LLM'leri Anlamak, Performans Gösteren Pazarlama İçeriğinin Sırrı

Dijital ortam geliştikçe ilgi çekici, etkili içerik oluşturmak için kullandığımız araçlar da değişiyor. Önemli ilgi gören yeni ortaya çıkan bir araç, Büyük Dil Modeli'dir (LLM). LLM'ler, büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilmiş yapay zeka (AI) modelleridir ve aldıkları girdiye göre insan benzeri metinler oluşturmalarını sağlar. İçerik oluşturmaya yaklaşım biçimimizi dönüştürerek, onu daha verimli ve yenilikçi hale getiriyorlar.

Ancak, bunlardan etkili bir şekilde yararlanmak için içerik pazarlamacılarının temellerini anlamaları çok önemlidir. Bu, nasıl çalıştıklarını, güçlü yanlarını ve sınırlamalarını ve kullanımlarıyla ilgili etik hususları anlamayı içerir. LLM'leri içerik pazarlama stratejinize etkili bir şekilde dahil etmek için ihtiyaç duyduğunuz bilgileri sağlayarak bu konuları derinlemesine inceleyeceğiz.

LLM'lerin ne olduğu, nasıl çalıştıkları ve nasıl eğitildikleri konusundaki perdeyi aralayacağız. Bu modellerin akıllı, ilgili metinler oluşturmasını sağlayan ve yalnızca yapay zeka yeteneklerinin sınırlarını zorlamakla kalmayan, aynı zamanda içerik pazarlama stratejilerinde devrim yaratan en popüler beş LLM'yi kapsayan karmaşık süreç hakkında bilgiler vereceğiz.

Sahne arkasında neler olduğunu anlamadan LLM'lerden kesinlikle yararlanabilseniz de, AI'nın temel bilgilerine ve cıvatalarına derinlemesine dalmak bu araçların etkinliğini artıracak, içerik pazarlama çabalarınızı geliştirecek ve stratejinizi daha verimli hale getirecektir. Büyük Dilli Modeller ile sahne arkasında bir yolculuğa çıkarken patlamış mısırınızı alın ve rahatlayın.

Geniş dil modeli nedir?

Büyük bir dil modeli (LLM), yeni içerik üretmek için büyük metin tabanlı veri kümelerini alıp analiz etmek için derin öğrenme sinir ağlarını kullanan bir algoritmadır. LLMS tipik olarak onlarca gigabayt boyutundadır ve milyarlarca parametreye sahiptir. Görüntüler, videolar ve diğer medya türlerini oluşturabilen modelleri de içeren üretken yapay zeka şemsiyesi altına girerler.

LLM'ler bir süredir ortalıkta dolaşıyor ancak 2022'nin sonlarında, sohbete dayalı AI aracı ChatGPT halka sunulduğunda popüler hale geldi. ChatGPT'nin hızla ün kazanması, genellikle çok yönlülüğüne, erişilebilirliğine ve insan benzeri yollarla meşgul olma yeteneğine bağlanır.

En Popüler Dört Üretken Yapay Zeka Yüksek Lisans Derecesi

ChatGPT dünyayı kasıp kavurdu. Öyle ki, gemiye atlayan bazı içerik pazarlamacıları, aralarından seçim yapabileceğiniz başka konuşmalı AI LLM'ler olduğunun farkında bile değiller. İşte en büyük, en popüler ilk beşe hızlı bir bakış.

OpenAI tarafından geliştirilen ChatGPT

En bilineninden başlayarak ChatGPT, GPT-3.5 (GPT-4'e isteğe bağlı erişimle) dil modeli tarafından desteklenen açık kaynaklı bir yapay zeka sohbet robotudur. Kullanıcılarla doğal dil konuşmaları yapma yeteneğine sahiptir. ChatGPT çok çeşitli konularda eğitilmiştir ve soruları yanıtlama, bilgi sağlama ve başlıklar, ana hatlar ve yaratıcı içerik oluşturma gibi çeşitli görevlerde ve çok daha fazlasında yardımcı olabilir. Arkadaş canlısı ve yardımsever olacak şekilde tasarlanmıştır ve farklı konuşma tarzlarına ve bağlamlarına uyum sağlayabilir.

Google'dan LaMDA

LaMDA, diyalog için özelleşmiş bir trafo tabanlı modeller ailesidir. Bu AI modelleri, 1.56T kelimelik genel diyalog verileri üzerinde eğitilmiştir. LaMBDA, çok çeşitli konularda akıcı konuşmalar yapabilir. Geleneksel sohbet robotlarının aksine, önceden tanımlanmış yollarla sınırlı değildir ve konuşmanın yönüne göre uyarlanabilir.

