Понимание LLM — секрет эффективного маркетингового контента
Опубликовано: 2023-08-04По мере развития цифрового ландшафта меняются и инструменты, которые мы используем для создания привлекательного и эффективного контента. Одним из новых инструментов, получивших значительное распространение, является модель большого языка (LLM). LLM — это модели искусственного интеллекта (ИИ), обученные работе с огромными объемами текстовых данных, что позволяет им генерировать человекоподобный текст на основе вводимых данных. Они меняют наш подход к созданию контента, делая его более эффективным и инновационным.
Однако для их эффективного использования контент-маркетологам крайне важно понимать их основы. Это включает в себя понимание того, как они работают, их сильные и слабые стороны, а также этические соображения, связанные с их использованием. Мы углубимся в эти темы, предоставив вам знания, необходимые для эффективного включения LLM в вашу стратегию контент-маркетинга.
Мы приоткроем завесу над тем, что такое LLM, как они работают и как их обучают. Мы дадим вам представление о сложном процессе, который позволяет этим моделям генерировать интеллектуальный, релевантный текст и охватывает пять самых популярных LLM, которые не только расширяют границы возможностей ИИ, но и революционизируют стратегии контент-маркетинга.
Хотя вы, безусловно, можете использовать LLM, не понимая, что происходит за кулисами, более глубокое изучение основ ИИ повысит эффективность этих инструментов, улучшит ваши усилия по контент-маркетингу и сделает вашу стратегию более эффективной. Берите попкорн и устраивайтесь поудобнее, пока мы отправимся в путешествие за кулисы с моделями больших языков.
Что такое большая языковая модель?
Большая языковая модель (LLM) — это алгоритм, который использует нейронные сети глубокого обучения для приема и анализа массивных текстовых наборов данных для создания нового контента. LLMS обычно имеют размер в десятки гигабайт и миллиарды параметров. Они попадают под эгиду генеративного ИИ, который также включает в себя модели, которые могут создавать изображения, видео и другие типы мультимедиа.
LLM существуют уже некоторое время, но стали популярными в конце 2022 года, когда для публики был выпущен диалоговый инструмент ИИ ChatGPT. Быстрый рост славы ChatGPT часто объясняется его универсальностью, доступностью и способностью взаимодействовать по-человечески.
Четыре самых популярных LLM в области генеративного ИИ
ChatGPT покорил мир. Настолько, что некоторые контент-маркетологи, которые запрыгнули на борт, даже не подозревают, что есть другие LLM разговорного ИИ на выбор. Вот краткий обзор пятерки самых больших и популярных из них.
ChatGPT от OpenAI
Начиная с самого знакомого, ChatGPT — это чат-бот AI с открытым исходным кодом, работающий на языковой модели GPT-3.5 (с дополнительным доступом к GPT-4). Он способен вести диалог с пользователями на естественном языке. ChatGPT обучен широкому кругу тем и может помочь с различными задачами, такими как ответы на вопросы, предоставление информации, создание заголовков, набросков и творческого контента — и многое другое. Он разработан, чтобы быть дружелюбным и полезным, и может адаптироваться к различным стилям разговора и контекстам.
ЛаМДА от Google
LaMDA — это семейство моделей на основе трансформеров, предназначенных для диалога. Эти модели ИИ обучаются на 1,56 тыс. слов общедоступных диалоговых данных. LaMBDA может участвовать в свободных беседах на самые разные темы. В отличие от традиционных чат-ботов, он не ограничен заранее определенными путями и может адаптироваться к направлению разговора.
Палм от Google
PaLM — это языковая модель, способная решать различные задачи, включая сложное обучение и рассуждения. Он может превзойти современные языковые модели и людей в языковых и логических тестах. В системе PaLM используется метод поэтапного обучения для обобщения небольших объемов данных, что примерно соответствует тому, как люди учатся и применяют знания для решения новых задач.
Лама от Меты
Llama — это модель преобразования текста в текст, обученная работе с широким спектром наборов данных, охватывающих несколько языков. Llama способна достичь самых современных результатов во многих задачах межъязыковой обработки естественного языка (NLP).
