Înțelegerea LLM-urilor este secretul conținutului de marketing care funcționează

Pe măsură ce peisajul digital evoluează, la fel evoluează și instrumentele pe care le folosim pentru a crea conținut captivant și eficient. Un instrument emergent care a câștigat o tracțiune semnificativă este Modelul de limbă mare (LLM). LLM-urile sunt modele de inteligență artificială (AI) antrenate pe cantități mari de date text, permițându-le să genereze text asemănător omului pe baza intrărilor pe care le primesc. Ele transformă modul în care abordăm crearea de conținut, făcând-o mai eficientă și mai inovatoare.

Cu toate acestea, pentru a le folosi în mod eficient, este esențial ca agenții de marketing de conținut să le înțeleagă elementele de bază. Aceasta include înțelegerea modului în care funcționează, punctele lor forte și limitările și considerațiile etice implicate în utilizarea lor. Vom aprofunda aceste subiecte, oferindu-vă cunoștințele de care aveți nevoie pentru a încorpora efectiv LLM-urile în strategia dvs. de marketing de conținut.

Vom trage înapoi cortina cu privire la ce sunt LLM-urile, cum funcționează și cum sunt instruiți. Vă vom oferi informații despre procesul complex care permite acestor modele să genereze text inteligent și relevant și să acopere primele cinci cele mai populare LLM-uri care nu numai că depășesc limitele capacităților AI, ci și revoluționează strategiile de marketing de conținut.

Deși cu siguranță puteți folosi LLM-urile fără a înțelege ce se întâmplă în culise, scufundarea mai adânc în știința AI va crește eficacitatea acestor instrumente, vă va îmbunătăți eforturile de marketing de conținut și va face strategia mai eficientă. Ia-ți floricelele de porumb și te simți confortabil în timp ce facem o călătorie în culise cu modele lingvistice mari.

Ce este un model de limbă mare?

Un model de limbaj mare (LLM) este un algoritm care utilizează rețele neuronale de învățare profundă pentru a ingera și analiza seturi masive de date bazate pe text pentru a produce conținut nou. LLMS au o dimensiune de obicei de zeci de gigaocteți și au miliarde de parametri. Acestea se încadrează sub umbrela AI generativă, care include și modele care pot crea imagini, videoclipuri și alte tipuri de media.

LLM-urile există de ceva timp, dar au fost popularizate la sfârșitul anului 2022, când instrumentul conversațional AI ChatGPT a fost lansat publicului. Creșterea rapidă la faimă a ChatGPT este adesea atribuită versatilității, accesibilității și capacității sale de a se angaja în moduri asemănătoare oamenilor.

Top patru cele mai populare LLM generative AI

ChatGPT a luat lumea cu asalt. Atat de mult incat unii specialisti in marketing de continut care s-au lasat la bord nici nu isi dau seama ca exista si alte LLM-uri AI conversationale din care sa aleaga. Iată o privire rapidă la primele cinci cele mai mari și mai populare.

ChatGPT de OpenAI

Începând cu cel mai familiar, ChatGPT este un chatbot AI open-source alimentat de modelul de limba GPT-3.5 (cu acces opțional la GPT-4). Este capabil să se angajeze în conversații în limbaj natural cu utilizatorii. ChatGPT este instruit pe o gamă largă de subiecte și poate ajuta la diferite sarcini, cum ar fi răspunsul la întrebări, furnizarea de informații și generarea de titluri, schituri și conținut creativ - și multe altele. Este conceput pentru a fi prietenos și util și se poate adapta la diferite stiluri și contexte conversaționale.

LaMDA de la Google

LaMDA este o familie de modele bazate pe transformatoare specializate pentru dialog. Aceste modele AI sunt antrenate pe 1,56 T cuvinte de date de dialog public. LaMBDA se poate angaja în conversații cu flux liber pe o gamă largă de subiecte. Spre deosebire de chatbot-urile tradiționale, acesta nu se limitează la căi predefinite și se poate adapta la direcția conversației.