Google'dan PaLM

PaLM, karmaşık öğrenme ve muhakeme dahil olmak üzere çeşitli görevleri yerine getirebilen bir dil modelidir. Dil ve muhakeme testlerinde son teknoloji dil modellerinden ve insanlardan daha iyi performans gösterebilir. PaLM sistemi, küçük miktarlardaki verilerden genelleme yapmak için birkaç adımlık bir öğrenme yaklaşımı kullanır ve insanların nasıl öğrendiğini ve yeni sorunları çözmek için bilgiyi nasıl uyguladığını tahmin eder.

Meta tarafından Lama

Llama, birden çok dili kapsayan çok çeşitli veri kümeleri üzerinde eğitilmiş bir metinden metne dönüştürme modelidir. Llama, birçok diller arası doğal dil işleme (NLP) görevinde son teknoloji ürünü performans elde etme yeteneğine sahiptir.

Elbette piyasada Google Bard ve Microsoft Bing gibi çok daha fazla LLM var ve bu sayı her geçen gün artıyor. Bunun da ötesinde, teknoloji liderleri yapay zekayı ve sohbet robotlarını M365 Copilot, Salesforce Einstein ve Google Docs gibi ürünlere dönüştürüyor.

ChatGPT gibi LLM'ler pazarlamada nasıl kullanılır?

Artık geniş dil modeli ortamına genel bir bakışa sahip olduğunuza göre, OpenAI ve benzeri LLM'ler tarafından sağlanan ChatGPT'nin pazarlama içeriği oluşturma ve katılım üzerinde nasıl önemli bir etki yapma potansiyeline sahip olduğundan bahsedelim. Bu AI araçları, çeşitli işlevlerde pazarlamacılar için yararlı olan içeriği anlayabilir, oluşturabilir ve tahmin edebilir. Pazarlamacılar tarafından LLM'lerin en popüler kullanımlarından bazıları şunlardır:

Blog yazısı fikirleri oluşturma

Etrafında içerik oluşturmak istediğiniz bir konu veya anahtar kelimeniz olduğunda, LLM'ler, blog yazısı fikirleri için beyin fırtınası yapma konusunda inanılmaz derecede yardımcı olur. Konunuza ve hedef kitlenize göre çok çeşitli öneriler sunarak benzersiz, çekici blog gönderileri oluşturmanıza olanak tanırlar.

Blog ana hatlarını geliştirme

LLM'ler, yapılandırılmış içerik çerçeveleri oluşturarak düşüncelerinizi ve fikirlerinizi düzenlemenize yardımcı olabilir. Ayrıca, nihai taslağınızın içerik parçasının amacını ve hedeflerini yansıtması için yeniden yapılandırabileceğiniz, yeniden çalışabileceğiniz veya genişletebileceğiniz ayrıntılı ana hatlar da oluşturabilirler.

Sosyal medya gönderileri yazmak

LLM'ler, algoritmalarının bir parçası olarak duyarlılık analizi yaptıklarından, markanızın konusuna, hedef kitlesine ve sesine dayalı olarak ilgi çekici, bağlamsal olarak alakalı içerik üretebilirler. Sağladığınız talimat ve bağlamla, LLM'ler hızla büyüleyici gönderiler yazarak sosyal medya katılımını artırır.

Bir pazarlama stratejisi geliştirmek

Genel olarak konuşursak, bir pazarlama stratejisi oluşturmanın zorluğu en iyi şekilde insan beynine bırakılır. Ancak LLM'ler bu süreçte yardımcı olmak için çok şey yapabilir. Stratejinizin içermesi gereken öğelerin bir listesini sağlayabilir, hedef pazarınızla ilgili soruları yanıtlayabilir, eksik parçalar için mevcut stratejinizi çapraz kontrol edebilir ve hedeflerinize, hedef kitlenize ve sektör trendlerine dayalı olarak anlayışlı öneriler ve yaratıcı fikirler sağlayabilirler.

Hedef kitle profilleri oluşturma

LLM'ler, demografik verilere, tüketici davranışlarına ve hedef kitlenizin ilgi alanlarına dayalı olarak ayrıntılı alıcı kişileri oluşturmak için internet taramasıyla birlikte kendi bilgilerini kullanabilir. Kitle profillerinizin ilk taslağını yazabilirler, ardından bu taslağı gerektiği gibi geliştirebilir ve mükemmelleştirebilirsiniz.