Конечно, на рынке существует гораздо больше LLM, таких как Google Bard и Microsoft Bing, и их число растет с каждым днем. Кроме того, технологические лидеры внедряют искусственный интеллект и чат-ботов в такие продукты, как M365 Copilot, Salesforce Einstein и Google Docs.
Как LLM, такие как ChatGPT, используются в маркетинге?
Теперь, когда у вас есть обзор обширной языковой модели, давайте поговорим о том, как ChatGPT от OpenAI и аналогичных LLM может оказать существенное влияние на создание маркетингового контента и взаимодействие с ним. Эти инструменты ИИ могут понимать, генерировать и прогнозировать контент, что полезно для маркетологов в различных областях. Некоторые из наиболее популярных применений LLM маркетологами включают в себя:
Генерация идей для постов в блоге
Когда у вас есть тема или ключевое слово, вокруг которого вы хотите создать контент, LLM невероятно полезны при мозговом штурме идей для постов в блоге. Они могут предоставить широкий спектр предложений, основанных на вашей теме и целевой аудитории, что позволит вам создавать уникальные, привлекательные сообщения в блоге.
Разработка схем блога
LLM могут помочь вам организовать свои мысли и идеи, создавая структуры структурированного контента. Они также могут создавать подробные наброски, которые вы затем можете реструктурировать, переработать или расширить, чтобы ваш окончательный набросок отражал цель и задачи части контента.
Написание постов в социальных сетях
Поскольку LLM проводят анализ настроений как часть своего алгоритма, они могут создавать привлекательный, контекстно-релевантный контент на основе темы, аудитории и голоса вашего бренда. С помощью инструкций и контекста, которые вы предоставляете, LLM быстро пишут увлекательные сообщения, увеличивая вовлеченность в социальных сетях.
Разработка маркетинговой стратегии
Вообще говоря, задачу создания маркетинговой стратегии лучше оставить человеческому мозгу. Но LLM могут многое сделать, чтобы помочь в этом процессе. Они могут предоставить список элементов, которые должна включать ваша стратегия, ответить на вопросы о вашем целевом рынке, перепроверить вашу существующую стратегию на предмет недостающих элементов, а также предоставить проницательные предложения и творческие идеи, основанные на ваших целях, целевой аудитории и отраслевых тенденциях.
Создание профилей целевой аудитории
LLM могут использовать свои собственные знания в сочетании с просмотром в Интернете для создания подробных портретов покупателей на основе демографических данных, поведения потребителей и интересов вашей целевой аудитории. Они могут написать первый черновик профиля вашей аудитории, который вы затем сможете отшлифовать и усовершенствовать по мере необходимости.
Основы LLM для контент-маркетологов
Большинству контент-маркетологов не нужно понимать, как работают нейронные сети, или становиться экспертами в области машинного обучения. Однако вам может быть полезно иметь общее представление о LLM и достижениях в технологии, чтобы вы могли лучше понять их сильные и слабые стороны и даже использовать разные типы LLM для разных вариантов использования.
Понимание этих технических аспектов работы больших языковых моделей может помочь вам более эффективно использовать эти инструменты и обнаруживать их сбои.
Параметры
В контексте машинного обучения и LLM параметры — это части модели, полученные из исторических обучающих наборов данных. Думайте о параметрах как о клетках мозга нашей модели. Это биты, которые извлекают уроки из всех данных, поступающих в модель во время обучения. По сути, это память модели, хранящая все полученные знания.
Наиболее распространенными типами параметров являются веса и смещения в слоях модели. Веса определяют силу связи между двумя узлами в нейронной сети, а смещения позволяют модели корректировать свои выходные данные независимо от входных данных. Они корректируются в процессе обучения, чтобы свести к минимуму разницу между прогнозами модели и фактическими результатами.
Количество параметров в моделях ИИ немного похоже на ингредиенты в рецепте — они могут оказывать значительное влияние на результат. Дополнительные параметры позволяют модели фиксировать более сложные отношения в данных, что может привести к повышению производительности. С другой стороны, слишком много параметров может привести к переоснащению, когда модель становится всезнайкой в своих обучающих данных, но новичком, когда дело доходит до новых, невидимых наборов данных.
В LLM, таких как GPT-3.5, параметры включают веса и смещения в слоях преобразователя модели. Эти параметры позволяют модели понять контекст слов в предложении, грамматику языка и другие сложные отношения в тексте.
