Was ist ein Large Language Model (LLM)?

Einführung

Große Sprachmodelle (LLMs) waren in letzter Zeit in den Schlagzeilen und stehen an der Spitze der KI-Revolution. In diesem Blogbeitrag werden wir also behandeln, was ein LLM ist, wie es funktioniert, was die wichtigsten großen Sprachmodelle sind, wie wir sie im Marketing einsetzen können, was wir bei der Analyse der Stärken und Schwächen eines LLM berücksichtigen sollten und wie viel intelligenter diese faszinierenden Modelle werden können. Abschließend listen wir einige Gründe auf, warum LLMs Marketer nicht ersetzen werden.

Was ist ein LLM?

Es ist ein KI-System, das fortschrittliche Algorithmen und neuronale Netze verwendet, um Muster und Beziehungen in großen Mengen von Textdaten zu lernen und so eine kohärente und aussagekräftige Sprache (Sätze, Phrasen, Wörter usw.) zu generieren.

Wie funktioniert ein Large Language Model (LLM)?

Ein großes Sprachmodell wird mit einer riesigen Menge an Textdaten aus einer Vielzahl von Quellen wie Büchern, Artikeln und Websites trainiert. Dieser Prozess ermöglicht es, die Feinheiten der Sprache wie Grammatik, Syntax und Kontext zu erlernen. Im Wesentlichen werden komplexe Algorithmen verwendet, um die Muster und Beziehungen zwischen Wörtern, Phrasen und Sätzen zu analysieren und zu interpretieren, um menschenähnliche Reaktionen auf verschiedene Eingaben zu generieren.

Wenn das Modell eine Eingabe erhält, verwendet es seine Sprachkenntnisse, um eine Antwort zu generieren, die auf die jeweilige Anfrage oder Aufgabe zugeschnitten ist. Diese Antwort kann alles sein, von einer einfachen Antwort bis hin zu einer komplexen Analyse eines Themas.

Die besten großen Sprachmodelle

Hier sind zwei der größten LLMs:

1. Chat GPT

Eine Software entwickelt von Öffnen Sie KI das von vielen großartigen Investoren wie Microsoft unterstützt wird. Chat GPT gilt als das größte und beliebteste große Sprachmodell. In diese Software sind zwei LLMs eingebettet: GPT-3 und GPT-4.

2. Barde

Entwickelt von Googles berüchtigtem Brain-Team, Barde soll ein ChatGPT-Rivale sein und hat eine ähnliche Funktionalität wie ChatGPT. Aber es findet seine Nische in der Codierung, indem es über 20 Programmiersprachen wie Python und Javascript unterstützt!

Große Sprachmodellanwendungen im Marketing

Große Sprachmodelle (LLMs) haben ein breites Anwendungsspektrum im Marketing. Hier sind einige der wichtigsten Anwendungen:

1. Generierung von Inhalten

LLMs können verwendet werden, um qualitativ hochwertige Inhalte wie Blogbeiträge, Beiträge in sozialen Medien und Produktbeschreibungen zu generieren, was Marketingfachleuten Zeit und Mühe spart. Chat GPT ist ein großartiges Modell dafür. Mit den richtigen Eingabeaufforderungen können Sie anständige Entwürfe erstellen!

2. Chatbots

LLMs können in Chatbots integriert werden, um personalisierten Kundensupport zu bieten und häufig gestellte Fragen zu beantworten. Dies kann die Kundenzufriedenheit verbessern und die Arbeitsbelastung der Kundendienstteams verringern.

3. E-Mail-Marketing

LLMs können verwendet werden, um personalisierte E-Mail-Inhalte wie Betreffzeilen und E-Mail-Textkörper auf der Grundlage von Kundendaten und -präferenzen zu generieren. E-Mail-Marketing-Dienstleister wie Mailchimp betten diese KI-Modelle bereits in ihr Produkt ein!

4. Zuhören in den sozialen Medien

LLMs können verwendet werden, um Konversationen in sozialen Medien zu überwachen und zu analysieren, um Trends, Stimmungen und Kundenfeedback zu identifizieren. Dies kann Vermarktern helfen, ihre Social-Media-Strategie und ihr Engagement zu verbessern.

5. SEO-Optimierung

LLMs können verwendet werden, um den Inhalt von Websites für Suchmaschinen zu optimieren, indem Inhalte generiert werden, die relevante Schlüsselwörter und Phrasen enthalten. SEO wird sich mit dem Aufkommen von LLMs ändern, aber nicht sterben!

