การทำความเข้าใจ LLMs เป็นความลับในการทำการตลาดเนื้อหาที่มีประสิทธิภาพ
เผยแพร่แล้ว: 2023-08-04ในขณะที่ภูมิทัศน์ทางดิจิทัลเปลี่ยนแปลงไป เครื่องมือที่เราใช้เพื่อสร้างเนื้อหาที่น่าสนใจและมีประสิทธิภาพก็เช่นกัน เครื่องมือหนึ่งที่เกิดขึ้นใหม่ซึ่งได้รับแรงผลักดันอย่างมากคือ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) LLM คือโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล ทำให้สามารถสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ตามข้อมูลที่ได้รับ พวกเขากำลังเปลี่ยนวิธีที่เราเข้าถึงการสร้างเนื้อหา ทำให้มีประสิทธิภาพและนวัตกรรมมากขึ้น
อย่างไรก็ตาม เพื่อใช้ประโยชน์จากสิ่งเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ นักการตลาดเนื้อหาจำเป็นต้องเข้าใจพื้นฐานของพวกเขา ซึ่งรวมถึงการทำความเข้าใจวิธีการทำงาน จุดแข็งและข้อจำกัด และข้อพิจารณาด้านจริยธรรมที่เกี่ยวข้องในการใช้งาน เราจะเจาะลึกหัวข้อเหล่านี้ โดยให้ความรู้ที่จำเป็นแก่คุณในการรวม LLM เข้ากับกลยุทธ์การตลาดเนื้อหาของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ
เราจะมาเปิดม่านกันอีกครั้งว่า LLM คืออะไร ทำงานอย่างไร และได้รับการฝึกอบรมอย่างไร เราจะให้ข้อมูลเชิงลึกแก่คุณเกี่ยวกับกระบวนการที่ซับซ้อนซึ่งช่วยให้โมเดลเหล่านี้สร้างข้อความที่เกี่ยวข้องและชาญฉลาด และครอบคลุม LLM ที่ได้รับความนิยมสูงสุดห้าอันดับแรก ซึ่งไม่เพียงผลักดันขอบเขตความสามารถของ AI แต่ยังปฏิวัติกลยุทธ์การตลาดเนื้อหาด้วย
แม้ว่าคุณจะสามารถใช้ประโยชน์จาก LLM ได้อย่างแน่นอนโดยไม่ต้องเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้นเบื้องหลัง การเจาะลึกเข้าไปในส่วนสำคัญของ AI จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของเครื่องมือเหล่านี้ ปรับปรุงความพยายามด้านการตลาดเนื้อหาของคุณ และทำให้กลยุทธ์ของคุณมีประสิทธิภาพมากขึ้น หยิบป๊อปคอร์นของคุณแล้วทำตัวให้สบายในขณะที่เราเดินทางไปหลังเวทีด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่
โมเดลภาษาขนาดใหญ่คืออะไร?
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เป็นอัลกอริทึมที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อนำเข้าและวิเคราะห์ชุดข้อมูลแบบข้อความขนาดใหญ่เพื่อสร้างเนื้อหาใหม่ โดยทั่วไปแล้ว LLMS จะมีขนาดหลายสิบกิกะไบต์และมีพารามิเตอร์หลายพันล้านตัว พวกเขาตกอยู่ภายใต้ร่มของ AI กำเนิด ซึ่งรวมถึงโมเดลที่สามารถสร้างรูปภาพ วิดีโอ และสื่อประเภทอื่นๆ
LLM มีมาระยะหนึ่งแล้ว แต่ได้รับความนิยมในช่วงปลายปี 2022 เมื่อ ChatGPT เครื่องมือการสนทนา AI เผยแพร่สู่สาธารณะ ชื่อเสียงที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของ ChatGPT มักเกิดจากความอเนกประสงค์ การเข้าถึง และความสามารถในการมีส่วนร่วมในลักษณะที่เหมือนมนุษย์
