Deep Dive: Wie KI-Content-Generatoren funktionieren

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Künstliche Intelligenz (KI) hat weiterhin Geschäftsprozesse beeinflusst und sich wiederholende und alltägliche Aufgaben automatisiert, selbst für komplexe Branchen wie das Bauwesen und die Medizin.

Während KI-Anwendungen oft unter der Oberfläche arbeiten, stehen KI-gestützte Inhaltsgeneratoren im Vordergrund, wenn Unternehmen versuchen, die wachsende Nachfrage nach Originalinhalten zu befriedigen. Das Erstellen von Inhalten braucht jedoch Zeit, und es kann schwierig sein, durchgehend qualitativ hochwertiges Material zu produzieren. Aus diesem Grund findet KI weiterhin Eingang in kreative Geschäftsprozesse wie Content Marketing, um diese Probleme zu lindern.

KI kann Content-Marketing basierend auf der beabsichtigten Zielgruppe effektiv personalisieren, so David Schubmehl, Vice President of Research for Conversational AI and Intelligent Knowledge Discovery bei IDC.

"Anhand bereits vorhandener Daten werden KI-Algorithmen verwendet, um sicherzustellen, dass die Inhalte den Interessen und Wünschen der Person entsprechen, für die sie bestimmt sind", sagte Schubmehl. „Eine solche KI kann auch verwendet werden, um Empfehlungen zu geben, woran die Person am meisten interessiert sein könnte, sei es ein Produkt, Informationen oder Erfahrungen.“

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MetaBeat 2022

MetaBeat wird am 4. Oktober in San Francisco, CA, Vordenker zusammenbringen, um darüber zu beraten, wie die Metaverse-Technologie die Art und Weise verändern wird, wie alle Branchen kommunizieren und Geschäfte machen.

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KI kann nicht nur dabei helfen, Fragen Ihres Publikums zu beantworten, sondern auch dazu beitragen, mit Verbrauchern in Kontakt zu treten, Leads zu generieren, Verbindungen aufzubauen und dadurch das Vertrauen der Verbraucher zu gewinnen. Diese Vorteile werden jetzt teilweise durch den Einsatz von KI-Tools zur Inhaltsgenerierung ermöglicht.

"KI-unterstützte und erweiterte Funktionen zur Inhaltserstellung haben in den letzten 18 Monaten begonnen zu wachsen und nähern sich einem Wendepunkt, an dem sie die Erstellung und Skalierung von Inhalten transformieren", sagte Rowan Curran, Analyst bei Forrester.

Wie KI-Content-Generatoren funktionieren

KI-Inhaltsgeneratoren arbeiten, indem sie Text durch Methoden der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und der Erzeugung natürlicher Sprache (NLG) generieren. Diese Form der Inhaltsgenerierung ist vorteilhaft für die Bereitstellung von Geschäftsdaten, die Personalisierung von Material basierend auf dem Benutzerverhalten und die Bereitstellung von personalisierten Produktbeschreibungen.

Algorithmen organisieren und erstellen Inhalte basierend auf NLG. Solche Textgenerierungsmodelle werden normalerweise durch unbeaufsichtigtes Vortraining trainiert, bei dem ein Sprachtransformationsmodell unzählige wertvolle Informationen aus riesigen Datensätzen lernt und erfasst. Das Training mit solchen Datenmengen ermöglicht es dem Sprachmodell, genauere Vektordarstellungen und Wahrscheinlichkeiten von Wörtern, Phrasen, Sätzen und Absätzen mit Kontextinformationen dynamisch zu erzeugen.

Transformatoren entwickeln sich schnell zur dominierenden Architektur von NLG. Herkömmliche Deep-Learning-Modelle für rekurrente neuronale Netze (RNN) haben aufgrund des Problems des verschwindenden Gradienten Probleme mit langfristigen Modellierungskontexten. Das Problem tritt auf, wenn der Leckgradient auftritt, wenn ein tiefes mehrschichtiges Rückkopplungsnetzwerk oder ein rekurrentes neuronales Netzwerk keine Informationen vom Ausgangsende des Modells zu Schichten in der Nähe des Eingangsendes des Modells weiterleiten kann. Das Ergebnis ist ein allgemeines Versagen mehrschichtiger Modelle, auf einem gegebenen Datensatz zu trainieren oder sich vorzeitig auf eine suboptimale Lösung festzulegen.

Transformer überwinden dieses Problem, da das Sprachmodell mit der Größe der Daten und der Architektur erweitert wird, Transformer ein paralleles Training ermöglichen und länger erfassen...