了解法學碩士是營銷內容有效的秘訣
已發表: 2023-08-04隨著數字環境的發展，我們用來創建引人入勝、有效內容的工具也在不斷發展。 大型語言模型 (LLM) 是一種受到廣泛關注的新興工具。 LLM 是經過大量文本數據訓練的人工智能 (AI) 模型，使它們能夠根據收到的輸入生成類似人類的文本。 他們正在改變我們內容創作的方式，使其更加高效和創新。
然而，為了有效地利用它們，內容營銷人員了解它們的基礎知識至關重要。 這包括了解它們的工作原理、它們的優點和局限性以及使用它們時涉及的道德考慮。 我們將深入研究這些主題，為您提供有效地將法學碩士納入您的內容營銷策略所需的知識。
我們將揭開法學碩士是什麼、他們如何工作以及他們如何接受培訓的帷幕。 我們將讓您深入了解使這些模型能夠生成智能、相關文本的複雜過程，並涵蓋五個最受歡迎的法學碩士，這些碩士不僅突破了人工智能功能的界限，而且徹底改變了內容營銷策略。
雖然您當然可以在不了解幕後情況的情況下利用法學碩士，但深入研究人工智能的具體細節將提高這些工具的有效性，增強您的內容營銷工作，並使您的策略更加高效。 拿起你的爆米花，舒適地享受我們在後台進行的大型語言模型之旅。
什麼是大語言模型？
大型語言模型 (LLM) 是一種使用深度學習神經網絡來攝取和分析大量基於文本的數據集以生成新內容的算法。 LLMS 的大小通常為數十 GB，並具有數十億個參數。 它們屬於生成人工智能的範疇，其中還包括可以創建圖像、視頻和其他類型媒體的模型。
LLM 已經存在了一段時間，但在 2022 年底會話式 AI 工具 ChatGPT 向公眾發佈時才開始普及。 ChatGPT 的迅速成名通常歸因於其多功能性、可訪問性以及以類人方式參與的能力。
四大最受歡迎的生成式人工智能法學碩士
ChatGPT 席捲了全世界。 以至於一些已經加入的內容營銷人員甚至沒有意識到還有其他對話式人工智能法學碩士可供選擇。 以下是前五個最大、最受歡迎的內容的快速瀏覽。
OpenAI 的 ChatGPT
從最熟悉的開始，ChatGPT 是一個開源 AI 聊天機器人，由 GPT-3.5（可選擇訪問 GPT-4）語言模型提供支持。 它能夠與用戶進行自然語言對話。 ChatGPT 經過廣泛主題的培訓，可以協助完成各種任務，例如回答問題、提供信息以及生成標題、大綱和創意內容等。 它被設計為友好且樂於助人，並且可以適應不同的對話風格和環境。
谷歌 LaMDA
LaMDA 是一系列專門用於對話的基於變壓器的模型。 這些 AI 模型是在 1.56T 個單詞的公共對話數據上進行訓練的。 LaMBDA 可以就廣泛的主題進行自由流暢的對話。 與傳統的聊天機器人不同，它不限於預定義的路徑，並且可以適應對話的方向。
谷歌PaLM
PaLM 是一種能夠處理各種任務的語言模型，包括複雜的學習和推理。 它可以在語言和推理測試中超越最先進的語言模型和人類。 PaLM 系統使用幾次學習方法從少量數據中進行概括，近似人類學習和應用知識來解決新問題的方式。
駱駝 by Meta
Llama 是一種文本到文本轉換器模型，在涵蓋多種語言的廣泛數據集上進行了訓練。 Llama 能夠在許多跨語言自然語言處理 (NLP) 任務上實現最先進的性能。
當然，市場上還有更多的法學碩士，例如 Google Bard 和 Microsoft Bing，而且數量與日俱增。 最重要的是，技術領導者正在將人工智能和聊天機器人融入 M365 Copilot、Salesforce Einstein 和 Google Docs 等產品中。
ChatGPT 等法學碩士如何用於營銷？
現在您已經了解了大型語言模型的概況，接下來我們來談談 OpenAI 的 ChatGPT 和類似的法學碩士如何有可能對營銷內容的創建和參與產生重大影響。 這些人工智能工具可以理解、生成和預測內容，這對於各種職能的營銷人員都很有用。 營銷人員最常用的一些 LLM 用途包括：
生成博客文章想法
當您想要圍繞某個主題或關鍵字構建內容時，法學碩士對於集思廣益博客文章想法非常有幫助。 他們可以根據您的主題和目標受眾提供各種建議，使您能夠創建獨特、引人注目的博客文章。