LLM ของ Generative AI ที่ได้รับความนิยมสูงสุดสี่อันดับแรก
ChatGPT ทำให้โลกต้องตกตะลึง มากเสียจนนักการตลาดเนื้อหาบางคนที่เข้าร่วมโดยไม่รู้ตัวด้วยซ้ำว่ายังมี LLM เชิงสนทนาอื่นๆ ให้เลือก ต่อไปนี้เป็นภาพรวมคร่าวๆ ของรายการที่ใหญ่ที่สุดและเป็นที่นิยมมากที่สุด 5 อันดับแรก
ChatGPT โดย OpenAI
เริ่มจากสิ่งที่คุ้นเคยที่สุด ChatGPT เป็นแชทบอท AI แบบโอเพ่นซอร์สที่ขับเคลื่อนโดยโมเดลภาษา GPT-3.5 (พร้อมตัวเลือกการเข้าถึง GPT-4) มันสามารถมีส่วนร่วมในการสนทนาภาษาธรรมชาติกับผู้ใช้ ChatGPT ได้รับการฝึกอบรมในหัวข้อต่างๆ มากมาย และสามารถช่วยงานต่างๆ เช่น การตอบคำถาม การให้ข้อมูล และการสร้างพาดหัวข่าว โครงร่าง และเนื้อหาที่สร้างสรรค์ และอื่นๆ อีกมากมาย ได้รับการออกแบบให้เป็นมิตรและเป็นประโยชน์ และสามารถปรับให้เข้ากับรูปแบบการสนทนาและบริบทต่างๆ
LaMDA โดย Google
LaMDA เป็นตระกูลของโมเดลที่ใช้หม้อแปลงสำหรับไดอะล็อกโดยเฉพาะ โมเดล AI เหล่านี้ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลการสนทนาสาธารณะ 1.56T คำ LaMBDA สามารถมีส่วนร่วมในการสนทนาอย่างอิสระในหัวข้อที่หลากหลาย ซึ่งแตกต่างจากแชทบอทแบบดั้งเดิมตรงที่ไม่จำกัดเส้นทางที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและสามารถปรับให้เข้ากับทิศทางของการสนทนาได้
PaLM โดย Google
PaLM เป็นรูปแบบภาษาที่สามารถจัดการงานต่างๆ รวมถึงการเรียนรู้ที่ซับซ้อนและการใช้เหตุผล สามารถทำได้ดีกว่าโมเดลภาษาล้ำสมัยและมนุษย์ในการทดสอบภาษาและการใช้เหตุผล ระบบ PaLM ใช้วิธีการเรียนรู้เพียงไม่กี่ภาพเพื่อสรุปเป็นภาพรวมจากข้อมูลจำนวนเล็กน้อย โดยประมาณการว่ามนุษย์เรียนรู้และใช้ความรู้เพื่อแก้ปัญหาใหม่อย่างไร
ลามะโดย Meta
Llama เป็นโมเดลการแปลงข้อความเป็นข้อความที่ได้รับการฝึกฝนในชุดข้อมูลที่หลากหลายซึ่งครอบคลุมหลายภาษา ลามะมีความสามารถในการบรรลุประสิทธิภาพอันล้ำสมัยในงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ข้ามภาษามากมาย
แน่นอนว่ายังมี LLM อีกมากมายในตลาด เช่น Google Bard และ Microsoft Bing และจำนวนก็เพิ่มขึ้นในแต่ละวัน ยิ่งไปกว่านั้น ผู้นำด้านเทคโนโลยีกำลังทำให้ AI และแชทบอทเป็นผลิตภัณฑ์ต่างๆ เช่น M365 Copilot, Salesforce Einstein และ Google Docs
LLM เช่น ChatGPT ใช้ในการตลาดอย่างไร
ตอนนี้คุณมีภาพรวมของรูปแบบภาษาขนาดใหญ่แล้ว เรามาพูดถึงวิธีที่ ChatGPT โดย OpenAI และ LLM ที่คล้ายกันมีศักยภาพในการสร้างผลกระทบที่สำคัญต่อการสร้างเนื้อหาทางการตลาดและการมีส่วนร่วม เครื่องมือ AI เหล่านี้สามารถเข้าใจ สร้าง และคาดการณ์เนื้อหาได้ ซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับนักการตลาดในหน้าที่ต่างๆ การใช้ LLM ที่เป็นที่นิยมมากที่สุดโดยนักการตลาด ได้แก่ :
สร้างแนวคิดโพสต์บล็อก
