了解法学硕士是营销内容有效的秘诀
已发表: 2023-08-04随着数字环境的发展，我们用来创建引人入胜、有效内容的工具也在不断发展。 大型语言模型 (LLM) 是一种受到广泛关注的新兴工具。 LLM 是经过大量文本数据训练的人工智能 (AI) 模型，使它们能够根据收到的输入生成类似人类的文本。 他们正在改变我们内容创作的方式，使其更加高效和创新。
然而，为了有效地利用它们，内容营销人员了解它们的基础知识至关重要。 这包括了解它们的工作原理、它们的优点和局限性以及使用它们时涉及的道德考虑。 我们将深入研究这些主题，为您提供有效地将法学硕士纳入您的内容营销策略所需的知识。
我们将揭开法学硕士是什么、他们如何工作以及他们如何接受培训的帷幕。 我们将让您深入了解使这些模型能够生成智能、相关文本的复杂过程，并涵盖五个最受欢迎的法学硕士，这些硕士不仅突破了人工智能功能的界限，而且彻底改变了内容营销策略。
虽然您当然可以在不了解幕后情况的情况下利用法学硕士，但深入研究人工智能的具体细节将提高这些工具的有效性，增强您的内容营销工作，并使您的策略更加高效。 拿起你的爆米花，舒适地享受我们在后台进行的大型语言模型之旅。
什么是大语言模型？
大型语言模型 (LLM) 是一种使用深度学习神经网络来摄取和分析大量基于文本的数据集以生成新内容的算法。 LLMS 的大小通常为数十 GB，并具有数十亿个参数。 它们属于生成人工智能的范畴，其中还包括可以创建图像、视频和其他类型媒体的模型。
LLM 已经存在了一段时间，但在 2022 年底会话式 AI 工具 ChatGPT 向公众发布时才开始普及。 ChatGPT 的迅速成名通常归因于其多功能性、可访问性以及以类人方式参与的能力。
四大最受欢迎的生成式人工智能法学硕士
ChatGPT 席卷了世界。 以至于一些已经加入的内容营销人员甚至没有意识到还有其他对话式人工智能法学硕士可供选择。 以下是前五个最大、最受欢迎的内容的快速浏览。
OpenAI 的 ChatGPT
从最熟悉的开始，ChatGPT 是一个开源 AI 聊天机器人，由 GPT-3.5（可选择访问 GPT-4）语言模型提供支持。 它能够与用户进行自然语言对话。 ChatGPT 经过广泛主题的培训，可以协助完成各种任务，例如回答问题、提供信息以及生成标题、大纲和创意内容等。 它被设计为友好且乐于助人，并且可以适应不同的对话风格和环境。
谷歌 LaMDA
LaMDA 是一系列专门用于对话的基于变压器的模型。 这些 AI 模型是在 1.56T 个单词的公共对话数据上进行训练的。 LaMBDA 可以就广泛的主题进行自由流畅的对话。 与传统的聊天机器人不同，它不限于预定义的路径，并且可以适应对话的方向。
谷歌PaLM
PaLM 是一种能够处理各种任务的语言模型，包括复杂的学习和推理。 它可以在语言和推理测试中超越最先进的语言模型和人类。 PaLM 系统使用几次学习方法从少量数据中进行概括，近似人类学习和应用知识来解决新问题的方式。
骆驼 by Meta
Llama 是一种文本到文本转换器模型，在涵盖多种语言的广泛数据集上进行了训练。 Llama 能够在许多跨语言自然语言处理 (NLP) 任务上实现最先进的性能。
当然，市场上还有更多的法学硕士，例如 Google Bard 和 Microsoft Bing，而且数量与日俱增。 最重要的是，技术领导者正在将人工智能和聊天机器人融入 M365 Copilot、Salesforce Einstein 和 Google Docs 等产品中。
ChatGPT 等法学硕士如何用于营销？
现在您已经了解了大型语言模型的概况，接下来我们来谈谈 OpenAI 的 ChatGPT 和类似的法学硕士如何有可能对营销内容的创建和参与产生重大影响。 这些人工智能工具可以理解、生成和预测内容，这对于各种职能的营销人员都很有用。 营销人员最常用的一些 LLM 用途包括：
生成博客文章想法
当您想要围绕某个主题或关键字构建内容时，法学硕士对于集思广益博客文章想法非常有帮助。 他们可以根据您的主题和目标受众提供各种建议，使您能够创建独特、引人注目的博客文章。
