通过创建您自己的 GPT 释放自动化和创新

GPT 在人工智能驱动的营销工具中发挥着越来越重要的作用。 通过向 GPT（生成式预训练变压器）提供与您的目的相关的信息和内容，您可以训练它们输出类似人类的文本来响应问题和提示。

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随着 ChatGPT 的发布，GPT 于 2022 年成为家喻户晓的术语，但各类企业都已开始构建自己的 GPT。 事实上，2023 年 11 月至 2024 年 1 月期间创建了超过 300 万个自定义 GPT (SEO.ai)。 了解如何制作 GPT 可能是您的数字营销机构的一项基本技能。

什么是 GPT？

如前所述，GPT 代表生成式预训练 Transformer。 GPT 是一种语言模型，可以生成对问题、提示和指令的响应，通常生成类似人类的文本。 然而，这些人工智能模型生成的文本的质量取决于输入到其中的数据以及幕后发生的微调和训练。

ChatGPT 是最著名的 GPT 之一，它可以提供文本响应并帮助完成各种任务，包括内容生成、头脑风暴和大纲以及规划。

GPT的基本机制是什么？

ChatGPT 等模型基于底层架构，不断寻求理解数据并训练 GPT 以获得更好的结果。 这包括变压器模型和自注意力机制。

Transformer 模型同时处理整个数据序列，从而实现超快的处理速度。 这缩短了训练时间，并让 GPT 能够处理和响应大量数据，从而实现与类人界面的实时通信。

自注意力机制允许机器分析输入各部分之间的关​​系。 这增强了 GPT 以更人性化的方式“连接信息之间的点”的能力，使其能够利用过去的数据来创建新的响应。

创建自己的 GPT 的好处

超过 1.8 亿人使用 ChatGPT（爆炸主题）。 但是，如果您仅依赖此或其他预训练模型，则可能会限制 AI 营销集成为您的机构带来的好处。

预训练模型并未根据您的特定需求进行训练和微调。 这些模型的某些版本无法记住您在特定对话之外提供的训练，这意味着您每次使用它们时都从第一个开始。

创建自定义 GPT 时，您可以为其提供特定于领域的语言示例和定制解决方案，从而提高用例的性能和准确性。

例如，如果您想使用 GPT 为 AI 驱动的社交营销活动创建内容，您可以输入一整年的人工生成内容。 这为您的 GPT 创建了一个数据基础，其中包含您所需的品牌信息、风格和声音。 再加上持续的微调和培训，有助于确保 GPT 能够为满足您需求的社交帖子生成文本。 您可以对生成图像的 GPT 执行相同的操作。

创建自己的 GPT 的挑战

创建自定义 GPT 确实会带来挑战，包括：

• 数据要求。 您需要大量预处理数据来训练 GPT。 收集这些数据并将其转换为适合 GPT 的格式可能既困难又耗时。
• 计算资源需求。 您需要访问能够分析和响应数据的资源。 这一挑战可以通过云解决方案（例如付费 OpenAI 帐户）来解决。
• 需要自然语言处理方面的专业知识。 使用 GPT 并不像转储数据和提出问题那么容易。 您必须仔细选择和准备数据并提供适当的反馈来微调 GPT。 这需要专业的自然语言处理技能和知识。
• 文本中可能存在偏见。 由于 GPT 根据其训练数据做出响应，因此文本中存在偏见。 您可能需要不断努力提供人为干预和微调，以消除这些偏差并训练 GPT 使其不产生偏差。

正在努力克服这些类型的挑战或不确定自定义 GPT 是否适合自己的机构仍然可以对 AI 解决方案进行白标，以在其工作流程中获得人工智能的优势。

如何创建您自己的 GPT

虽然了解如何制作 GPT 是一项特定的技术技能，但您不必了解编码或成为开发专业人员即可完成工作。 您可以按照以下步骤为您的营销机构创建自定义 GPT。

1. 为你的 GPT 设定目标

在开始创建自定义 GPT 之前，了解该项目的目的和目标至关重要。 这些目标将影响该过程中的每一个其他步骤。

例如，如果您希望 GPT 帮助开展 AI 社交媒体活动，您收集的数据将与训练 GPT 以帮助生成 SEO 大纲或编写简短产品描述所需的数据有很大不同。

自定义 GPT 可以帮助实现的一些常见目标包括：

• 扩大内容创作。 定制的 GPT 可能有助于创建网站、社交媒体或广告内容。
• 更好地吸引客户。 通过使用与客户参与度和转化相关的数据来训练 GPT，您可以获得帮助来识别可能适用于未来营销活动的内容和其他营销策略。
• 高效的市场研究。 自定义 GPT 可以帮助您解析有关竞争格局的数据，并提供可操作的信息来推动营销活动。

2. 收集数据为你的 GPT 加油

一旦您知道 GPT 的用途是什么，您就需要收集数据来训练它。 数据源可以包括客户互动、网页或社交媒体配置文件上的现有内容、旧电子邮件活动以及从客户关系管理软件下载的数据。

收集数据时，请确保考虑它是否代表所需的目标受众并支持与您的 GPT 目标相关的培训。 虽然您希望确保强大的数据基础，但您不希望包含无关紧要的信息，以免混淆或破坏 GPT 响应。

3. 预处理数据以优化未来的GPT性能

花时间预处理或“清理”数据。 当您在“混乱”数据上训练 GPT 时，您可能会收到混乱的响应。 这不会提高您的效率，并且可能会导致您对 GPT 生成的内容感到沮丧。

预处理可以包括各种任务，例如：

• 从数据中删除重复项
• 删除不需要或不相关的数据，例如低质量内容
• 输入缺失的数据或填充数据中可能导致 GPT 缺失的空白
• 确保跨数据集的格式一致
• 规范化文本
• 添加注释，例如情感标签或其他可以帮助 GPT 理解数据的标签
• 将数据划分为多个集合，以便您拥有不同的集合用于训练和测试目的

4.训练你的GPT

开始训练你的 GPT。 首先要求它根据您提供的数据及其原始参数执行所需的任务。 评估这些任务的结果，以确定哪些有效，哪些无效，并相应地调整参数。

例如，如果您希望 GPT 为您编写 PPC 广告文案，您可能会要求它为特定产品或服务编写 10 个搜索广告。 提供提示，其中包括广告的长度以及您希望在这些广告中包含什么类型的信息。

查看回复并查找您不想要的趋势，例如过于正式的语言或可能疏远您的受众的词语。 您可以调整 GPT 的参数，以帮助从未来的响应中删除这些特征。

5. 继续微调你的GPT

请记住，使用 GPT 是一个持续且迭代的过程。 通过正确的培训和微调，您的 GPT 应该能够越来越好地处理您设计的自定义任务。 把它想象成一名员工——你不会指望新员工把一切都做好。 持续的学习和实践可以帮助他们更好地完成工作。

同样重要的是要认识到，您始终必须使人工智能生成的内容人性化。 即使使用自定义 GPT，您仍然需要人工编辑在发布内容之前对其进行审核。

GPT未来将如何发展？

人工智能在数字营销中的机会几乎每天都在变化，您可以期待 GPT 的进步，使训练自定义 GPT 变得更容易，并在未来获得您想要的结果。 这些工具可能会变得更加高效和准确，并且更有能力理解细微差别和背景，这使得它们成为想要扩展和提高生产力的数字机构的关键工具。

现在了解如何制定 GPT 可以帮助您确保您的机构处于未来进步的前沿，这可能会影响从医疗保健到客户服务以及内容创建等行业。