เมื่อคุณมีหัวข้อหรือคำหลักที่คุณต้องการสร้างเนื้อหา LLM จะเป็นประโยชน์อย่างเหลือเชื่อในการระดมความคิดเกี่ยวกับบล็อกโพสต์ พวกเขาสามารถให้คำแนะนำที่หลากหลายตามหัวข้อและกลุ่มเป้าหมายของคุณ ทำให้คุณสามารถสร้างบล็อกโพสต์ที่มีเอกลักษณ์และน่าสนใจได้
การพัฒนาโครงร่างบล็อก
LLM สามารถช่วยคุณจัดระเบียบความคิดและแนวคิดของคุณโดยสร้างเฟรมเวิร์กเนื้อหาที่มีโครงสร้าง นอกจากนี้ยังสามารถสร้างโครงร่างโดยละเอียดซึ่งคุณสามารถปรับโครงสร้าง ทำใหม่ หรือขยายเพื่อให้โครงร่างสุดท้ายของคุณสะท้อนถึงวัตถุประสงค์และเป้าหมายของเนื้อหา
การเขียนโพสต์โซเชียลมีเดีย
เนื่องจาก LLM ทำการวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นส่วนหนึ่งของอัลกอริทึม พวกเขาจึงสามารถสร้างเนื้อหาที่เกี่ยวข้องตามบริบทตามหัวข้อ ผู้ชม และเสียงของแบรนด์ของคุณ ด้วยคำแนะนำและบริบทที่คุณให้ LLM เขียนโพสต์ที่น่าสนใจได้อย่างรวดเร็ว เพิ่มการมีส่วนร่วมในโซเชียลมีเดีย
การพัฒนากลยุทธ์ทางการตลาด
โดยทั่วไปแล้ว ความท้าทายในการสร้างกลยุทธ์ทางการตลาดนั้นดีที่สุดสำหรับสมองของมนุษย์ แต่ LLM สามารถทำอะไรได้มากมายเพื่อช่วยในกระบวนการนี้ พวกเขาสามารถให้รายการองค์ประกอบที่กลยุทธ์ของคุณควรรวมไว้ ตอบคำถามเกี่ยวกับตลาดเป้าหมาย ตรวจสอบกลยุทธ์ที่มีอยู่ของคุณเพื่อหาส่วนที่ขาดหายไป และให้คำแนะนำเชิงลึกและความคิดสร้างสรรค์ตามเป้าหมาย ผู้ชมเป้าหมาย และแนวโน้มอุตสาหกรรม
สร้างโปรไฟล์กลุ่มเป้าหมาย
LLM สามารถใช้ความรู้ของตนเองควบคู่ไปกับการท่องอินเทอร์เน็ตเพื่อสร้างตัวตนของผู้ซื้อโดยละเอียดตามข้อมูลประชากรศาสตร์ พฤติกรรมผู้บริโภค และความสนใจของกลุ่มเป้าหมายของคุณ พวกเขาสามารถเขียนแบบร่างแรกของโปรไฟล์ผู้ชมของคุณ ซึ่งคุณสามารถปรับแต่งและทำให้สมบูรณ์แบบได้ตามต้องการ
พื้นฐาน LLM สำหรับนักการตลาดเนื้อหา
นักการตลาดเนื้อหาส่วนใหญ่ไม่จำเป็นต้องเข้าใจว่าโครงข่ายประสาทเทียมทำงานอย่างไรหรือเป็นผู้เชี่ยวชาญในการเรียนรู้ของเครื่อง อย่างไรก็ตาม การมีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับ LLM และความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอาจเป็นประโยชน์ เพื่อให้คุณเข้าใจจุดแข็งและจุดอ่อนของ LLM ได้ดีขึ้น และแม้แต่ใช้ประโยชน์จาก LLM ประเภทต่างๆ สำหรับกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน
การทำความเข้าใจลักษณะทางเทคนิคเหล่านี้ว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ทำงานอย่างไรสามารถช่วยให้คุณใช้เครื่องมือเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และจับได้เมื่อเกิดข้อผิดพลาด
พารามิเตอร์
ในบริบทของแมชชีนเลิร์นนิงและ LLM พารามิเตอร์เป็นส่วนหนึ่งของโมเดลที่เรียนรู้จากชุดข้อมูลการฝึกอบรมในอดีต คิดว่าพารามิเตอร์เป็นเซลล์สมองของแบบจำลองของเรา เป็นบิตที่เรียนรู้จากข้อมูลทั้งหมดที่ป้อนเข้าสู่โมเดลระหว่างการฝึกอบรม โดยพื้นฐานแล้วพวกมันคือหน่วยความจำของแบบจำลองซึ่งจัดเก็บความรู้ทั้งหมดที่ได้เรียนรู้
