhados que você pode reestruturar, retrabalhar ou expandir para que seu esboço final reflita o propósito e os objetivos da peça de conteúdo.

Escrevendo postagens de mídia social

Como os LLMs realizam análises de sentimento como parte de seu algoritmo, eles podem gerar conteúdo envolvente e contextualmente relevante com base no tópico, público e voz de sua marca. Com a instrução e o contexto que você fornece, os LLMs escrevem rapidamente postagens cativantes, aumentando o envolvimento da mídia social.

Desenvolvendo uma estratégia de marketing

De um modo geral, é melhor deixar o desafio de criar uma estratégia de marketing para o cérebro humano. Mas os LLMs podem fazer muito para ajudar nesse processo. Eles podem fornecer uma lista de elementos que sua estratégia deve incluir, responder a perguntas sobre seu mercado-alvo, verificar se faltam peças em sua estratégia existente e fornecer sugestões perspicazes e ideias criativas com base em seus objetivos, público-alvo e tendências do setor.

Construindo perfis de público-alvo

Os LLMs podem usar seu próprio conhecimento, juntamente com a navegação na Internet, para gerar buyer personas detalhadas com base em dados demográficos, comportamentos do consumidor e interesses de seu público-alvo. Eles podem escrever um primeiro rascunho dos perfis de seu público, que você pode aprimorar e aperfeiçoar conforme necessário.

Noções básicas do LLM para profissionais de marketing de conteúdo

A maioria dos profissionais de marketing de conteúdo não precisa entender como as redes neurais funcionam ou se tornar especialistas em aprendizado de máquina. Pode ser útil, no entanto, ter uma compreensão básica dos LLMs e dos avanços da tecnologia, para que você possa entender melhor seus pontos fortes e fracos - e até mesmo aproveitar diferentes tipos de LLMs para diferentes casos de uso.

Compreender esses aspectos técnicos de como os modelos de linguagem grandes funcionam pode ajudá-lo a usar essas ferramentas com mais eficiência e capturá-las quando apresentarem falhas.

Parâmetros

No contexto de aprendizado de máquina e LLMs, os parâmetros são as partes do modelo aprendidas a partir de conjuntos de dados de treinamento históricos. Pense nos parâmetros como as células cerebrais do nosso modelo. Eles são os bits que aprendem com todos os dados inseridos no modelo durante o treinamento. Essencialmente, eles são a memória do modelo, armazenando todo o conhecimento aprendido.

Os tipos mais comuns de parâmetros são pesos e bias nas camadas do modelo. Os pesos determinam a força da conexão entre dois nós na rede neural, enquanto os vieses permitem que o modelo ajuste sua saída independentemente de sua entrada. Estes são ajustados durante o processo de treinamento para minimizar a diferença entre as previsões do modelo e os resultados reais.

O número de parâmetros nos modelos de IA é um pouco como os ingredientes de uma receita – eles podem ter um impacto significativo no resultado. Mais parâmetros permitem que o modelo capture relacionamentos mais complexos nos dados, o que pode levar a um melhor desempenho. Por outro lado, muitos parâmetros podem levar ao overfitting, onde o modelo se torna um sabe-tudo em seus dados de treinamento, mas um novato quando se trata de conjuntos de dados novos e invisíveis.

Em LLMs como GPT-3.5, os parâmetros incluem os pesos e bias nas camadas do transformador do modelo. Esses parâmetros permitem que o modelo entenda o contexto das palavras em uma frase, a gramática do idioma e outras relações complexas no texto.

Eis por que isso é importante para os profissionais de marketing: dado o grande número de parâmetros em LLMs (geralmente na casa dos bilhões), gerenciar e treinar esses modelos é como fazer malabarismos com várias bolas de uma só vez, exigindo muita força computacional. É por isso que é valioso para os profissionais de marketing escrever prompts claros e detalhados e atingir um objetivo de cada vez. Com bilhões de pontos para conectar, você vai querer tornar o trabalho do seu LLM o mais fácil possível.