İçerik Pazarlamacıları için LLM Temelleri

Çoğu içerik pazarlamacının sinir ağlarının nasıl çalıştığını anlaması veya makine öğreniminde uzman olması gerekmez. Bununla birlikte, LLM'ler ve teknolojideki gelişmeler hakkında temel bir anlayışa sahip olmanız yararlı olabilir, böylece onların güçlü ve zayıf yönlerini daha iyi anlayabilir ve hatta farklı kullanım durumları için farklı LLM türlerinden yararlanabilirsiniz.

Büyük dil modellerinin nasıl çalıştığına ilişkin bu teknik yönleri anlamak, bu araçları daha etkili bir şekilde kullanmanıza ve hata yaptıklarında onları yakalamanıza yardımcı olabilir.

parametreler

Makine öğrenimi ve LLM'ler bağlamında parametreler, modelin tarihsel eğitim veri kümelerinden öğrenilen parçalarıdır. Parametreleri modelimizin beyin hücreleri olarak düşünün. Eğitim sırasında modele beslenen tüm verilerden öğrenilen bitlerdir. Temel olarak, modelin öğrendiği tüm bilgileri depolayan hafızasıdır.

En yaygın parametre türleri, modelin katmanlarındaki ağırlıklar ve önyargılardır. Ağırlıklar, sinir ağındaki iki düğüm arasındaki bağlantının gücünü belirlerken, önyargılar, modelin çıktısını girdisinden bağımsız olarak ayarlamasına izin verir. Bunlar, modelin tahminleri ile gerçek sonuçlar arasındaki farkı en aza indirmek için eğitim sürecinde ayarlanır.

AI modellerindeki parametrelerin sayısı, bir tarifteki bileşenlere benzer; çıktı üzerinde önemli bir etkiye sahip olabilirler. Daha fazla parametre, modelin verilerdeki daha karmaşık ilişkileri yakalamasına olanak tanır ve bu da daha iyi performansa yol açabilir. Öte yandan, çok fazla parametre, modelin eğitim verilerinde her şeyi bilen ancak yeni, görünmeyen veri kümeleri söz konusu olduğunda acemi hale geldiği aşırı uydurmaya yol açabilir.

GPT-3.5 gibi LLM'lerde parametreler, modelin trafo katmanlarındaki ağırlıkları ve önyargıları içerir. Bu parametreler, modelin bir cümledeki kelimelerin bağlamını, dilin gramerini ve metindeki diğer karmaşık ilişkileri anlamasına olanak tanır.

Pazarlamacılar için bu neden önemli: LLM'lerdeki çok sayıda parametre (genellikle milyarlarca) göz önüne alındığında, bu modelleri yönetmek ve eğitmek, aynı anda çok sayıda topla hokkabazlık yapmak gibidir ve ciddi bir hesaplama gücü gerektirir. Bu nedenle, pazarlamacıların net, ayrıntılı istemler yazması ve her seferinde bir hedefi gerçekleştirmesi değerlidir. Bağlanacak milyarlarca nokta ile LLM'nizin işini olabildiğince kolaylaştırmak isteyeceksiniz.

Transformatörler

Transformatörler (kendi kendini değiştiren ilk robotla karıştırılmamalıdır), GPT-3.5 dahil olmak üzere birçok LLM'de kullanılan bir tür model mimarisidir. Bir cümledeki kelimeler veya bir şarkının sözleri gibi sırayla gelen verileri işlemek için oluşturulmuşlardır.

Transformatörlerin "dikkat" mekanizması denen bir şeyi vardır. Cevaptaki her bir kelimeyi oluştururken hangi kelimelerin önemli olduğunu tartan modelin beyni gibidir. Bu, dönüştürücülerin her seferinde bir kelime yerine bir metin parçasının tüm bağlamını tek seferde alabileceği anlamına gelir.

Transformatörler iki ana bölümden oluşur:

1. Kodlayıcı - giriş metnini okur ve yorumlar

2. Kod çözücü - çıktı metnini oluşturur

Bazı modellerde sadece kod çözücü kullanılırken diğerlerinde sadece kodlayıcı kullanılır.

Pazarlamacılar için bu neden önemlidir: Dönüştürücüler, metin girişinin tüm bağlamını gördükleri için, eğitimlerinde öğrendikleri kalıpların ötesinde bir gerçeklik kaynağına sahip olmadıklarından, bazen tematik olarak tutarlı ancak olgusal olarak yanlış olan metinler oluşturabilirler. veri. Bu nedenle, AI tarafından üretilen tüm içeriğin bir insan tarafından kontrol edilmesi önemlidir.