ประเภทของพารามิเตอร์ที่พบบ่อยที่สุดคือน้ำหนักและความเอนเอียงในเลเยอร์ของโมเดล น้ำหนักกำหนดความแข็งแรงของการเชื่อมต่อระหว่างโหนดสองโหนดในโครงข่ายประสาทเทียม ในขณะที่การให้น้ำหนักทำให้โมเดลสามารถปรับเอาต์พุตได้อย่างอิสระจากอินพุต สิ่งเหล่านี้จะถูกปรับระหว่างกระบวนการฝึกอบรมเพื่อลดความแตกต่างระหว่างการคาดคะเนของแบบจำลองและผลลัพธ์จริง
จำนวนพารามิเตอร์ในแบบจำลอง AI นั้นค่อนข้างเหมือนกับส่วนผสมในสูตรอาหาร — พารามิเตอร์เหล่านี้สามารถมีผลกระทบอย่างมากต่อผลลัพธ์ที่ได้ พารามิเตอร์ที่มากขึ้นทำให้โมเดลสามารถจับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นในข้อมูลได้ ซึ่งจะนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ดีขึ้น ในทางกลับกัน พารามิเตอร์ที่มากเกินไปอาจนำไปสู่การโอเวอร์ฟิต ซึ่งโมเดลจะกลายเป็นผู้รอบรู้ในข้อมูลการฝึกอบรม แต่มือใหม่เมื่อพูดถึงชุดข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็น
ใน LLM เช่น GPT-3.5 พารามิเตอร์จะรวมน้ำหนักและความเอนเอียงในเลเยอร์หม้อแปลงของโมเดล พารามิเตอร์เหล่านี้ช่วยให้แบบจำลองเข้าใจบริบทของคำในประโยค ไวยากรณ์ของภาษา และความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนอื่นๆ ในข้อความ
เหตุใดสิ่งนี้จึงสำคัญสำหรับนักการตลาด: เนื่องจากพารามิเตอร์จำนวนมากใน LLM (มักจะเป็นพันล้าน) การจัดการและการฝึกอบรมโมเดลเหล่านี้จึงเหมือนกับการเล่นกลกับลูกบอลจำนวนมากในคราวเดียว ซึ่งต้องใช้กล้ามเนื้อในการคำนวณอย่างจริงจัง นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงมีประโยชน์สำหรับนักการตลาดในการเขียนข้อความแจ้งที่มีรายละเอียดชัดเจนและบรรลุวัตถุประสงค์ทีละอย่าง ด้วยการเชื่อมต่อหลายพันล้านจุด คุณจะต้องทำให้งาน LLM ของคุณง่ายที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้
ทรานส์ฟอร์เมอร์ส
Transformers (อย่าสับสนกับ Robot ilk ที่เปลี่ยนแปลงตัวเองได้) เป็นสถาปัตยกรรมแบบจำลองประเภทหนึ่งที่ใช้ใน LLM จำนวนมาก รวมถึง GPT-3.5 สร้างขึ้นเพื่อจัดการกับข้อมูลที่มาตามลำดับ เช่น คำในประโยคหรือเนื้อเพลงในเพลง
Transformers มีกลไกที่เรียกว่า "attention" มันเหมือนกับสมองของแบบจำลอง ชั่งน้ำหนักว่าคำใดมีความสำคัญเมื่อสร้างแต่ละคำในการตอบกลับ ซึ่งหมายความว่าทรานสฟอร์มเมอร์สามารถใช้บริบททั้งหมดของข้อความในครั้งเดียวแทนที่จะใช้ทีละคำ
Transformers ประกอบด้วยสองส่วนหลัก:
ตัวเข้ารหัส - อ่านและตีความข้อความที่ป้อน
ตัวถอดรหัส - สร้างข้อความเอาต์พุต
ในบางรุ่นจะใช้ตัวถอดรหัสเท่านั้นในขณะที่บางรุ่นจะใช้ตัวเข้ารหัสเท่านั้น