Transformadores

Os transformadores (não confundir com o tipo de robô que muda automaticamente) são um tipo de arquitetura de modelo usada em muitos LLMs, incluindo GPT-3.5. Eles são construídos para lidar com dados que vêm em uma sequência, como as palavras de uma frase ou a letra de uma música.

Os transformadores têm algo chamado mecanismo de "atenção". É como o cérebro do modelo, pesando quais palavras são importantes ao gerar cada palavra na resposta. Isso significa que os transformadores podem entender todo o contexto de um trecho de texto de uma só vez, em vez de uma palavra por vez.

Os transformadores consistem em duas partes principais:

1. O codificador - lê e interpreta o texto de entrada

2. O decodificador - gera o texto de saída

Em alguns modelos, apenas o decodificador é usado, enquanto em outros, apenas o codificador é usado.

Por que isso é importante para os profissionais de marketing: como os transformadores veem todo o contexto da entrada de texto, às vezes eles podem gerar um texto que seja tematicamente consistente, mas factualmente incorreto, pois não têm uma fonte de verdade além dos padrões que aprenderam em seu treinamento dados. Por esse motivo, é importante que todo o conteúdo gerado por IA seja verificado por um ser humano.

Camadas de rede neural

As redes neurais, a tecnologia subjacente aos LLMs, são compostas por camadas de neurônios ou nós artificiais. Essas camadas são categorizadas em três tipos, como segue.

Camada de entrada

Pense na camada de entrada como a porta da frente da rede neural. É onde todos os dados entram primeiro para serem processados. No caso de dados de texto, podem ser palavras ou frases com as quais você deseja que o modelo aprenda. É como a primeira impressão do modelo sobre os dados, por isso desempenha um papel muito importante na preparação do cenário para todo o aprendizado que está prestes a acontecer.

Camadas Ocultas

Depois que os dados passam pela porta da frente, eles encontram um grupo movimentado de camadas internas — essas são as suas camadas ocultas. Essas são as camadas entre as camadas de entrada e saída, cada uma pegando diferentes padrões e conexões nos dados e aplicando um conjunto de pesos e vieses. Eles são chamados de "ocultos" porque não vemos diretamente o que está acontecendo dentro deles, mas sabemos que são responsáveis ​​por entender o contexto, a gramática e a semântica do texto de entrada.

Camada de saída

Depois que os dados fazem sua grande entrada pela camada de entrada e são direcionados pelas camadas ocultas, eles chegam à camada de saída. Esta é a parada final, o grand finale de nossa jornada de rede neural. A camada de saída fornece a resposta para as entradas dadas após o processamento pela rede e entrega algo que podemos usar.

Cada camada em uma rede neural é como um bloco de construção, ajudando o modelo a aprender com os dados que são alimentados. Quanto mais camadas, mais profundo e complexo o modelo, e é por isso que os LLMs podem criar textos que soam bem próximos da linguagem humana. No entanto, é importante observar que, embora ter mais camadas possa aumentar a capacidade de um modelo de aprender padrões complexos, também pode tornar o modelo mais propenso a superajuste e mais difícil de treinar.

Os profissionais de marketing estão mais preocupados com a camada de entrada e a camada de saída. No entanto, é importante estar ciente de como sua entrada afeta as camadas ocultas e a camada de saída.

Por que isso é importante para os profissionais de marketing: LLMs respondem incrivelmente bem a instruções simples passo a passo. Resista ao desejo de digitar parágrafos de fluxo de consciência e esteja preparado para corrigir e redirecionar seu chatbot para se aproximar do resultado que você deseja.