Sinir ağı katmanları

LLM'lerin altında yatan teknoloji olan sinir ağları, yapay nöron veya düğüm katmanlarından oluşur. Bu katmanlar aşağıdaki gibi üç türe ayrılır.

Giriş Katmanı

Giriş katmanını sinir ağının ön kapısı olarak düşünün. Tüm verilerin işlenmek üzere ilk girdiği yer burasıdır. Metin verileri söz konusu olduğunda, bu, modelin öğrenmesini istediğiniz kelimeler veya cümleler olabilir. Bu, modelin verilerle ilgili ilk izlenimi gibidir, bu nedenle gerçekleşmek üzere olan tüm öğrenmeler için zemin hazırlamada oldukça önemli bir rol oynar.

Gizli Katmanlar

Veriler ön kapıdan geçtikten sonra, içeride hareketli bir grup katmanla karşılaşır - bu sizin gizli katmanlarınızdır. Bunlar, her biri verideki farklı modelleri ve bağlantıları toplayan ve bir dizi ağırlık ve eğilim uygulayan, giriş ve çıkış katmanları arasındaki katmanlardır. "Gizli" olarak adlandırılırlar çünkü içlerinde neler olup bittiğini doğrudan görmeyiz, ancak girdi metninin bağlamını, gramerini ve anlamını anlamaktan sorumlu olduklarını biliriz.

Çıktı Katmanı

Veri, giriş katmanından büyük girişini yaptıktan ve gizli katmanlardan pin-ball'dan geçtikten sonra, çıkış katmanına iner. Bu sinir ağı yolculuğumuzun son durağı, büyük finali. Çıktı katmanı, ağ üzerinden işlendikten sonra verilen girdilere yanıt verir ve kullanabileceğimiz bir şey sunar.

Bir sinir ağındaki her katman, modelin beslediği verilerden öğrenmesine yardımcı olan bir yapı taşı gibidir. Ne kadar çok katman olursa, model o kadar derin ve karmaşık olur; bu nedenle LLM'ler, kulağa insan diline oldukça yakın görünen metinler oluşturabilir. Bununla birlikte, daha fazla katmana sahip olmanın bir modelin karmaşık kalıpları öğrenme kapasitesini artırabileceğini, aynı zamanda modeli fazla uydurmaya daha yatkın ve eğitilmesi daha zor hale getirebileceğini not etmek önemlidir.

Pazarlamacılar en çok girdi katmanı ve çıktı katmanıyla ilgilenir. Ancak girdinizin hem gizli katmanları hem de çıktı katmanını nasıl etkilediğinin farkında olmanız önemlidir.

Bu, pazarlamacılar için neden önemlidir: LLM'ler, adım adım basit talimatlara inanılmaz derecede iyi yanıt verir. Bilinç akışı paragrafları yazma dürtüsüne karşı koyun ve istediğiniz sonuca yaklaşmak için sohbet robotunuzu düzeltmeye ve yeniden yönlendirmeye hazır olun.

LLM'ler nasıl eğitilir?

ChatGPT gibi büyük bir dil modelinin arayüzü çok basit olsa da, bilgi istemleri geliştirmek ve alabileceğiniz çıktıyı anlamak öyle değildir. Bu AI modellerinin nasıl eğitildiğine dair daha derin bir anlayış size şu konularda yardımcı olabilir:

• Daha iyi, daha etkili girdiler planlayın

• LLM'nin size nasıl yardımcı olabileceği konusunda makul beklentileri koruyun

• Önyargı, yanlışlık ve intihal potansiyeli gibi LLM'lerin etik sonuçlarını anlayın

• Hedefleriniz için doğru modeli seçin ve hatta kendi modelinizi eğitin

• Aldığınız çıktıyla ilgili karşılaştığınız sorunları giderin

LLM eğitimi karmaşık, nüanslı bir süreçtir ve iki LLM'nin aynı şekilde eğitilmediğini söylemek güvenlidir. Ancak burada, eğitim sürecinin nasıl çalıştığına dair geniş bir genel bakış sunulmaktadır.

1. Veri toplama

LLM eğitimindeki ilk adım, büyük miktarda metin veri seti toplamaktır. Bu veriler kitaplar, web siteleri ve diğer metinler gibi çeşitli kaynaklardan gelebilir. Amaç, modeli geniş bir dil kullanımı, stil ve konu yelpazesine maruz bırakmaktır. Genel olarak konuşursak, ne kadar çok veriye sahipseniz LLM o kadar akıllı ve doğru olacaktır. Bununla birlikte, özellikle eğitim seti nispeten homojen ise, aşırı eğitim riski de vardır.