เหตุใดสิ่งนี้จึงสำคัญสำหรับนักการตลาด: เนื่องจาก Transformers มองเห็นบริบททั้งหมดของการป้อนข้อความ บางครั้งพวกเขาสามารถสร้างข้อความที่สอดคล้องตามหัวข้อแต่ไม่ถูกต้องตามข้อเท็จจริง เนื่องจากพวกเขาไม่มีแหล่งที่มาของความจริงนอกเหนือไปจากรูปแบบที่พวกเขาได้เรียนรู้ในการฝึกอบรม ข้อมูล. ด้วยเหตุนี้ เนื้อหาที่สร้างโดย AI ทั้งหมดจึงต้องมีการตรวจสอบข้อเท็จจริงโดยมนุษย์
ชั้นโครงข่ายประสาทเทียม
โครงข่ายประสาทเทียมซึ่งเป็นเทคโนโลยีพื้นฐานสำหรับ LLM ประกอบด้วยชั้นของเซลล์ประสาทเทียมหรือโหนด เลเยอร์เหล่านี้แบ่งออกเป็นสามประเภทดังนี้
เลเยอร์อินพุต
คิดว่าชั้นอินพุตเป็นประตูหน้าของโครงข่ายประสาทเทียม เป็นที่ที่ข้อมูลทั้งหมดเข้าสู่การประมวลผลก่อน ในกรณีของข้อมูลข้อความ นี่อาจเป็นคำหรือประโยคที่คุณต้องการให้โมเดลเรียนรู้ มันเหมือนกับการแสดงข้อมูลครั้งแรกของโมเดล ดังนั้นมันจึงค่อนข้างมีบทบาทสำคัญในการจัดเวทีสำหรับการเรียนรู้ทั้งหมดที่กำลังจะเกิดขึ้น
เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่
หลังจากที่ข้อมูลเดินผ่านประตูหน้า ก็จะพบกับกลุ่มเลเยอร์ที่พลุกพล่านอยู่ข้างใน — นั่นคือเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ของคุณ เลเยอร์เหล่านี้คือเลเยอร์ระหว่างเลเยอร์อินพุตและเอาต์พุต ซึ่งแต่ละเลเยอร์จะรับรูปแบบและการเชื่อมต่อที่แตกต่างกันในข้อมูล และใช้ชุดน้ำหนักและความเอนเอียง พวกเขาเรียกว่า "ซ่อน" เพราะเราไม่เห็นสิ่งที่เกิดขึ้นภายในพวกเขาโดยตรง แต่เรารู้ว่าพวกเขามีหน้าที่ในการทำความเข้าใจบริบท ไวยากรณ์ และความหมายของข้อความที่ป้อนเข้า
เลเยอร์เอาต์พุต
หลังจากที่ข้อมูลได้เข้าสู่ชั้นอินพุตอย่างยิ่งใหญ่และพินบอลผ่านชั้นที่ซ่อนอยู่ ข้อมูลจะตกลงที่ชั้นเอาต์พุต นี่คือจุดสิ้นสุดสุดท้าย ซึ่งเป็นจุดสิ้นสุดที่ยิ่งใหญ่ของเส้นทางโครงข่ายประสาทเทียมของเรา เลเยอร์เอาต์พุตให้คำตอบสำหรับอินพุตที่กำหนดหลังจากประมวลผลผ่านเครือข่ายและมอบสิ่งที่เราสามารถใช้ได้
ทุกเลเยอร์ในโครงข่ายประสาทเทียมเปรียบเสมือนหน่วยการสร้าง ช่วยให้โมเดลเรียนรู้จากข้อมูลที่ป้อนเข้ามา ยิ่งเลเยอร์มาก โมเดลก็ยิ่งลึกและซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไม LLM จึงสามารถใส่ข้อความที่ฟังดูใกล้เคียงกับภาษามนุษย์ได้ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าในขณะที่มีเลเยอร์มากขึ้นสามารถเพิ่มความสามารถของโมเดลในการเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนได้ แต่ยังทำให้โมเดลมีแนวโน้มที่จะใช้งานมากเกินไปและฝึกได้ยากขึ้น
นักการตลาดกังวลมากที่สุดเกี่ยวกับชั้นอินพุตและชั้นเอาต์พุต อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่าอินพุตของคุณมีผลอย่างไรต่อทั้งเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่และเลเยอร์เอาต์พุต
เหตุใดสิ่งนี้จึงสำคัญสำหรับนักการตลาด: LLM ตอบสนองได้ดีอย่างไม่น่าเชื่อต่อคำแนะนำทีละขั้นตอนและเรียบง่าย ต่อต้านการกระตุ้นให้พิมพ์ย่อหน้ากระแสแห่งจิตสำนึก และเตรียมพร้อมที่จะแก้ไขและเปลี่ยนเส้นทางแชทบอทของคุณเพื่อให้เข้าใกล้ผลลัพธ์ที่คุณต้องการมากขึ้น
