Ang large language models ay mga estadistikal na sistema: hinuhulaan nila ang malamang na susunod na salita. Dahil dito, hindi sila matatag sa isang paraan at paulit-ulit sa isa pa. Ang parehong prompt ay maaaring magbigay ng ibang sagot sa bawat takbo, ngunit lumilihis pa rin ang mga sagot patungo sa pinakakaraniwang pananalita. Pinagpapatong-patong ng mga AI agent ang maraming ganitong hakbang, kaya lumalaki ang dalawang epekto. Mapapamahalaan ito ng mga marketer, ngunit hindi mawawala sa pagnanais lamang.
Mga pangunahing aral
- Iisa ang ugat ng kawalan ng katatagan at ng pagkakapareho: nagsa-sample ang model mula sa mga probabilidad na natutuhan nito sa napakaraming teksto.
- Ang pagkakaiba-iba ay karamihang nasa pananalita at maliliit na pagpili. Ang sentro ng output ay nananatiling malapit sa karaniwan ng nakita ng model.
- Pinararami ng mga agent ang problema, dahil bawat hakbang ay nakasalalay sa nauna at nagpapatung-patong ang maliliit na pagkakamali.
- Dalawang beses na nasasaktan ang marketing: hindi maaasahang mga katotohanan, at generic na copy na kapareho ng tunog ng bawat kakumpitensya.
- Disenyo ang solusyon, hindi pag-asa: ibatay ang model sa totoong datos, subukan nang paulit-ulit, magdagdag ng pagsusuri ng tao, at magbigay ng brief tungkol sa nagpapaiba sa iyong brand.
Bakit hindi matatag ang mga language model?
Hindi naghahanap ng sagot ang language model. Binibigyan nito ng marka ang mga posibleng susunod na salita at pumipili ng isa, madalas na may sinadyang dosis ng randomness. Kapag binago mo ang setting ng randomness, ilang salita ng prompt o ang nakapaligid na context, maaaring magbago ang landas. Nagkakaiba rin ang mga model sa pagitan ng mga bersyon, at ina-update sila ng mga provider. Ang workflow na maayos noong nakaraang buwan ay maaaring iba na ang kilos ngayon.
Kahit pababain ang randomness, maaari pa ring bahagyang mag-iba ang output sa bawat takbo, at pinalalaki ito ng mahahabang gawain. Ituring ang anumang isang takbo bilang sample, hindi katotohanan.
Bakit mas pinalalala ito ng mga agent?
Ang agent ay model na nagpaplano, tumatawag ng mga tool, nagbabasa ng resulta at kumikilos muli. Bawat hakbang ay nakasalalay sa nauna. Kung bahagyang mali ang ikatlong hakbang, itatayo ng ikaapat ang sarili nito sa pagkakamali. Sa mahabang gawain, bumababa ang tsansang tama ang lahat, gaya ng recipe na sampung hakbang na mas madalas pumalya kaysa sa may dalawa. Maaari ring umikot nang paulit-ulit ang mga agent, makalimutan ang mga naunang tagubilin habang napupuno ang context, o pumili ng maling tool.
Bakit paulit-ulit ang nagagawa ng mga model?
Ang model na sinanay sa napakalaking dami ng teksto ay natututo kung ano ang karaniwan. Kapag kailangan nitong pumili, ang pinakamalamang na pagpili ay siya ring pinakakaraniwan. Ang resulta ay makinis, ligtas at karaniwang pagsulat: parehong panimula, parehong istruktura, parehong mga pariralang "unlock the power of". Humingi ng sampung tagline at ilan ay halos kambal. Kung daan-daang marketer ang gagamit ng parehong model na may magkakahawig na prompt, nagsasanib ang mga output nila.
Hindi ito bug na nakalimutang ayusin ng sinuman. Ganito talaga ang sistemang itinayo para hulaan ang malamang. Maaaring magsabay ang pagkakaiba-iba at pagkakapareho: nagbabago ang pananalita habang nananatiling pareho ang mga ideya.
Ano ang ibig sabihin nito para sa marketing?