制定博客大綱
法學碩士可以通過生成結構化內容框架來幫助您組織想法和創意。 他們還可以創建詳細的大綱，然後您可以重組、返工或擴展，以便您的最終大綱反映內容片段的目的和目標。
撰寫社交媒體帖子
由於法學碩士將情感分析作為其算法的一部分，因此他們可以根據您品牌的主題、受眾和聲音生成引人入勝且與上下文相關的內容。 根據您提供的指導和背景，法學碩士可以快速撰寫引人入勝的帖子，從而提高社交媒體參與度。
制定營銷策略
一般來說，制定營銷策略的挑戰最好留給人腦。 但法學碩士可以在這個過程中提供很多幫助。 他們可以提供您的戰略應包含的要素列表，回答有關目標市場的問題，交叉檢查您現有的戰略是否有缺失，並根據您的目標、目標受眾和行業趨勢提供富有洞察力的建議和創意。
建立目標受眾檔案
法學碩士可以利用自己的知識，結合互聯網瀏覽，根據人口統計數據、消費者行為和目標受眾的興趣生成詳細的買家角色。 他們可以編寫您的受眾檔案初稿，然後您可以根據需要對其進行磨練和完善。
內容營銷人員的法學碩士基礎知識
大多數內容營銷人員不需要了解神經網絡如何工作或成為機器學習專家。 然而，對法學碩士和技術進步有基本的了解可能會有所幫助，這樣你就可以更好地了解它們的優點和缺點，甚至可以針對不同的用例利用不同類型的法學碩士。
了解大型語言模型如何工作的這些技術方面可以幫助您更有效地使用這些工具並在它們出現故障時發現它們。
參數
在機器學習和法學碩士的背景下，參數是從歷史訓練數據集中學習的模型的一部分。 將參數視為我們模型的腦細胞。 它們是從訓練期間輸入模型的所有數據中學習的部分。 本質上，它們是模型的記憶，存儲它學到的所有知識。
最常見的參數類型是模型各層中的權重和偏差。 權重決定神經網絡中兩個節點之間的連接強度，而偏差允許模型獨立於輸入調整其輸出。 這些在訓練過程中進行調整，以盡量減少模型預測與實際結果之間的差異。
人工智能模型中的參數數量有點像食譜中的成分——它們會對輸出產生重大影響。 更多參數允許模型捕獲數據中更複雜的關係，這可以帶來更好的性能。 另一方面，太多的參數可能導致過度擬合，模型在訓練數據上變得萬事通，但在新的、看不見的數據集上卻是新手。
在 GPT-3.5 等 LLM 中，參數包括模型轉換器層中的權重和偏差。 這些參數使模型能夠理解句子中單詞的上下文、語言的語法以及文本中的其他復雜關係。
這就是為什麼這對營銷人員很重要：鑑於法學碩士中有大量參數（通常有數十億），管理和訓練這些模型就像同時玩弄很多球，需要強大的計算能力。 這就是為什麼營銷人員編寫清晰、詳細的提示並一次完成一個目標是很有價值的。 有數十億個點需要連接，您會希望讓您的法學碩士的工作盡可能簡單。
變形金剛
變形金剛（不要與自我改變的機器人等混淆）是許多法學碩士中使用的一種模型架構，包括 GPT-3.5。 它們旨在處理按順序出現的數據，例如句子中的單詞或歌曲中的歌詞。
變形金剛有一種叫做“注意力”機制的東西。 它就像模型的大腦，在生成響應中的每個單詞時權衡哪些單詞是重要的。 這意味著轉換器可以一次性獲取一段文本的整個上下文，而不是一次一個單詞。
變壓器由兩個主要部分組成：
編碼器 - 讀取並解釋輸入文本
解碼器 - 生成輸出文本
在某些模型中，僅使用解碼器，而在其他模型中，僅使用編碼器。
為什麼這對營銷人員很重要：因為變壓器可以看到文本輸入的整個上下文，所以他們有時可以生成主題一致但實際上不正確的文本，因為除了他們在培訓中學到的模式之外，他們沒有其他真相來源數據。 因此，所有人工智能生成的內容都必須由人工進行事實核查，這一點非常重要。
神經網絡層
神經網絡是法學碩士的基礎技術，由多層人工神經元或節點組成。 這些層分為三種類型，如下所示。
輸入層
將輸入層視為神經網絡的前門。 這是所有數據首先進入進行處理的地方。 對於文本數據，這可能是您希望模型學習的單詞或句子。 這就像模型對數據的第一印象，因此它在為即將發生的所有學習奠定基礎方面發揮著非常重要的作用。
隱藏層