LLMs ได้รับการฝึกอบรมอย่างไร
แม้ว่าอินเทอร์เฟซของโมเดลภาษาขนาดใหญ่อย่าง ChatGPT จะเรียบง่ายมาก แต่การพัฒนาข้อความแจ้งและการทำความเข้าใจผลลัพธ์ที่คุณอาจได้รับนั้นไม่ใช่ ความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับวิธีการฝึกอบรมโมเดล AI เหล่านี้สามารถช่วยคุณได้:
วางแผนปัจจัยการผลิตที่ดีขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
รักษาความคาดหวังที่สมเหตุสมผลว่า LLM สามารถช่วยเหลือคุณได้อย่างไร
เข้าใจนัยทางจริยธรรมของ LLM เช่น ความเป็นไปได้ของการลอกเลียนแบบ ความไม่ถูกต้อง และการลอกเลียนแบบ
เลือกรุ่นที่เหมาะกับเป้าหมายของคุณหรือแม้แต่ฝึกด้วยตัวคุณเอง
แก้ไขปัญหาใดๆ ที่คุณพบกับผลลัพธ์ที่คุณได้รับ
การฝึกอบรม LLM เป็นกระบวนการที่ซับซ้อนและเหมาะสมอย่างยิ่ง และพูดได้อย่างปลอดภัยว่าไม่มี LLM สองแห่งที่ได้รับการฝึกอบรมในลักษณะเดียวกัน แต่นี่คือภาพรวมกว้างๆ ของกระบวนการฝึกอบรม
การเก็บรวบรวมข้อมูล
ขั้นตอนแรกในการฝึกอบรม LLM คือการรวบรวมชุดข้อมูลข้อความจำนวนมาก ข้อมูลนี้อาจมาจากแหล่งต่างๆ เช่น หนังสือ เว็บไซต์ และข้อความอื่นๆ เป้าหมายคือเพื่อให้โมเดลแสดงการใช้ภาษา สไตล์ และหัวข้อที่หลากหลาย โดยทั่วไป ยิ่งคุณมีข้อมูลมากเท่าใด LLM ก็จะยิ่งฉลาดและแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น อย่างไรก็ตาม ยังมีความเสี่ยงที่จะโอเวอร์เทรน โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากเซ็ตการฝึกค่อนข้างเป็นเนื้อเดียวกัน
การประมวลผลล่วงหน้า
ข้อมูลที่รวบรวมจะได้รับการประมวลผลล่วงหน้าเพื่อให้เหมาะสำหรับการฝึกอบรม สิ่งนี้อาจเกี่ยวข้องกับการล้างข้อมูล ลบข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง และแปลงข้อความเป็นรูปแบบที่โมเดลสามารถเข้าใจได้โดยใช้โมเดลภาษา เช่น Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)
การเลือกแบบจำลองสถาปัตยกรรม
สถาปัตยกรรมของแบบจำลอง เช่น สถาปัตยกรรมของหม้อแปลง, RNN หรือ CNN ถูกเลือกตามความต้องการเฉพาะของงาน สถาปัตยกรรมกำหนดโครงสร้างของโครงข่ายประสาทเทียม รวมถึงจำนวนของเลเยอร์ในเครือข่ายและการเชื่อมต่อระหว่างกัน Transformers นั้นยอดเยี่ยมสำหรับการสร้างข้อความเพราะพวกมันสามารถมองเห็นบริบทได้ RNNs นั้นเหมาะสำหรับงานแปลเพราะมันบีบอัดข้อมูลตามลำดับ และ CNNs นั้นยอดเยี่ยมสำหรับการสร้างภาพเพราะมันสามารถตรวจจับรูปแบบภายในเครื่องได้
การฝึกอบรม