制定博客大纲
法学硕士可以通过生成结构化内容框架来帮助您组织想法和想法。 他们还可以创建详细的大纲，然后您可以重组、返工或扩展，以便您的最终大纲反映内容片段的目的和目标。
撰写社交媒体帖子
由于法学硕士将情感分析作为其算法的一部分，因此他们可以根据您品牌的主题、受众和声音生成引人入胜且与上下文相关的内容。 根据您提供的指导和背景，法学硕士可以快速撰写引人入胜的帖子，从而提高社交媒体参与度。
制定营销策略
一般来说，制定营销策略的挑战最好留给人脑。 但法学硕士可以在这个过程中提供很多帮助。 他们可以提供您的战略应包含的要素列表，回答有关目标市场的问题，交叉检查您现有的战略是否有缺失，并根据您的目标、目标受众和行业趋势提供富有洞察力的建议和创意。
建立目标受众档案
法学硕士可以利用自己的知识，结合互联网浏览，根据人口统计数据、消费者行为和目标受众的兴趣生成详细的买家角色。 他们可以编写您的受众档案初稿，然后您可以根据需要对其进行磨练和完善。
内容营销人员的法学硕士基础知识
大多数内容营销人员不需要了解神经网络如何工作或成为机器学习专家。 然而，对法学硕士和技术进步有一个基本的了解可能会有所帮助，这样你就可以更好地了解它们的优点和缺点，甚至可以针对不同的用例利用不同类型的法学硕士。
了解大型语言模型如何工作的这些技术方面可以帮助您更有效地使用这些工具并在它们出现故障时发现它们。
参数
在机器学习和法学硕士的背景下，参数是从历史训练数据集中学习的模型的一部分。 将参数视为我们模型的脑细胞。 它们是从训练期间输入模型的所有数据中学习的部分。 本质上，它们是模型的记忆，存储它学到的所有知识。
最常见的参数类型是模型各层中的权重和偏差。 权重决定神经网络中两个节点之间的连接强度，而偏差允许模型独立于输入调整其输出。 这些在训练过程中进行调整，以尽量减少模型预测与实际结果之间的差异。
人工智能模型中的参数数量有点像食谱中的成分——它们会对输出产生重大影响。 更多参数允许模型捕获数据中更复杂的关系，这可以带来更好的性能。 另一方面，太多的参数可能导致过度拟合，模型在训练数据上变得万事通，但在新的、看不见的数据集上却是新手。
在 GPT-3.5 等 LLM 中，参数包括模型转换器层中的权重和偏差。 这些参数使模型能够理解句子中单词的上下文、语言的语法以及文本中的其他复杂关系。
这就是为什么这对营销人员很重要：鉴于法学硕士中有大量参数（通常有数十亿），管理和训练这些模型就像同时玩弄很多球，需要强大的计算能力。 这就是为什么营销人员编写清晰、详细的提示并一次完成一个目标是很有价值的。 有数十亿个点需要连接，您会希望让您的法学硕士的工作尽可能简单。
变形金刚
变形金刚（不要与自我改变的机器人等混淆）是许多法学硕士中使用的一种模型架构，包括 GPT-3.5。 它们旨在处理按顺序出现的数据，例如句子中的单词或歌曲中的歌词。
变形金刚有一种叫做“注意力”机制的东西。 它就像模型的大脑，在生成响应中的每个单词时权衡哪些单词是重要的。 这意味着转换器可以一次性获取一段文本的整个上下文，而不是一次一个单词。
变压器由两个主要部分组成：
编码器 - 读取并解释输入文本
解码器 - 生成输出文本
在某些模型中，仅使用解码器，而在其他模型中，仅使用编码器。
为什么这对营销人员很重要：因为变压器可以看到文本输入的整个上下文，所以他们有时可以生成主题一致但实际上不正确的文本，因为除了他们在培训中学到的模式之外，他们没有其他真相来源数据。 因此，所有人工智能生成的内容都必须由人工进行事实核查，这一点非常重要。
神经网络层
神经网络是法学硕士的基础技术，由多层人工神经元或节点组成。 这些层分为三种类型，如下所示。
输入层
将输入层视为神经网络的前门。 这是所有数据首先进入进行处理的地方。 对于文本数据，这可能是您希望模型学习的单词或句子。 这就像模型对数据的第一印象，因此它在为即将发生的所有学习奠定基础方面发挥着非常重要的作用。
隐藏层