Вот почему это важно для маркетологов: учитывая большое количество параметров в LLM (часто исчисляемых миллиардами), управление этими моделями и их обучение похоже на жонглирование множеством мячей одновременно, требующее серьезных вычислительных мощностей. Вот почему для маркетологов важно писать четкие, подробные подсказки и выполнять одну цель за раз. Имея миллиарды точек для подключения, вы захотите максимально упростить работу своего LLM.
Трансформеры
Трансформаторы (не путать с самоизменяющимися роботами) — это тип архитектуры модели, используемый во многих LLM, включая GPT-3.5. Они созданы для обработки данных, поступающих последовательно, например, слов в предложении или текста песни.
У трансформеров есть так называемый механизм «внимания». Это похоже на мозг модели, взвешивающий, какие слова важны, когда генерирует каждое слово в ответе. Это означает, что трансформеры могут воспринимать весь контекст фрагмента текста за один раз, а не по одному слову за раз.
Трансформаторы состоят из двух основных частей:
Кодер - читает и интерпретирует вводимый текст
Декодер - генерирует выходной текст
В некоторых моделях используется только декодер, а в других — только кодировщик.
Почему это важно для маркетологов: поскольку трансформеры видят весь контекст вводимого текста, они иногда могут генерировать текст, который тематически согласован, но фактически неверен, поскольку у них нет источника правды, кроме шаблонов, которые они изучили в ходе обучения. данные. По этой причине важно, чтобы весь контент, созданный ИИ, проверялся человеком.
Слои нейронной сети
Нейронные сети, лежащая в основе технологии LLM, состоят из слоев искусственных нейронов или узлов. Эти слои подразделяются на три типа, как показано ниже.
Входной слой
Думайте о входном слое как о входной двери нейронной сети. Именно сюда сначала поступают все данные для обработки. В случае текстовых данных это могут быть слова или предложения, из которых вы хотите, чтобы модель училась. Это похоже на первое впечатление модели от данных, поэтому оно играет довольно важную роль в подготовке сцены для всего обучения, которое должно произойти.
Скрытые слои
После того, как данные прошли через парадную дверь, они сталкиваются с шумной группой слоев внутри — это ваши скрытые слои. Это слои между входным и выходным слоями, каждый из которых улавливает разные шаблоны и связи в данных и применяет набор весов и смещений. Они называются «скрытыми», потому что мы не видим, что происходит внутри них напрямую, но мы знаем, что они отвечают за понимание контекста, грамматики и семантики вводимого текста.
Выходной слой
После того, как данные прошли через входной слой и прошли через скрытые слои, они попадают на выходной слой. Это последняя остановка, грандиозный финал нашего путешествия по нейронной сети. Выходной уровень предоставляет ответ на заданные входные данные после обработки через сеть и предоставляет то, что мы можем использовать.
Каждый слой в нейронной сети подобен строительному блоку, помогающему модели учиться на данных, которые она получает. Чем больше слоев, тем глубже и сложнее модель, поэтому LLM могут создавать текст, который звучит очень близко к человеческому языку. Однако важно отметить, что, хотя наличие большего количества слоев может повысить способность модели изучать сложные закономерности, оно также может сделать модель более склонной к переоснащению и более трудной для обучения.
Маркетологи больше всего обеспокоены входным и выходным слоями. Однако важно знать, как ваш ввод влияет как на скрытые слои, так и на выходной слой.
Почему это важно для маркетологов: LLM невероятно хорошо реагируют на пошаговые простые указания. Не поддавайтесь желанию набирать абзацы в потоке сознания и будьте готовы исправить и перенаправить своего чат-бота, чтобы приблизиться к желаемому результату.
Как обучаются LLM
Хотя интерфейс большой языковой модели, такой как ChatGPT, очень прост, разработка подсказок и понимание результатов, которые вы можете получить, не так просты. Более глубокое понимание того, как обучаются эти модели ИИ, может помочь вам:
Планируйте лучшие и более эффективные входные данные
Поддерживайте разумные ожидания относительно того, как LLM может вам помочь
Понимать этические последствия LLM, такие как возможность предвзятости, неточности и плагиата.
