KI: Marken-Training für Large Language Models

Künstliche Intelligenz für Marken sinnvoll nutzen

Texte und Abbildungen, im Idealfall ganze Werbemittel und Social Media Beiträge von einer Künstlichen Intelligenz erstellen zu lassen, erspart Mitarbeitern viel Zeit und senkt die Kosten für externe Dienstleistungen.

Ein allgemeines Large Language Model verfügt in der Regel jedoch nur über ebenso allgemeine Kenntnisstände. Es weiß nichts über das unternehmenstypische Produkt-Portfolio, dessen Positionierung und Marken-DNA.

Nur ein trainiertes LLM spricht die Sprache der Marke.

Das Trainieren eines Large Language Models auf markentypische Sprache erfordert eine sorgfältige Planung und Umsetzung, um sicherzustellen, dass das Modell die gewünschten markenspezifischen Merkmale und Stile korrekt erfasst. Lünstroth entwickelt die grundlegenden Schritte und Überlegungen für das Training des Modells.

1. Datensammlung und -bereinigung:

Wir sammeln und definieren umfangreiche Textdaten, die repräsentativ für die markentypische Sprache sind, einschließlich Website-Inhalte, Werbematerialien, Social-Media-Posts, Produktbeschreibungen und andere markenspezifische Texte.
Dann bereinigen wir diese Daten, indem wir nach Abstimmung irrelevante oder redundante Inhalte entfernen und sicherstellen, dass die verbleibenden Daten qualitativ hochwertig und repräsentativ für die gewünschte Markensprache sind.

2. Modelltraining:

Wir verwenden das Large Language Model, das auf den unternehmensspezifischen Anwendungsfall zugeschnitten ist, z. B. GPT-4 mit zusätzlichen Feinabstimmungen oder ein selbst weiterentwickeltes Modell.
Wir trainieren das Modell auf die gesammelten und bereinigten Text- und Bilddaten, um die markentypische Wort- und Bild-Sprache zu erfassen. Dabei setzen wir auf Transfer Learning, um die Trainingszeit zu verkürzen und die Effizienz zu steigern.

3. Feinabstimmung und Evaluation:

Dann folgt das Feintuning des Modells auf markenspezifische Texte und Daten, um sicherzustellen, dass es die gewünschte Sprache und Stilrichtung genau erfasst.
Wir prüfen die Leistung des Modells anhand von Benchmark-Tests, aber auch manuell, um sicherzustellen, dass es markentypische Sprache korrekt generieren kann.

4. Bereitstellung und Integration:

Danach integrieren wir das trainierte Modell in bestehenden Systeme und Workflows, um markenspezifische Sprache in verschiedenen Anwendungen und Kanälen zu generieren, z. B. für die automatisierte Texterstellung, Chatbots oder Personalisierung von Inhalten.
Erst wenn das System ohne Halluzinationen und Ausfälle markenadäquate Inhalte produziert, schalten wir die Prozesse für die Mitarbeitenden und externe User frei.

Kosten

Die Kosten für das Training eines Large Language Models auf markentypische Sprache können je nach Umfang des Projekts, der Datenmenge, der benötigten Rechenressourcen und der gewählten Plattform variieren. Zu den Kostenfaktoren gehören:

Rechenressourcen: Die Nutzung von Cloud-Computing-Ressourcen für das Training und die Feinabstimmung des Modells ist in der Regel kostenpflichtig, abhängig von der Rechenleistung und der Trainingsdauer.
Datenbeschaffung und -bereinigung: Die Beschaffung und Bereinigung von qualitativ hochwertigen Trainingsdaten kann ebenfalls Kosten verursachen, insbesondere wenn spezielle Datenquellen erforderlich sind.
Arbeitszeit und Expertise: Die Anpassung und Feinabstimmung des Modells erfordert Zeit und Fachkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen und Natural Language Processing. Entsprechend aufwendig it die Implementierung.

Die genauen Kosten für das Training eines Large Language Models auf markentypische Sprache können variieren und sollten im Rahmen einer umfassenden Projektplanung und -kalkulation berücksichtigt werden.

Natürlich spielt bei der Abwägung zur Implementierung einer derartigen Marken-KI der Return on Invest die wesentliche Rolle: Welche Kosten können wo gesenkt werden, wenn die KI produktiv ihre Aufgaben erfüllt?

Erfahrungsgemäß ist der KI-Einsatz sinnvoll für Markenartikler und Unternehmen mit einem großen Produktportfolio und entsprechendem Kommunikationsvolumen.

Für kleinere Unternehmen mit geringen Marketing-, Administrations- und Vertriebskosten ist es derzeit sicher nicht sinnvoll, in derartige Systeme zu investieren. Für global aktive Unternehmen mit einer großen Produktpalette ist der Return jedoch schon in sehr kurzer Zeit positiv.