数据穿过前门后，会在内部遇到一组繁忙的层 - 这就是隐藏层。 这些是输入层和输出层之间的层，每个层都会拾取数据中的不同模式和连接，并应用一组权重和偏差。 它们被称为“隐藏”，因为我们无法直接看到它们内部发生的事情，但我们知道它们负责理解输入文本的上下文、语法和语义。
输出层
数据通过输入层隆重进入并通过隐藏层弹球后，到达输出层。 这是最后一站，是我们神经网络之旅的压轴戏。 输出层通过网络处理后提供给定输入的答案，并提供我们可以使用的东西。
神经网络中的每一层都像一个构建块，帮助模型从输入的数据中学习。 层数越多，模型就越深入、越复杂，这就是为什么法学硕士可以制作出听起来非常接近人类语言的文本。 然而，值得注意的是，虽然更多的层可以提高模型学习复杂模式的能力，但它也会使模型更容易过度拟合并且更难训练。
营销人员最关心的是输入层和输出层。 但是，重要的是要了解输入如何影响隐藏层和输出层。
为什么这对营销人员很重要：法学硕士对分步、简单的指导反应非常好。 抵制输入意识流段落的冲动，并准备好纠正和重定向您的聊天机器人，以更接近您想要的结果。
LLM 的培训方式
虽然像 ChatGPT 这样的大型语言模型的界面非常简单，但开发提示和理解您可能收到的输出却并非如此。 更深入地了解这些 AI 模型的训练方式可以帮助您：
规划更好、更有效的投入
对法学硕士如何帮助您保持合理的期望
了解法学硕士的道德影响，例如潜在的偏见、不准确和抄袭
选择适合您目标的模型，甚至训练您自己的模型
解决您收到的输出中遇到的任何问题
培训法学硕士是一个复杂而细致的过程，可以肯定地说，没有两个法学硕士的培训方式相同。 但这里是培训过程如何运作的广泛概述。
数据采集
训练法学硕士的第一步是收集大量的文本数据集。 这些数据可以来自多种来源，例如书籍、网站和其他文本。 目标是让模型适应广泛的语言用法、风格和主题。 一般来说，你拥有的数据越多，LLM就会越智能和准确。 然而，也存在过度训练的风险，特别是在训练集相对同质的情况下。
预处理
然后对收集的数据进行预处理以使其适合训练。 这可能涉及清理数据、删除不相关的信息，以及使用 Transformers 双向编码器表示 (BERT) 等语言模型将文本转换为模型可以理解的格式。
模型架构选择
模型的架构，例如 Transformer 架构、RNN 或 CNN，是根据任务的具体要求来选择的。 该架构定义了神经网络的结构，包括网络的层数以及它们之间的连接。 Transformer 非常适合文本生成，因为它们可以看到上下文；RNN 非常适合翻译任务，因为它们按顺序处理数据；CNN 非常适合图像生成，因为它们可以检测本地模式。
训练
实际的训练过程包括将预处理的数据输入模型并使用机器学习模型对其进行训练。 该模型检测并“学习”每个新数据集中的模式和关系，并相应地生成输出。 数据科学家提供额外的数据并使用人工智能学习技术来调整模型的参数（权重和偏差）以优化其产生的输出。 目标是最小化模型预测与实际数据之间的差异，这一指标称为“损失”。
评估和微调
初始训练后，模型将在一组单独的数据（称为验证集）上进行评估。 这有助于检查模型是否泛化良好或者是否过度拟合训练数据。 根据验证集的性能，可以通过调整其参数或训练过程的超参数来进一步微调模型。
测试
最后，模型在测试集上进行测试，这是在训练或验证期间未见过的另一组单独的数据。 这给出了模型在未见过的数据上可能表现如何的最终衡量标准。
在内容营销中利用法学硕士和聊天机器人
当我们结束对大型语言模型世界的幕后观察时，很明显，这些人工智能巨头不仅仅是一种昙花一现的趋势。 他们正在改变内容营销格局，让我们的工作变得更轻松，让我们的内容更具吸引力和有效性。
但是，与任何工具一样，了解如何正确使用法学硕士是关键。 您在这里学到的关于建立和培训法学硕士的复杂过程、其优势和局限性以及其重要的道德考虑因素，对于您的使用和提示的微调很有帮助。
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因此，这是内容营销的未来，人工智能和人类创造力齐头并进的未来。 让我们拥抱大型语言模型的力量，看看这段激动人心的旅程将带我们走向何方。