PaLM de la Google

PaLM este un model de limbaj capabil să gestioneze diverse sarcini, inclusiv învățarea și raționamentul complex. Poate depăși modelele de limbaj de ultimă generație și oamenii în testele de limbaj și raționament. Sistemul PaLM folosește o abordare de învățare cu câteva injecții pentru a generaliza din cantități mici de date, aproximând modul în care oamenii învață și aplică cunoștințele pentru a rezolva noi probleme.

Lama de Meta

Llama este un model de transformator text-to-text antrenat pe o gamă largă de seturi de date care acoperă mai multe limbi. Llama este capabil să atingă performanțe de ultimă generație în multe sarcini de procesare a limbajului natural (NLP) interlingvistic.

Există, desigur, mai multe LLM-uri pe piață, cum ar fi Google Bard și Microsoft Bing, iar numărul crește pe zi ce trece. În plus, liderii tehnologici integrează AI și chatbot-uri în produse precum M365 Copilot, Salesforce Einstein și Google Docs.

Cum sunt LLM-urile precum ChatGPT utilizate în marketing?

Acum că aveți o privire de ansamblu asupra peisajului modelului lingvistic mare, să vorbim despre modul în care ChatGPT de la OpenAI și LLM-uri similare au potențialul de a avea un impact semnificativ asupra creării și angajării conținutului de marketing. Aceste instrumente de inteligență artificială pot înțelege, genera și prezice conținut, ceea ce este util pentru agenții de marketing într-o varietate de funcții. Câteva dintre cele mai populare utilizări ale LLM de către marketeri includ:

Generarea de idei de postări pe blog

Când aveți un subiect sau un cuvânt cheie în jurul căruia doriți să construiți conținut, LLM-urile sunt incredibil de utile în brainstorming idei de postări pe blog. Acestea pot oferi o gamă variată de sugestii bazate pe subiectul și publicul țintă, permițându-vă să creați postări unice și convingătoare pe blog.

Dezvoltarea contururilor blogului

LLM-urile vă pot ajuta să vă organizați gândurile și ideile prin generarea de cadre de conținut structurate. De asemenea, pot crea contururi detaliate pe care apoi le puteți restructura, reproșa sau extinde, astfel încât schița finală să reflecte scopul și obiectivele piesei de conținut.

Scrierea postărilor pe rețelele sociale

Deoarece LLM-urile efectuează analiza sentimentelor ca parte a algoritmului lor, pot genera conținut captivant, relevant din punct de vedere contextual, bazat pe subiectul, publicul și vocea mărcii dvs. Cu instrucțiunile și contextul pe care le oferiți, LLM-urile scriu rapid postări captivante, crescând implicarea în rețelele sociale.

Dezvoltarea unei strategii de marketing

În general, provocarea creării unei strategii de marketing este cel mai bine lăsată în seama creierului uman. Dar LLM-urile pot face multe pentru a ajuta acest proces. Aceștia pot oferi o listă de elemente pe care strategia dvs. ar trebui să le includă, să răspundă la întrebări despre piața dvs. țintă, să verificați strategia existentă pentru piesele lipsă și să vă ofere sugestii perspicace și idei creative bazate pe obiectivele dvs., publicul țintă și tendințele din industrie.

Construirea de profiluri de public țintă

LLM-urile își pot folosi propriile cunoștințe, împreună cu navigarea pe internet, pentru a genera persoane detaliate ale cumpărătorilor pe baza datelor demografice, a comportamentului consumatorilor și a intereselor publicului țintă. Ei pot scrie o primă schiță a profilurilor de audiență, pe care apoi le puteți perfecționa și perfecționa după cum este necesar.

Bazele LLM pentru marketerii de conținut

Majoritatea agenților de marketing de conținut nu trebuie să înțeleagă cum funcționează rețelele neuronale sau să devină experți în învățarea automată. Ar putea fi util, totuși, să aveți o înțelegere de bază a LLM-urilor și a progreselor în tehnologie, astfel încât să puteți înțelege mai bine punctele forte și punctele slabe ale acestora - și chiar să utilizați diferite tipuri de LLM-uri pentru diferite cazuri de utilizare.

