如果你上過我們的伟德1946客户端下载 或者搜索過關於使用人工智能試點第一個項目的文章,你會發現自然語言處理(NLP)和自然語言生成(NLG)是營銷人員開始使用人工智能的兩種最具體和最容易理解的方式。
NLP和NLG在廣告、通信、內容營銷、電子郵件營銷和社交媒體營銷方麵的智能營銷潛力似乎是無限的,但許多關鍵問題仍未得到解答。
在MAICON 2022,我們的首席內容官Mike Kaput與Christopher Penn (信任的見解)、麗莎·斯皮拉(Persado)和傑夫·科伊爾(MarketMuse),討論NLP和NLG在講故事方麵的能力。
他們討論了:
- 語言AI當前增強和自動化團隊的能力,同時解決當今語言模型的局限性和擔憂。
- 關於語言人工智能工具的實用建議,可以為公司帶來即時價值。
- 近期可能出現的語言AI進步可能會顛覆媒體公司、機構和品牌。
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MAICON 2022語言AI麵板的8個要點
1.NLP和NLG不是一回事。
在會議開始之前,Chris Penn幫助我們對NLP和NLG進行了定義和解釋。克裏斯解釋說:“自然語言處理是指你使用語言,並試圖教機器識別它,解構它,[並]理解語言是如何工作的。(自然語言)生成然後將學習結果轉化為‘讓我們創造新語言吧’。”
2.變形金剛不僅僅是80年代的玩具。
Chris繼續說道:“所有這一切的底層技術都是一種相對較新的東西,叫做變壓器。這是一種機器能夠看到一團符號、文本或任何類型的輸入,然後說,‘我學到了什麼?接下來可能發生什麼?’”
“這些變形金剛徹底改變了我們所看到的一切,使之成為可能。每個從事最新語言生成和語言處理的人都在使用轉換器。”
3.大型語言模型(LLMs)正在改進。
當涉及到大型語言模型時,它們的功能是非常健壯和驚人的。Jeff Coyle解釋了新的語言模型如何以驚人的速度在規模和功能上增長。這對一般的營銷人員來說意義不大,但重要的是這些大型語言模型是在數據集上進行訓練的。他們會更快,更有可能被調優,並接受專門的培訓,以支持特定的業務用例。
llm現在可以使用任何數據集進行訓練,並不斷改進和迭代。第一個模型是在維基百科和/或更大的數據存儲庫上進行訓練的,所以隨著模型學習得更多,使用更好的信息,這些模型也會改進。
4.穀歌仍然處於領先地位。
兩年前,穀歌宣布了它的多任務統一模型,媽媽.傑夫解釋說:“MUM不僅能理解語言,還能生成語言。它接受了75種不同語言的訓練,可以同時完成許多不同的任務,這使得它比以前的模型對信息和世界知識有了更全麵的理解。MUM是多模式的,所以它可以理解文本和圖像中的信息,在未來,它可以擴展到更多的形式,比如視頻和音頻。”
5.人工智能正在飛速發展。
人工智能技術正在以創紀錄的速度發展。小組討論了寫作技術在四年前並不是很好,去年從一般到很好,現在還在繼續改進。
正如克裏斯·佩恩(Chris Penn)所說:“現在,微調還沒有到位。這比以前好多了,但還是不如你自己寫的好。”也就是說,你不需要知道變壓器模型的裏裏外外,就能理解數百種技術都是建立在這些AI係統上的,其中一些技術可以幫助你。
你可能無法通過人工智能獲得你想要為你的企業創建的所有內容,但人工智能可以幫助你實現特定的目標。舉個例子,如果你想分析銷售電話,試著理解:
- 說的話。
- 所涵蓋的主題。
- 隨之而來的問題。
- 潛在客戶在購買過程中的平均位置。
6.你不需要有數據科學(甚至市場營銷)的背景就可以使用人工智能。
麗莎·斯皮拉解釋說,她從小對語言的熱愛,讓她獲得了語言學學位,並繼續學習專語學,這又讓她進入了Persado,在那裏她負責內容智能。她的團隊將人類的直覺引入到機器學習中,並致力於迭代他們的產品,這樣人類就可以更緊密、更有效地與機器合作。
邁克有新聞背景,克裏斯和傑夫有計算機科學背景。這也在Next-Gen Agency研討會上進行了討論;三名小組成員擁有新聞學位,一名擁有數據科學學位。這是一個很好的融合,我們都可以互相學習!
7.人工智能將影響工作和職業生涯,而且可能是積極的。
人工智能技術可以大規模分析大量數據,這是人類無法做到的。技術可以幫助內容創作者克服心理障礙,幫助電子郵件營銷人員進行測試,幫助分析師進行數據分析等等。
產業將會發展,技術將會發展,人類的角色將需要在人工智能的幫助下適應。這取決於公司和員工保持行業領先,了解機器可以完成哪些任務,人類將如何參與其中,以及人類需要在哪些領域保持或獲得技能。
人類進步的公司和人類倒退的公司都存在。一個倒退的公司會看著人工智能說:“這是一個節省成本的工具。”如果他們有十個人做同樣的工作,並且可以自動化40%的角色,那麼他們會解雇四個人,保留剩下的六個人。倒退的公司,那些隻想最大化利潤的公司,會讓人們失去工作。
進步的公司會看著這些人說:“我們隻有10個人。我們可以自動化掉40%的工作。我們還能訓練這些人做什麼?我們還能讓他們提高什麼技能?”
8.你需要了解你為什麼要開始使用人工智能。
我們的小組成員提供了以下關於駕駛人工智能的建議:
- 有一個目標。
- 為您的用例提供正確的數據。
- 理解算法。
- 為您的業務確定用例。
- 讓正確的利益相關者參與進來。
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