Naglilihis ang mga katotohanan
Maaaring magsabi ang model ng numero, petsa o pahayag na mukhang tama ngunit mali. Naglathala ang OpenAI ng sarili nitong paliwanag kung bakit nagha-hallucinate ang mga language model. Saklaw ng aming gabay sa pagsusuri ng AI copy bago ito ilabas ang mga praktikal na pagsusuri.
Nagiging malabo ang pagkakaiba ng mga brand
Kung humingi ang lahat ng kakumpitensya sa model ng "masaya at totoong ideya sa campaign", nagsasanib ang mga ideya. Tungkol sa pagiging naiiba ang positioning. Hindi maaaring maging naiiba ang estadistikal na karaniwan, ayon sa mismong kahulugan.
Nagbabago ang mga ulat kapag pinatakbo muli
Kung bumuo ang isang agent ng ulat mula sa memorya o mula sa sobrang daming idinikit na teksto, maaaring iba ang pagra-rank nito sa ikalawang takbo. Tingnan ang brand deck skill nang may SOMIN MCP connector at wala nito para sa isang halimbawang gawa.
Paano mababawasan ng mga team ang kawalan ng katatagan at pagkakapareho?
- Ibatay ang model sa totoong datos. Hayaang maghanap at magbilang ang mga tool, at ang model ang magsulat tungkol sa resulta. Ito ang ideya sa likod ng context engineering para sa marketing.
- Ilayo ang mga numero sa isip ng model. Sa code o database dapat ang mga kalkulasyon at pagra-rank.
- Subukan nang higit sa isang beses. Patakbuhin nang ilang beses ang mahahalagang gawain at ihambing. Ipinapakita ng malalaking pagkakaiba kung saan magdaragdag ng pagsusuri.
- Hatiin ang mahahabang trabaho sa maliliit na hakbang na may pagsusuri sa bawat isa.
- Ipakain sa kanya ang sa iyo. Ang totoong wika ng customer, ang iyong tono at ang iyong ebidensya ay nagbibigay dito ng mapagkukunan bukod sa karaniwan.
- Humingi ng mga opsyon, saka pumili. Ituring ang model na pinagmumulan ng mga draft. Tao ang magpapasya.
- Panatilihin ang tao sa proseso para sa mga pahayag, panganib sa batas, at anumang makikita ng kliyente.
Maaayos ba ito ng mas bagong mga model?
Maaari nilang bawasan ang mga pagkakamali at pahusayin ang pagkakapare-pareho. Malabong maalis nila ang pinagbabatayang kilos, dahil ang paghula mula sa mga probabilidad ang paraan ng paggana ng teknolohiyang ito. Magplano para rito sa halip na maghintay na mawala ito.
FAQ
Ano ang ibig sabihin na ang LLM ay isang estadistikal na model?
Ibig sabihin, hinuhulaan ng model ang pinakamalamang na susunod na piraso ng teksto mula sa mga padron sa training data nito. Hindi ito nangangatwiran mula sa mga unang prinsipyo o naghahanap ng mga katotohanan maliban kung bibigyan ito ng mga tool para gawin iyon.
Bakit magkaiba ang sagot sa parehong prompt?
Dahil nagsa-sample ang model mula sa isang probability distribution. Ang maliliit na pagkakaiba sa setting, context o bersyon ng model ay nagbabago kung aling mga salita ang pipiliin nito.
Bakit parang pare-pareho ang tunog ng lahat ng AI writing?
Ang pinakamalamang na pananalita ang pinakakaraniwang pananalita. Kung walang tiyak na input tungkol sa iyong brand, bumabalik ang model sa karaniwan.
Ligtas bang patakbuhin ang mga AI agent nang walang bantay?
Para lang sa mababang-panganib at masusuring gawain. Ang anumang humahawak sa gastos, mga pahayag o gawaing para sa kliyente ay nangangailangan ng pagsusuri o pag-apruba ng tao.
Paano hinaharap ito ng SOMIN?
Ang paraan ng SOMIN ay panatilihin sa platform ang datos at pagbibilang, at hayaan ang mga AI tool tulad ng Claude na basahin ang mga resulta sa pamamagitan ng MCP. Tingnan ang mga AI agent ng SOMIN.
Mga pinagmulan
- OpenAI: Why language models hallucinate
- Mga pahina ng SOMIN: mga AI agent, context engineering para sa marketing at ang SOMIN MCP server.