Înțelegerea acestor aspecte tehnice ale modului în care funcționează modelele mari de limbaj vă poate ajuta să utilizați aceste instrumente mai eficient și să le detectați atunci când se defectează.

Parametrii

În contextul învățării automate și al LLM-urilor, parametrii sunt părți ale modelului învățate din seturile de date istorice de antrenament. Gândiți-vă la parametri ca la celulele creierului modelului nostru. Sunt biții care învață din toate datele introduse în model în timpul antrenamentului. În esență, ele sunt memoria modelului, care stochează toate cunoștințele pe care le-a învățat.

Cele mai comune tipuri de parametri sunt ponderile și părtinirile în straturile modelului. Greutățile determină puterea conexiunii dintre două noduri din rețeaua neuronală, în timp ce părtinirile permit modelului să își ajusteze ieșirea independent de intrarea sa. Acestea sunt ajustate în timpul procesului de antrenament pentru a minimiza diferența dintre predicțiile modelului și rezultatele reale.

Numărul de parametri din modelele AI este un pic asemănător cu ingredientele dintr-o rețetă – aceștia pot avea un impact semnificativ asupra rezultatului. Mai mulți parametri permit modelului să capteze relații mai complexe în date, ceea ce poate duce la o performanță mai bună. Pe de altă parte, prea mulți parametri pot duce la supraadaptare, în cazul în care modelul devine un cunoscător al datelor sale de antrenament, dar un novice când vine vorba de seturi de date noi, nevăzute.

În LLM-uri precum GPT-3.5, parametrii includ greutățile și părtinirile din straturile transformatoare ale modelului. Acești parametri permit modelului să înțeleagă contextul cuvintelor dintr-o propoziție, gramatica limbii și alte relații complexe din text.

Iată de ce acest lucru contează pentru agenții de marketing: Având în vedere numărul mare de parametri din LLM-uri (adesea în miliarde), gestionarea și antrenamentul acestor modele este ca și cum ați jongla cu o mulțime de mingi deodată, necesitând ceva mușchi de calcul serios. De aceea, este valoros pentru marketerii să scrie instrucțiuni clare și detaliate și să realizeze câte un obiectiv la un moment dat. Cu miliarde de puncte de conectat, veți dori să vă faceți munca LLM cât mai ușoară posibil.

Transformatoare

Transformatoarele (a nu fi confundate cu tipul de robot care se schimbă automat) sunt un tip de arhitectură model utilizat în multe LLM-uri, inclusiv GPT-3.5. Sunt construite pentru a gestiona datele care vin într-o secvență, cum ar fi cuvintele dintr-o propoziție sau versurile dintr-o melodie.

Transformatoarele au ceva numit mecanism de „atenție”. Este ca creierul modelului, cântărind ce cuvinte sunt importante atunci când generează fiecare cuvânt din răspuns. Aceasta înseamnă că transformatoarele pot prelua întregul context al unei părți de text dintr-o singură mișcare, mai degrabă decât un cuvânt la un moment dat.

Transformatoarele constau din două părți principale:

1. Codificatorul - citește și interpretează textul introdus

2. Decodorul - generează textul de ieșire

La unele modele se folosește doar decodorul, în timp ce în altele se folosește doar codificatorul.

De ce contează acest lucru pentru marketeri: deoarece transformatorii văd întregul context al introducerii textului, uneori pot genera text care este coerent din punct de vedere tematic, dar incorect din punct de vedere faptic, deoarece nu au o sursă de adevăr dincolo de tiparele pe care le-au învățat în formare. date. Din acest motiv, este important ca tot conținutul generat de AI să fie verificat de către un om.

Straturi de rețele neuronale

Rețelele neuronale, tehnologia de bază pentru LLM, sunt compuse din straturi de neuroni sau noduri artificiali. Aceste straturi sunt clasificate în trei tipuri, după cum urmează.

