الغوص العميق: كيف يعمل مولدات محتوى الذكاء الاصطناعي

ألا تستطيع حضور Transform 2022؟ تحقق من جميع جلسات القمة في مكتبتنا عند الطلب الآن! انظر هنا.

استمر الذكاء الاصطناعي (AI) في التأثير على العمليات التجارية ، وأتمتة المهام المتكررة والدنيوية ، حتى في الصناعات المعقدة مثل البناء والطب.

بينما تعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي غالبًا تحت السطح ، فإن مولدات المحتوى التي تعمل بالذكاء الاصطناعي هي في المقدمة وفي المنتصف حيث تحاول الشركات تلبية الطلب المتزايد على المحتوى الأصلي. ومع ذلك ، فإن إنشاء المحتوى يستغرق وقتًا وقد يكون إنتاج مواد عالية الجودة باستمرار أمرًا صعبًا. لهذا السبب ، يواصل الذكاء الاصطناعي إيجاد طريقه إلى عمليات الأعمال الإبداعية مثل تسويق المحتوى للتخفيف من هذه المشكلات.

يمكن للذكاء الاصطناعي تخصيص تسويق المحتوى بشكل فعال استنادًا إلى جمهوره المقصود ، وفقًا لديفيد شوبميل ، نائب رئيس الأبحاث للذكاء الاصطناعي للمحادثة واكتشاف المعرفة الذكي في IDC.

قال شوبميل: "باستخدام البيانات الموجودة مسبقًا ، يتم استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لضمان تطابق المحتوى مع اهتمامات ورغبات الشخص المقصود به". "يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي هذا أيضًا لتقديم توصيات حول ما قد يكون الشخص مهتمًا أكثر بالتفاعل معه ، سواء كان منتجًا أو معلومات أو تجربة."

حدث

MetaBeat 2022

ستجمع MetaBeat قادة الفكر لتقديم المشورة بشأن الطريقة التي ستغير بها التكنولوجيا metaverse الطريقة التي تتواصل بها جميع الصناعات وتؤدي أعمالها في 4 أكتوبر في سان فرانسيسكو ، كاليفورنيا. سجل هنا

لا يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في الإجابة على أسئلة جمهورك فحسب ، بل يساعد أيضًا في التواصل مع المستهلكين ، وتوليد العملاء المحتملين ، وبناء الاتصالات ، ونتيجة لذلك ، كسب ثقة المستهلك. أصبحت هذه الفوائد ممكنة الآن ، جزئيًا ، من خلال استخدام أدوات إنشاء محتوى الذكاء الاصطناعي.

قال روان كوران ، المحلل في شركة Forrester: "لقد بدأت إمكانات إنشاء المحتوى المعزز والمدعومة بالذكاء الاصطناعي في النمو على مدار الثمانية عشر شهرًا الماضية وتقترب من نقطة انعطاف حيث يتم تحويل إنشاء المحتوى وتوسيع نطاقه".

كيف تعمل مولدات محتوى الذكاء الاصطناعي

تعمل أدوات إنشاء محتوى الذكاء الاصطناعي من خلال إنشاء نص من خلال أساليب معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتوليد اللغة الطبيعية (NLG). يُعد هذا النوع من إنشاء المحتوى مفيدًا في توفير بيانات الأعمال ، وتخصيص المواد بناءً على سلوك المستخدم ، وتقديم أوصاف منتجات مخصصة.

تنظم الخوارزميات المحتوى وتنشئه استنادًا إلى NLG. عادةً ما يتم تدريب نماذج إنشاء النصوص هذه عن طريق التدريب المسبق غير الخاضع للإشراف ، حيث يتعلم نموذج محول اللغة ويلتقط عددًا لا يحصى من المعلومات القيمة من مجموعات البيانات الضخمة. يتيح التدريب على هذه الكميات من البيانات لنموذج اللغة أن يولد ديناميكيًا تمثيلات متجهية أكثر دقة واحتمالات للكلمات والعبارات والجمل والفقرات مع المعلومات السياقية.

سرعان ما أصبحت المحولات الهندسة المعمارية المهيمنة لشركة NLG. تكافح نماذج الشبكة العصبية المتكررة للتعلم العميق التقليدي (RNN) مع سياقات النمذجة طويلة المدى بسبب مشكلة التدرج المتلاشي. تحدث المشكلة عندما يحدث التدرج اللوني للتسرب عندما لا تستطيع شبكة ردود فعل عميقة متعددة الطبقات أو شبكة عصبية متكررة نشر المعلومات من نهاية إخراج النموذج إلى طبقات بالقرب من نهاية الإدخال للنموذج. والنتيجة هي فشل عام للنماذج متعددة الطبقات في التدريب على مجموعة بيانات معينة أو الاستقرار قبل الأوان للحصول على حل دون المستوى الأمثل.

تغلبت المحولات على هذه المشكلة حيث يتوسع نموذج اللغة مع حجم البيانات والهندسة المعمارية ، وتسمح المحولات بالتدريب الموازي وتلتقط ...