Wie deine Marke in KI-Trainingsdaten kommen könnte

Summary

In dieser Episode geht es darum, wie Unternehmen ihre Marke in das Trainingsdatenset von KI-Modellen wie GPT-4 integrieren können. Anstatt auf kurzfristige SEO-Tricks zu setzen, sollten Marken langfristig an ihrer digitalen Präsenz arbeiten. Dazu gehören eine starke Website mit einzigartigem Inhalt, die Präsenz auf relevanten Plattformen wie Wikipedia, Medium und Reddit sowie regelmäßige Veröffentlichungen in hochwertigen Medien. Der Fokus liegt auf PR mit Substanz und strategischen Partnerschaften, um die Sichtbarkeit zu erhöhen und die Marke in die langfristige Erinnerung von KI-Modellen einzugehen.

Takeaways

• 😀 Die Bedeutung von Trainingsdaten: Sie repräsentieren das Weltbild, das ein KI-Modell während des Lernens aufnimmt, basierend auf öffentlich zugänglichen Inhalten wie Websites, wissenschaftlichen Artikeln und Plattformen wie Reddit und Wikipedia.
• 😀 KI-Modelle, wie GPT-4, haben nur Wissen bis zu einem bestimmten Zeitpunkt – sie lernen nicht kontinuierlich und kennen keine Echtzeitinformationen.
• 😀 Es ist entscheidend, eine starke digitale Präsenz aufzubauen, um sicherzustellen, dass eine Marke in das Trainingsdatenset von Sprachmodellen aufgenommen wird.
• 😀 Eine eigene Website ist ein guter Ausgangspunkt, aber für eine erfolgreiche Aufnahme in Trainingsdaten sind auch externe Medienpräsenz und Präsenz auf hochrelevanten Plattformen notwendig.
• 😀 Plattformen mit hohem Trainingsdatenwert wie Wikipedia, Substack, Medium und Reddit sind entscheidend für die langfristige Positionierung einer Marke.
• 😀 Einzigartige Inhalte, Daten und Meinungen auf eigenen Kanälen, wie Studien und Expertenmeinungen, sind der Schlüssel, um Medienberichterstattung und damit Einträge in Trainingsdatensätze zu erreichen.
• 😀 PR-Arbeit mit substanzvollen Inhalten ist notwendig, um in bedeutenden Veröffentlichungen und Fachzeitschriften präsent zu sein.
• 😀 Der Aufbau von Partnerschaften mit großen Medien, die mit OpenAI zusammenarbeiten, wie Axel Springer und Associated Press, kann die Sichtbarkeit einer Marke erhöhen.
• 😀 Datenpartnerschaften mit OpenAI oder anderen großen KI-Entwicklern könnten eine Möglichkeit sein, unterrepräsentierte Themen und Regionen in das Trainingsdatenset einzubringen.
• 😀 Der Weg, die eigene Marke in das langfristige Gedächtnis von KI-Systemen zu integrieren, erfordert kontinuierliche Arbeit und Investition in qualitativ hochwertige, öffentlich zugängliche Inhalte.
• 😀 Es gibt keine Garantien für den Erfolg bei der Beeinflussung von Trainingsdaten, aber langfristige Strategien und sichtbare Präsenz in wichtigen Quellen sind entscheidend für die Zukunftsfähigkeit einer Marke.

Q & A

Was ist Trainingsdaten in einfachen Worten?

Trainingsdaten sind die Weltanschauung, die ein KI-Modell während des Lernprozesses aufnimmt. Es ist wie ein Kind, das alles aus einer Enzyklopädie lernt. Die Trainingsdaten stellen die Informationen dar, auf denen ein Sprachmodell wie GPT-4 basiert.

Warum kann ein Sprachmodell wie GPT-4 keine aktuellen Informationen nach dem Trainingszeitpunkt aufnehmen?

GPT-4 hat keine Echtzeit-Wissen und lernt keine neuen Daten nach dem Zeitpunkt, an dem das Modell trainiert wurde. Das Modell kann nur auf Informationen zugreifen, die bis zu diesem Zeitpunkt im Trainingsdatensatz enthalten sind.

Wie können Unternehmen ihre Marke in das langfristige Gedächtnis von AI-Modellen einbringen?

Um eine Marke im langfristigen Gedächtnis von AI-Modellen zu platzieren, müssen Unternehmen ihre digitale Präsenz ausbauen, insbesondere auf relevanten Plattformen und in großen, öffentlich zugänglichen Quellen, die als Trainingsdaten verwendet werden.

Welche Quellen werden typischerweise in Trainingsdaten von Sprachmodellen wie GPT-4 verwendet?

Typische Quellen für Trainingsdaten umfassen öffentliche Webseiten, Wikipedia, Reddit, GitHub, Stack Overflow, Medium und wissenschaftliche Repositories wie PubMed und Semantic Scholar. Auch lizenzierte Inhalte von Medienunternehmen wie Axel Springer und Financial Times werden verwendet.

Welche Arten von Inhalten werden in der Regel nicht in Trainingsdaten einbezogen?

Inhalte hinter Login-Wänden, wie soziale Medien, und bestimmte Dateiformate wie PDFs sind typischerweise von Trainingsdaten ausgeschlossen, weil sie nicht öffentlich zugänglich sind oder nicht leicht gecrawlt werden können.

Warum ist es schwierig, eine Marke allein durch eine Website in das Trainingsgedächtnis von Sprachmodellen zu integrieren?

Es reicht oft nicht aus, nur eine Website zu haben, um in Trainingsdaten aufgenommen zu werden, besonders wenn das Unternehmen nicht zu den führenden Domains oder großen Verlegern gehört. Eine größere digitale Präsenz und die Erwähnung auf Plattformen mit hohem Trainingsdatenwert sind notwendig.

Welche Plattformen sind besonders wichtig, um die Trainingsdaten von Sprachmodellen zu beeinflussen?

Wichtige Plattformen, um die Trainingsdaten zu beeinflussen, sind Wikipedia, Reddit, Medium, Substack und andere große Aggregatoren oder Community-Plattformen. Präsenz auf diesen Plattformen erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass die Marke in die Trainingsdaten aufgenommen wird.

Wie können große Medien und Veröffentlichungen helfen, eine Marke in Trainingsdaten einzubringen?

Marken sollten in großen, hochwertigen Publikationen und Medien regelmäßig vertreten sein. Publikationen von Top-Medienhäusern und branchenspezifischen Fachzeitschriften können dazu beitragen, dass eine Marke in den Trainingsdatensatz aufgenommen wird, insbesondere wenn diese Medien mit OpenAI oder anderen KI-Anbietern zusammenarbeiten.

Welche Rolle spielt PR-Arbeit bei der Aufnahme einer Marke in Trainingsdaten?

PR-Arbeit, die auf echten Substanzen basiert, wie eigene Daten, Studien und Expertenmeinungen, kann helfen, eine Marke regelmäßig in relevante Medien zu bringen, was wiederum die Chancen erhöht, dass diese Informationen in Trainingsdaten aufgenommen werden.

Was sind Datenpartnerschaften, und wie können sie für Marken nützlich sein?

Datenpartnerschaften ermöglichen es Unternehmen, eigene Daten für KI-Modelle anzubieten. Dies kann besonders wertvoll sein, wenn das Unternehmen einzigartigen oder unterrepräsentierten Inhalt bereitstellt, der für die Verbesserung von KI-Modellen von Interesse ist, etwa in weniger verbreiteten Sprachen oder spezialisierten Themenbereichen.