Stratul de intrare

Gândiți-vă la stratul de intrare ca la ușa din față a rețelei neuronale. Acolo intră mai întâi toate datele pentru a fi procesate. În cazul datelor text, acestea ar putea fi cuvinte sau propoziții din care doriți să învețe modelul. Este ca prima impresie a modelului asupra datelor, așa că joacă un rol destul de important în pregătirea scenei pentru toată învățarea care urmează să aibă loc.

Straturi ascunse

După ce datele au trecut prin ușa din față, întâlnesc un grup plin de straturi în interior - acestea sunt straturile tale ascunse. Acestea sunt straturile dintre straturile de intrare și de ieșire, care preiau fiecare modele și conexiuni diferite în date și aplică un set de ponderi și părtiniri. Se numesc „ascunse” pentru că nu vedem direct ce se întâmplă în interiorul lor, dar știm că sunt responsabili pentru înțelegerea contextului, gramaticii și semanticii textului introdus.

Strat de ieșire

După ce datele și-au făcut marea intrare prin stratul de intrare și au trecut prin straturile ascunse, ajung la stratul de ieșire. Aceasta este ultima oprire, marea finală a călătoriei noastre în rețeaua neuronală. Stratul de ieșire oferă răspunsul la intrările date după procesarea prin rețea și oferă ceva ce putem folosi.

Fiecare strat dintr-o rețea neuronală este ca un bloc, ajutând modelul să învețe din datele pe care le furnizează. Cu cât sunt mai multe straturi, cu atât mai profund și mai complex este modelul, motiv pentru care LLM-urile pot crea text care sună destul de aproape de limbajul uman. Cu toate acestea, este important de reținut că, deși existența mai multor straturi poate crește capacitatea unui model de a învăța modele complexe, poate face modelul mai predispus la supraadaptare și mai greu de antrenat.

Specialiştii în marketing sunt cel mai preocupaţi de stratul de intrare şi de nivelul de ieşire. Cu toate acestea, este important să fiți conștient de modul în care intrarea dvs. afectează atât straturile ascunse, cât și stratul de ieșire.

De ce contează acest lucru pentru marketeri: LLM-urile răspund incredibil de bine la instrucțiunile simple pas cu pas. Rezistați impulsului de a introduce paragrafe din fluxul de conștiință și fiți pregătit să corectați și să vă redirecționați chatbot-ul pentru a vă apropia de rezultatul dorit.

Cum sunt instruiți LLM-urile

În timp ce interfața unui model de limbă mare precum ChatGPT este foarte simplă, dezvoltarea de solicitări și înțelegerea rezultatelor pe care le puteți primi nu este. O înțelegere mai profundă a modului în care sunt antrenate aceste modele AI vă poate ajuta:

• Planificați intrări mai bune și mai eficiente

• Mențineți așteptări rezonabile cu privire la modul în care LLM vă poate ajuta

• Înțelegeți implicațiile etice ale LLM, cum ar fi potențialul de părtinire, inexactitate și plagiat

• Selectează modelul potrivit pentru obiectivele tale sau chiar antrenează-l pe al tău

• Rezolvați orice probleme pe care le întâmpinați cu rezultatul primit

Formarea LLM-urilor este un proces complex, nuanțat și este sigur să spunem că niciun LLM nu este pregătit în același mod. Dar iată o privire de ansamblu asupra modului în care funcționează procesul de formare.

1. Colectare de date

Primul pas în formarea LLM-urilor este colectarea unei cantități mari de seturi de date text. Aceste date pot proveni dintr-o varietate de surse, cum ar fi cărți, site-uri web și alte texte. Scopul este de a expune modelul la o gamă largă de utilizare a limbii, stiluri și subiecte. În general, cu cât aveți mai multe date, cu atât LLM-ul va fi mai inteligent și mai precis. Cu toate acestea, există și riscul de supraantrenament, mai ales dacă setul de antrenament este relativ omogen.