Como os LLMs são treinados

Embora a interface de um modelo de linguagem grande como o ChatGPT seja muito simples, desenvolver prompts e entender a saída que você pode receber não é. Uma compreensão mais profunda de como esses modelos de IA são treinados pode ajudá-lo a:

• Planeje insumos melhores e mais eficazes

• Mantenha expectativas razoáveis ​​sobre como o LLM pode ajudá-lo

• Entenda as implicações éticas dos LLMs, como o potencial de viés, imprecisão e plágio

• Selecione o modelo certo para seus objetivos ou até mesmo treine o seu

• Solucione quaisquer problemas encontrados com a saída recebida

O treinamento de LLMs é um processo complexo e diferenciado, e é seguro dizer que não há dois LLMs treinados da mesma maneira. Mas aqui está uma visão ampla de como funciona o processo de treinamento.

1. Coleção de dados

A primeira etapa no treinamento de LLMs é coletar uma grande quantidade de conjuntos de dados de texto. Esses dados podem vir de várias fontes, como livros, sites e outros textos. O objetivo é expor o modelo a uma ampla gama de uso de linguagem, estilos e tópicos. De um modo geral, quanto mais dados você tiver, mais inteligente e preciso será o LLM. No entanto, também existe o risco de overtraining, principalmente se o conjunto de treinamento for relativamente homogêneo.

2. Pré-processando

Os dados coletados são pré-processados ​​para torná-los adequados para o treinamento. Isso pode envolver a limpeza dos dados, a remoção de informações irrelevantes e a conversão do texto em um formato que o modelo possa entender usando um modelo de linguagem como Representações de codificador bidirecional de transformadores (BERT).

3. Seleção da arquitetura do modelo

A arquitetura do modelo, como a arquitetura do transformador, RNN ou CNN, é escolhida com base nos requisitos específicos da tarefa. A arquitetura define a estrutura da rede neural, incluindo o número de camadas da rede e as conexões entre elas. Transformers são excelentes para geração de texto porque podem ver o contexto, RNNs são ideais para tarefas de tradução porque processam dados sequencialmente e CNNs são ótimos para geração de imagens porque podem detectar padrões locais.

4. Treinamento

O processo de treinamento real envolve alimentar os dados pré-processados ​​no modelo e usar um modelo de aprendizado de máquina para treiná-lo. O modelo detecta e “aprende” os padrões e relacionamentos em cada novo conjunto de dados e gera saídas de acordo. Um cientista de dados alimenta dados adicionais e usa técnicas de aprendizado de IA para ajustar os parâmetros do modelo (pesos e vieses) para otimizar a saída que ele produz. O objetivo é minimizar a diferença entre as previsões do modelo e os dados reais, uma medida conhecida como “perda”.

5. Avaliação e ajuste fino

Após o treinamento inicial, o modelo é avaliado em um conjunto separado de dados, conhecido como conjunto de validação. Isso ajuda a verificar se o modelo está generalizando bem ou se está superajustado aos dados de treinamento. Com base no desempenho do conjunto de validação, o modelo pode ser ajustado ainda mais, ajustando seus parâmetros ou os hiperparâmetros do processo de treinamento.

6. teste

Por fim, o modelo é testado em um conjunto de teste, outro conjunto separado de dados que não foi visto durante o treinamento ou validação. Isso fornece uma medida final de quão bem o modelo provavelmente funcionará em dados não vistos.

Aproveitando LLMs e Chatbots no Marketing de Conteúdo

Ao encerrarmos nossa análise dos bastidores do mundo dos Large Language Models, fica claro que essas potências de IA são mais do que apenas uma tendência passageira. Eles estão transformando o cenário do marketing de conteúdo, tornando nosso trabalho mais fácil e nosso conteúdo mais atraente e eficaz.

Mas, como acontece com qualquer ferramenta, entender como usar os LLMs corretamente é fundamental. O que você aprendeu aqui sobre o complexo processo de construção e treinamento de LLMs, seus pontos fortes e limitações e suas importantes considerações éticas é fundamental para o ajuste fino de seu uso e sugestões.

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Então, um brinde ao futuro do marketing de conteúdo, um futuro onde a IA e a criatividade humana andam de mãos dadas. Vamos abraçar o poder dos Large Language Models e ver aonde essa empolgante jornada nos leva.