6. Analyse der Stimmung

LLMs können verwendet werden, um Kundenfeedback und -stimmung zu analysieren, sodass Vermarkter die Bedürfnisse und Präferenzen der Kunden verstehen und ihre Marketingstrategie entsprechend anpassen können.

7. Personalisierung

LLMs können verwendet werden, um Marketinginhalte wie Produktempfehlungen und Werbung auf der Grundlage von Kundendaten und Präferenzen zu personalisieren.

Die wichtigsten Faktoren, die die Stärke und Qualität eines LLM bestimmen

Die Qualität und Stärke eines großen Sprachmodells (LLM) hängt von mehreren Schlüsselparametern ab:

1. Größe der Trainingsdaten

Je größer die Menge an Textdaten ist, mit denen das Modell trainiert wurde, desto genauer und umfassender wird sein Sprachverständnis sein.

2. Qualität der Trainingsdaten

Die Genauigkeit und Relevanz der für das Training verwendeten Textdaten wirken sich auf die Qualität des Modells aus. Die Trainingsdaten sollten vielfältig und repräsentativ für die Sprache sein, die in realen Szenarien verwendet wird.

Müll rein, Müll raus!

3. Modellarchitektur

Die Architektur des Modells kann sich auf seine Wirksamkeit auswirken. Verschiedene Architekturen, z. B. auf Transformatoren basierende Modelle, können unterschiedliche Aufgaben mit unterschiedlichem Erfolg bewältigen.

Hier sind ein paar Beispiele für Modellarchitekturen:

3.1 BERT (Bidirektionale Encoder-Repräsentationen von Transformatoren)

Entwickelt von Google, BERT ist ein weiteres transformatorbasiertes Modell, das mit großen Mengen an Textdaten vortrainiert wurde, um die Beziehungen zwischen Wörtern und Sätzen zu verstehen. Es wurde in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, von Suchmaschinen bis hin zu Chatbots.

3.2 GPT-4 (Generativer vortrainierter Transformator 4)

Entwickelt von OpenAI, GPT-4 ist ein auf Transformern basierendes Sprachmodell, das unbeaufsichtigtes Lernen verwendet, um menschenähnlichen Text zu generieren. Es hat 1 Billion Parameter und ist eines der leistungsstärksten verfügbaren LLMs.

3.3 Transformator-XL

Entwickelt von Forschern der Carnegie Mellon University, Transformator-XL ist ein weiteres transformatorbasiertes Modell, das für den Umgang mit langfristigen Abhängigkeiten in Textdaten entwickelt wurde. Es kann im Vergleich zu anderen Modellen kohärentere und konsistentere Antworten liefern.

4. Methodik des Trainings

Die Trainingsmethodik, mit der das Modell trainiert wird, kann sich auf seine Effektivität auswirken. So kann beispielsweise das Vortraining eines Modells für eine allgemeine Aufgabe vor der Feinabstimmung für eine bestimmte Aufgabe zu besseren Ergebnissen führen.

5. Hyperparameter

Hyperparameter wie Lernrate, Chargengröße und Abbruchrate können die Genauigkeit und Geschwindigkeit des Modells beeinflussen.

6. Domänenspezifisches Tuning

Die Feinabstimmung eines vortrainierten Modells anhand domänenspezifischer Daten kann dessen Genauigkeit und Relevanz für diese bestimmte Domäne verbessern. Zum Beispiel Jaspis ist ein Sprachmodell, das speziell für Content Marketing trainiert wurde.

Die Optimierung dieser Parameter ist der Schlüssel zum Aufbau eines starken und effektiven LLM.

Wie weit können LLMs in Bezug auf Intelligenz gehen?

Große Sprachmodelle (LLMs) haben zwar beeindruckende Fähigkeiten bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) gezeigt, weisen jedoch immer noch einige Einschränkungen in Bezug auf die Intelligenz auf. Hier sind einige der wichtigsten Einschränkungen:

1. Eingeschränktes Verständnis des Kontextes

LLMs können Schwierigkeiten haben, den breiteren Kontext zu verstehen, in dem Sprache verwendet wird, was zu falschen oder irrelevanten Antworten führt.

2. Eingeschränkter gesunder Menschenverstand

LLMs haben kein wirkliches Verständnis der Welt und es fehlt ihnen an gesundem Menschenverstand, was zu Argumentations- und Verständnisfehlern führen kann.

3. Eingeschränkte Fähigkeit zur Vernunft

LLMs haben möglicherweise Probleme mit Aufgaben, die logisches Denken oder kritisches Denken erfordern, da sie weder über echte Intelligenz noch über die Fähigkeit verfügen, Urteile zu fällen.