2. Preprocesare

Datele colectate sunt apoi preprocesate pentru a le face potrivite pentru antrenament. Acest lucru poate implica curățarea datelor, eliminarea informațiilor irelevante și conversia textului într-un format pe care modelul îl poate înțelege folosind un model de limbaj precum Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT).

3. Alegerea arhitecturii modelului

Arhitectura modelului, cum ar fi arhitectura transformatorului, RNN sau CNN, este aleasă în funcție de cerințele specifice ale sarcinii. Arhitectura definește structura rețelei neuronale, inclusiv numărul de straturi din rețea și conexiunile dintre ele. Transformatoarele sunt excelente pentru generarea de text, deoarece pot vedea contextul, RNN-urile sunt ideale pentru sarcinile de traducere, deoarece analizează secvențial datele, iar CNN-urile sunt excelente pentru generarea de imagini, deoarece pot detecta modele locale.

4. Instruire

Procesul propriu-zis de instruire implică introducerea datelor preprocesate în model și utilizarea unui model de învățare automată pentru a-l antrena. Modelul detectează și „învață” modelele și relațiile din fiecare nou set de date și generează rezultate în consecință. Un cercetător de date furnizează date suplimentare și utilizează tehnici de învățare AI pentru a ajusta parametrii modelului (greutăți și părtiniri) pentru a optimiza rezultatele pe care le produce. Scopul este de a minimiza diferența dintre predicțiile modelului și datele reale, o măsură cunoscută sub numele de „pierdere”.

5. Evaluare și reglare fină

După antrenamentul inițial, modelul este evaluat pe un set separat de date, cunoscut sub numele de set de validare. Acest lucru vă ajută să verificați dacă modelul se generalizează bine sau dacă este supraadaptat la datele de antrenament. Pe baza performanței setului de validare, modelul poate fi reglat în continuare prin ajustarea parametrilor săi sau a hiperparametrilor procesului de antrenament.

6. Testare

În cele din urmă, modelul este testat pe un set de testare, un alt set separat de date pe care nu le-a văzut în timpul antrenamentului sau validării. Aceasta oferă o măsură finală a cât de bine este probabil să funcționeze modelul pe date nevăzute.

Utilizarea LLM-urilor și a chatbot-urilor în marketingul de conținut

Pe măsură ce încheiem privirile noastre din culise asupra lumii modelelor de limbaj mari, este clar că aceste puteri AI sunt mai mult decât o tendință trecătoare. Ele transformă peisajul marketingului de conținut, ne fac munca mai ușoară și conținutul nostru mai captivant și mai eficient.

Dar, ca în cazul oricărui instrument, înțelegerea modului de utilizare corect a LLM-urilor este esențială. Ceea ce ați învățat aici despre procesul complex de construire și formare LLM, punctele lor forte și limitările și considerentele lor etice importante este esențial în reglarea fină a utilizării și a solicitărilor dvs.

Mulți agenți de marketing de conținut în pielea ta caută instrumente eficiente pentru a utiliza AI generativă pentru conținut interesant, informativ, asemănător uman. La Scripted, credem că atunci când oamenii și inteligența artificială se unesc, rezultatul este un conținut de marketing uimitor. De aceea avem abonament pentru scriere umană și scriere umană și asistată de AI - iar acum am adăugat un nou abonament doar pentru conținutul generat de AI.

Acest abonament vă oferă acces la chatbot-ul nostru GPT-4, Scout, idei de bloguri bazate pe inteligență artificială și generatoare de copie pentru orice, de la titluri la infografice. Puteți începe să vă alimentați conținutul cu AI astăzi, înscriindu-vă pentru o versiune de încercare de 30 de zile a Scripted aici.

Deci, iată viitorul marketingului de conținut, un viitor în care AI și creativitatea umană merg mână în mână. Să îmbrățișăm puterea modelelor lingvistice mari și să vedem unde ne duce această călătorie interesantă.