2. ön işleme

Toplanan veriler daha sonra eğitim için uygun hale getirmek için önceden işlenir. Bu, verileri temizlemeyi, alakasız bilgileri kaldırmayı ve Transformers'tan Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri (BERT) gibi bir dil modeli kullanarak metni modelin anlayabileceği bir formata dönüştürmeyi içerebilir.

3. Model mimarisi seçimi

Transformatör mimarisi, RNN veya CNN gibi model mimarisi, görevin özel gereksinimlerine göre seçilir. Mimari, ağdaki katman sayısı ve aralarındaki bağlantılar dahil olmak üzere sinir ağının yapısını tanımlar. Dönüştürücüler bağlamı görebildikleri için metin üretimi için mükemmeldir, RNN'ler verileri sırayla sıkıştırdıkları için çeviri görevleri için idealdir ve CNN'ler yerel kalıpları algılayabildikleri için görüntü oluşturma için mükemmeldir.

4. Eğitim

Gerçek eğitim süreci, önceden işlenmiş verilerin modele beslenmesini ve onu eğitmek için bir makine öğrenimi modelinin kullanılmasını içerir. Model, her yeni veri kümesindeki kalıpları ve ilişkileri algılar ve "öğrenir" ve buna göre çıktılar üretir. Bir veri bilimcisi, ek verileri besler ve ürettiği çıktıyı optimize etmek için modelin parametrelerini (ağırlıklar ve önyargılar) ayarlamak için yapay zeka öğrenme tekniklerini kullanır. Amaç, "kayıp" olarak bilinen bir ölçü olan, modelin tahminleri ile gerçek veriler arasındaki farkı en aza indirmektir.

5. Değerlendirme ve ince ayar

İlk eğitimden sonra model, doğrulama seti olarak bilinen ayrı bir veri seti üzerinde değerlendirilir. Bu, modelin genelleme yapıp yapmadığını veya eğitim verilerine fazla uyup uymadığını kontrol etmeye yardımcı olur. Doğrulama setinin performansına bağlı olarak, modelin parametreleri veya eğitim sürecinin hiperparametreleri ayarlanarak daha fazla ince ayar yapılabilir.

6. Test yapmak

Son olarak, model, eğitim veya doğrulama sırasında görmediği başka bir ayrı veri seti olan bir test seti üzerinde test edilir. Bu, modelin görünmeyen veriler üzerinde ne kadar iyi performans göstereceğine dair son bir ölçü verir.

İçerik Pazarlamasında LLM'lerden ve Chatbot'lardan Yararlanma

Büyük Dil Modelleri dünyasına perde arkası bakışlarımızı tamamlarken, bu AI güç merkezlerinin geçici bir trendden daha fazlası olduğu açıktır. İçerik pazarlama ortamını dönüştürüyorlar, işlerimizi kolaylaştırıyorlar ve içeriğimizi daha ilgi çekici ve etkili hale getiriyorlar.

Ancak, herhangi bir araçta olduğu gibi, LLM'lerin nasıl doğru şekilde kullanılacağını anlamak çok önemlidir. LLM'leri oluşturma ve eğitme konusundaki karmaşık süreç, bunların güçlü yönleri ve sınırlamaları ve önemli etik hususları hakkında burada öğrendikleriniz, kullanımınızın ve yönlendirmenizin ince ayarını yapmanızda etkilidir.

Sizin yerinize birçok içerik pazarlamacısı, ilginç, bilgilendirici, insan benzeri içerik için üretken yapay zekayı kullanmak için etkili araçlar arıyor. Scripted olarak, insanlar ve yapay zeka bir araya geldiğinde ortaya harika pazarlama içeriğinin çıkacağına inanıyoruz. Bu nedenle, insan yazısı ile insan ve yapay zeka destekli yazı için üyeliklerimiz var ve şimdi yalnızca yapay zeka tarafından oluşturulan içerik için yeni bir üyelik ekledik.

Bu üyelik, başlıklardan infografiklere kadar her şey için GPT-4 sohbet robotumuza, Scout'a, yapay zeka güdümlü blog fikirlerimize ve kopya oluşturucularımıza erişmenizi sağlar. 30 günlük Scripted deneme sürümüne buradan kaydolarak içeriğinizi AI ile güçlendirmeye bugün başlayabilirsiniz.

İşte içerik pazarlamanın geleceği, yapay zeka ve insan yaratıcılığının el ele gittiği bir gelecek. Büyük Dil Modellerinin gücünü kucaklayalım ve bu heyecan verici yolculuğun bizi nereye götürdüğünü görelim.