Выберите подходящую модель для своих целей или даже тренируйте свою собственную
Устранение любых проблем, с которыми вы сталкиваетесь при выводе, который вы получаете
Обучение LLM — это сложный процесс с множеством нюансов, и можно с уверенностью сказать, что никакие два LLM не обучаются одинаково. Но вот общий обзор того, как работает процесс обучения.
Сбор данных
Первым шагом в обучении LLM является сбор большого количества наборов текстовых данных. Эти данные могут поступать из различных источников, таких как книги, веб-сайты и другие тексты. Цель состоит в том, чтобы представить модель широкому спектру использования языка, стилей и тем. Вообще говоря, чем больше у вас данных, тем более интеллектуальным и точным будет LLM. Однако существует также риск перетренированности, особенно если тренировочная выборка относительно однородна.
Предварительная обработка
Собранные данные затем предварительно обрабатываются, чтобы сделать их пригодными для обучения. Это может включать очистку данных, удаление ненужной информации и преобразование текста в формат, понятный модели, с использованием языковой модели, такой как представления двунаправленного кодировщика от преобразователей (BERT).
Выбор архитектуры модели
Архитектура модели, такая как архитектура трансформатора, RNN или CNN, выбирается исходя из конкретных требований задачи. Архитектура определяет структуру нейронной сети, включая количество слоев в сети и связи между ними. Преобразователи отлично подходят для генерации текста, поскольку они могут видеть контекст, RNN идеально подходят для задач перевода, поскольку они последовательно обрабатывают данные, а CNN отлично подходят для создания изображений, поскольку они могут обнаруживать локальные закономерности.
Обучение
Фактический процесс обучения включает в себя ввод предварительно обработанных данных в модель и использование модели машинного обучения для ее обучения. Модель обнаруживает и «изучает» закономерности и взаимосвязи в каждом новом наборе данных и соответствующим образом генерирует выходные данные. Специалист по данным вводит дополнительные данные и использует методы обучения ИИ для настройки параметров модели (весов и смещений) для оптимизации получаемых результатов. Цель состоит в том, чтобы свести к минимуму разницу между прогнозами модели и фактическими данными, показатель, известный как «потери».
Оценка и тонкая настройка
После первоначального обучения модель оценивается на отдельном наборе данных, известном как проверочный набор. Это помогает проверить, хорошо ли обобщает модель или она подходит для обучающих данных. В зависимости от производительности проверочного набора модель можно дополнительно настроить, изменив ее параметры или гиперпараметры процесса обучения.
Тестирование
Наконец, модель тестируется на тестовом наборе, еще одном отдельном наборе данных, который она не видела во время обучения или проверки. Это дает окончательную меру того, насколько хорошо модель может работать с невидимыми данными.
Использование LLM и чат-ботов в контент-маркетинге
Когда мы завершаем наш закулисный взгляд на мир больших языковых моделей, становится ясно, что эти электростанции ИИ — больше, чем просто преходящая тенденция. Они меняют ландшафт контент-маркетинга, делая нашу работу проще, а наш контент — более привлекательным и эффективным.
Но, как и в случае с любым инструментом, понимание того, как правильно использовать LLM, является ключевым. То, что вы узнали здесь о сложном процессе создания и обучения LLM, их сильных и слабых сторонах, а также их важных этических соображениях, играет важную роль в точной настройке вашего использования и подсказок.
Многие контент-маркетологи на вашем месте ищут эффективные инструменты для использования генеративного ИИ для создания интересного, информативного, похожего на человека контента. В Scripted мы верим, что когда люди и ИИ объединяются, результатом становится потрясающий маркетинговый контент. Вот почему у нас есть членство для людей, пишущих, а также для людей и писателей с помощью ИИ, а теперь мы добавили новое членство только для контента, созданного ИИ.
Это членство дает вам доступ к нашему чат-боту GPT-4, Scout, идеям для блогов на основе ИИ и генераторам копий для всего, от заголовков до инфографики. Вы можете начать наполнять свой контент искусственным интеллектом уже сегодня, подписавшись на 30-дневную пробную версию Scripted здесь.
Итак, вот будущее контент-маркетинга, будущее, в котором искусственный интеллект и человеческое творчество идут рука об руку. Давайте воспользуемся мощью больших языковых моделей и посмотрим, куда нас приведет это увлекательное путешествие.