數據穿過前門後，會在內部遇到一組繁忙的層 - 這就是隱藏層。 這些是輸入層和輸出層之間的層，每個層都會拾取數據中的不同模式和連接，並應用一組權重和偏差。 它們被稱為“隱藏”，因為我們無法直接看到它們內部發生的事情，但我們知道它們負責理解輸入文本的上下文、語法和語義。
輸出層
數據通過輸入層隆重進入並通過隱藏層彈球後，到達輸出層。 這是最後一站，是我們神經網絡之旅的壓軸戲。 輸出層通過網絡處理後提供給定輸入的答案，並提供我們可以使用的東西。
神經網絡中的每一層都像一個構建塊，幫助模型從輸入的數據中學習。 層數越多，模型就越深入、越複雜，這就是為什麼法學碩士可以製作出聽起來非常接近人類語言的文本。 然而，值得注意的是，雖然更多的層可以提高模型學習複雜模式的能力，但它也會使模型更容易過度擬合併且更難訓練。
營銷人員最關心的是輸入層和輸出層。 但是，重要的是要了解輸入如何影響隱藏層和輸出層。
為什麼這對營銷人員很重要：法學碩士對分步、簡單的指導反應非常好。 抵制輸入意識流段落的衝動，並準備好糾正和重定向您的聊天機器人，以更接近您想要的結果。
LLM 的培訓方式
雖然像 ChatGPT 這樣的大型語言模型的界面非常簡單，但開發提示和理解您可能收到的輸出卻並非如此。 更深入地了解這些 AI 模型的訓練方式可以幫助您：
規劃更好、更有效的投入
對法學碩士如何幫助您保持合理的期望
了解法學碩士的道德影響，例如潛在的偏見、不准確和抄襲
選擇適合您目標的模型，甚至訓練您自己的模型
解決您收到的輸出中遇到的任何問題
培訓法學碩士是一個複雜而細緻的過程，可以肯定地說，沒有兩個法學碩士的培訓方式相同。 但這裡是培訓過程如何運作的廣泛概述。
數據採集
訓練法學碩士的第一步是收集大量的文本數據集。 這些數據可以來自多種來源，例如書籍、網站和其他文本。 目標是讓模型適應廣泛的語言用法、風格和主題。 一般來說，你擁有的數據越多，LLM就會越智能和準確。 然而，也存在過度訓練的風險，特別是在訓練集相對同質的情況下。
預處理
然後對收集的數據進行預處理以使其適合訓練。 這可能涉及清理數據、刪除不相關的信息，以及使用 Transformers 雙向編碼器表示 (BERT) 等語言模型將文本轉換為模型可以理解的格式。
模型架構選擇
模型的架構，例如 Transformer 架構、RNN 或 CNN，是根據任務的具體要求來選擇的。 該架構定義了神經網絡的結構，包括網絡的層數以及它們之間的連接。 Transformer 非常適合文本生成，因為它們可以看到上下文；RNN 非常適合翻譯任務，因為它們按順序處理數據；CNN 非常適合圖像生成，因為它們可以檢測本地模式。
訓練
實際的訓練過程包括將預處理的數據輸入模型並使用機器學習模型對其進行訓練。 該模型檢測並“學習”每個新數據集中的模式和關係，並相應地生成輸出。 數據科學家提供額外的數據並使用人工智能學習技術來調整模型的參數（權重和偏差）以優化其產生的輸出。 目標是最小化模型預測與實際數據之間的差異，這一指標稱為“損失”。
評估和微調
初始訓練後，模型將在一組單獨的數據（稱為驗證集）上進行評估。 這有助於檢查模型是否泛化良好或者是否過度擬合訓練數據。 根據驗證集的性能，可以通過調整其參數或訓練過程的超參數來進一步微調模型。
測試
最後，模型在測試集上進行測試，這是在訓練或驗證期間未見過的另一組單獨的數據。 這給出了模型在未見過的數據上可能表現如何的最終衡量標準。
在內容營銷中利用法學碩士和聊天機器人
當我們結束對大型語言模型世界的幕後觀察時，很明顯，這些人工智能巨頭不僅僅是一種曇花一現的趨勢。 他們正在改變內容營銷格局，讓我們的工作變得更輕鬆，讓我們的內容更具吸引力和有效性。
但是，與任何工具一樣，了解如何正確使用法學碩士是關鍵。 您在這裡學到的關於建立和培訓法學碩士的複雜過程、其優勢和局限性以及其重要的道德考慮因素，對於您的使用和提示的微調很有幫助。
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因此，這是內容營銷的未來，人工智能和人類創造力齊頭並進的未來。 讓我們擁抱大型語言模型的力量，看看這段激動人心的旅程將帶我們走向何方。