กระบวนการฝึกอบรมจริงเกี่ยวข้องกับการป้อนข้อมูลที่ประมวลผลล่วงหน้าลงในโมเดลและใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อฝึกฝน โมเดลจะตรวจจับและ "เรียนรู้" รูปแบบและความสัมพันธ์ในชุดข้อมูลใหม่แต่ละชุด และสร้างผลลัพธ์ตามนั้น นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลป้อนข้อมูลเพิ่มเติมและใช้เทคนิคการเรียนรู้ของ AI เพื่อปรับพารามิเตอร์ของโมเดล (น้ำหนักและอคติ) เพื่อปรับเอาต์พุตให้เหมาะสมที่สุด เป้าหมายคือเพื่อลดความแตกต่างระหว่างการคาดการณ์ของแบบจำลองและข้อมูลจริง ซึ่งเป็นการวัดที่เรียกว่า "การสูญเสีย"
การประเมินผลและการปรับแต่ง
หลังจากการฝึกอบรมเบื้องต้น โมเดลจะได้รับการประเมินในชุดข้อมูลแยกต่างหาก ซึ่งเรียกว่าชุดการตรวจสอบความถูกต้อง วิธีนี้ช่วยตรวจสอบว่าโมเดลมีภาพรวมที่ดีหรือไม่ หรือเหมาะสมกับข้อมูลการฝึกมากเกินไปหรือไม่ ขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพของชุดการตรวจสอบ แบบจำลองอาจได้รับการปรับแต่งเพิ่มเติมโดยการปรับพารามิเตอร์หรือไฮเปอร์พารามิเตอร์ของกระบวนการฝึกอบรม
การทดสอบ
สุดท้าย แบบจำลองได้รับการทดสอบในชุดทดสอบ ซึ่งเป็นข้อมูลอีกชุดหนึ่งที่แยกจากกันซึ่งไม่ได้เห็นในระหว่างการฝึกอบรมหรือการตรวจสอบความถูกต้อง นี่เป็นการวัดผลขั้นสุดท้ายว่าโมเดลน่าจะทำงานได้ดีเพียงใดกับข้อมูลที่มองไม่เห็น
ใช้ประโยชน์จาก LLM และ Chatbots ในการตลาดเนื้อหา
เมื่อเราสรุปเบื้องหลังของโลกของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ เป็นที่ชัดเจนว่าขุมพลัง AI เหล่านี้เป็นมากกว่าเทรนด์ที่ผ่านไป พวกเขากำลังเปลี่ยนแนวการตลาดเนื้อหา ทำให้งานของเราง่ายขึ้นและเนื้อหาของเรามีส่วนร่วมและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
แต่เช่นเดียวกับเครื่องมืออื่นๆ การทำความเข้าใจวิธีใช้ LLM อย่างถูกต้องเป็นกุญแจสำคัญ สิ่งที่คุณได้เรียนรู้ที่นี่เกี่ยวกับกระบวนการที่ซับซ้อนในการสร้างและฝึกอบรม LLM จุดแข็งและข้อจำกัด และการพิจารณาด้านจริยธรรมที่สำคัญนั้นเป็นเครื่องมือในการปรับแต่งการใช้งานและกระตุ้นเตือนของคุณอย่างละเอียด
นักการตลาดเนื้อหาหลายๆ คนกำลังมองหาเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพเพื่อใช้ AI สร้างสรรค์สำหรับเนื้อหาที่น่าสนใจ ให้ข้อมูล และมีลักษณะเหมือนมนุษย์ ที่ Scripted เราเชื่อว่าเมื่อมนุษย์และ AI มารวมกัน เนื้อหาทางการตลาดที่น่าทึ่งคือผลลัพธ์ นั่นเป็นเหตุผลที่เรามีสมาชิกสำหรับการเขียนโดยมนุษย์และการเขียนโดยมนุษย์และ AI และตอนนี้เราได้เพิ่มสมาชิกใหม่สำหรับเนื้อหาที่สร้างโดย AI เท่านั้น
การเป็นสมาชิกนี้ช่วยให้คุณเข้าถึงแชทบอท GPT-4, ลูกเสือ, แนวคิดบล็อกที่ขับเคลื่อนด้วย AI และตัวสร้างการคัดลอกสำหรับทุกสิ่งตั้งแต่พาดหัวข่าวไปจนถึงอินโฟกราฟิก คุณสามารถเริ่มขับเคลื่อนเนื้อหาของคุณด้วย AI ได้แล้ววันนี้โดยสมัครทดลองใช้ Scripted 30 วันที่นี่
ต่อไปนี้คืออนาคตของการตลาดเนื้อหา อนาคตที่ AI และความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ดำเนินไปพร้อมกัน ยอมรับพลังของโมเดลภาษาขนาดใหญ่และดูว่าการเดินทางที่น่าตื่นเต้นนี้จะพาเราไปที่ใด