4. Mangel an emotionaler Intelligenz

LLMs sind nicht in der Lage, emotionale Signale zu verstehen oder darauf zu reagieren, was ihren Nutzen in Anwendungen wie Chatbots oder im Kundenservice einschränkt.

5. Verzerrung der Trainingsdaten

LLMs können Verzerrungen in den Trainingsdaten, mit denen sie trainiert wurden, widerspiegeln, was zu voreingenommenen oder ungenauen Antworten führen kann.

6. Eingeschränkte Fähigkeit, mit Mehrdeutigkeiten umzugehen

LLMs können mit Aufgaben zu kämpfen haben, die Mehrdeutigkeiten oder mehrere mögliche Bedeutungen beinhalten, was zu Verwirrung oder falschen Antworten führt.

Diese Einschränkungen unterstreichen die Notwendigkeit kontinuierlicher Forschung und Entwicklung auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz, um diese Herausforderungen zu bewältigen.

Werden LLMs Vermarkter ersetzen?

Nein, sind sie nicht! Hier sind einige Gründe:

1. Kreativität

Marketing erfordert Kreativität, eine einzigartige menschliche Eigenschaft, die von Maschinen nicht repliziert werden kann. LLMs können zwar Inhalte auf der Grundlage von Mustern und Beziehungen in Daten generieren, ihnen fehlt jedoch die Fähigkeit, wirklich originelle und kreative Ideen zu entwickeln.

2. Strategisches Denken

Marketing beinhaltet strategisches Denken, das ein Verständnis der Geschäftsziele, Markttrends, Kundenbedürfnisse und -präferenzen sowie der Wettbewerbslandschaft erfordert. LLMs fehlt die Fähigkeit, strategisch zu denken und Entscheidungen auf der Grundlage von Geschäftszielen und Marktbedingungen zu treffen.

3. Menschliche Berührung

Marketing beinhaltet den Aufbau von Beziehungen zu Kunden, das Verständnis ihrer Bedürfnisse und Vorlieben und die Erstellung von Inhalten, die sie auf persönlicher Ebene ansprechen. LLMs fehlt die Fähigkeit, auf emotionaler Ebene mit Menschen in Kontakt zu treten und authentische Beziehungen aufzubauen.

4. Anpassungsfähigkeit

Marketing ist ein dynamischer Bereich, der Anpassungsfähigkeit und die Fähigkeit erfordert, schnell auf sich ändernde Marktbedingungen oder Kundenbedürfnisse zu reagieren. LLMs sind nicht in der Lage, sich an veränderte Umstände anzupassen und Entscheidungen auf der Grundlage neuer Informationen oder Rückmeldungen zu treffen.

5. Analytische Fähigkeiten

Marketing erfordert analytische Fähigkeiten, um Ergebnisse zu messen und zu analysieren, Kampagnen zu optimieren und datengestützte Entscheidungen zu treffen. LLMs können sicherlich zur Analyse von Daten verwendet werden, aber ihnen fehlt die Fähigkeit, Daten im Kontext von Geschäftszielen und Marktbedingungen zu interpretieren und zu verstehen.

LLMs werden Marketingfachleute stärken und ihre Produktivität verzehnfachen, und der Bedarf an Marketingexperten wird nicht sinken!

KI kommt für unsere Jobs und das ist in Ordnung!“ - Gary Vee, Geschäfts-Insider

Zebra-Katze

Da große Sprachmodelle Marketer nicht ersetzen werden, werden KI zur Videogenerierung auch keine Videomarketing-Experten, Content-Marketing-Spezialisten usw. ersetzen. Tauchen Sie also ein in Zebra-Katze um es für Ihre Videomarketing-Aktivitäten zu testen!

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Large Language Models (LLMs) ein leistungsstarkes Instrument für das Content Marketing sind, das personalisierte Inhalte und Antworten generiert. Sie haben jedoch Einschränkungen in Bezug auf Intelligenz und können die Kreativität, das strategische Denken, die menschliche Berührung, die Anpassungsfähigkeit und die analytischen Fähigkeiten der Vermarkter nicht ersetzen. LLMs werden Marketingfachleute in die Lage versetzen, produktiver und effizienter zu sein, während die Rolle des Marketings beim Aufbau von Beziehungen, beim Verständnis der Kundenbedürfnisse und -präferenzen und beim Treffen datengestützter Entscheidungen nach wie vor von entscheidender Bedeutung ist.