Grote Taalmodellen (LLM’s), zoals GPT-4, kunnen op verschillende manieren worden ingezet voor het creëren van gepersonaliseerde inhoud. Ze maken gebruik van technieken uit de kunstmatige intelligentie en natuurlijke taalverwerking om teksten te genereren die specifiek zijn afgestemd op de behoeften en voorkeuren van individuele gebruikers. Hier zijn enkele manieren waarop LLM’s deze taak kunnen volbrengen, met voorbeelden en betrouwbare bronnen.
1. Personalisatie door Contextueel Begrip
LLM’s kunnen worden getraind om context te begrijpen en daarop te reageren. Ze kunnen bijvoorbeeld eerdere interacties, voorkeuren van de gebruiker en demografische informatie in acht nemen bij het genereren van inhoud. Dit is van bijzonder nut in klantenservice, waar een model kan helpen bij het aanmaken van gepersonaliseerde antwoorden op basis van eerdere gesprekken.
Voorbeeld: Een support chatbot kan een klant begroeten met “Welkom terug, Alex! Hoe kunnen we je vandaag helpen met je vorige bestelling van het boek ‘Kunstmatige Intelligentie’?”
Bron: Brown, T. B., et al. (2020). “Language Models are Few-Shot Learners.” NeurIPS.
2. Inhoudcreatie voor Marketing
LLM’s kunnen eveneens worden gebruikt om op maat gemaakte marketinginhoud te maken. Bedrijven kunnen zo advertenties, e-mails, en social media posts personaliseren op basis van gebruikersgedrag en interesses. Dit verhoogt de kans op betrokkenheid en conversie.
Voorbeeld: Een reisbureau kan gepersonaliseerde nieuwsbrieven sturen die verschillende reisbestemmingen aanbevelen op basis van eerdere zoekopdrachten van de gebruiker op hun website.
Bron: Radford, A., et al. (2019). “Language Models are Unsupervised Multitask Learners.” OpenAI.
3. Adaptieve Leeromgevingen
Educatieve platforms kunnen LLM’s gebruiken om lesmateriaal en opdrachten aan te passen aan de leerstijl en het niveau van de student. Dit kan het leerproces aanzienlijk verbeteren door inhoud te bieden die beter aansluit bij de individuele behoeften.
Voorbeeld: Een taalapp kan een gebruiker die moeite heeft met grammatica extra oefeningen bieden in dat specifieke gebied, terwijl een andere gebruiker mogelijk meer vocabulairgerichte opdrachten krijgt.
Bron: Devlin, J., et al. (2018). “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.” arXiv preprint arXiv:1810.04805.
4. Gepersonaliseerde Medische Adviezen
In de gezondheidszorg kunnen LLM’s ook worden gebruikt om gepersonaliseerde medische adviezen of reminders te sturen. Hierbij kan rekening worden gehouden met de gezondheidsgegevens van de patiënt en eerder besproken behandelingen en adviezen.
Voorbeeld: Een app die chronische zieken helpt om medicatie op tijd te nemen, kan ook tips geven voor leefstijlaanpassingen die specifiek voor de ziekte van de gebruiker nuttig zijn.
Bron: Liu, Y., et al. (2019). “RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach.” arXiv preprint arXiv:1907.11692.
5. Gepersonaliseerde Nieuwsinhoud
Nieuwsapps kunnen LLM’s gebruiken om artikelen aan te bieden die aansluiten bij de interesses van de lezer op basis van leesgeschiedenis en voorkeuren. Dit kan helpen om lezers langer betrokken te houden bij een platform.
Voorbeeld: Een nieuwsapp zou een gebruiker die vaak artikelen leest over technologie en wetenschap meer berichten over die onderwerpen kunnen bieden.
Bron: Yang, Z., et al. (2019). “XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding.” NeurIPS.
Door deze veelzijdige toepassingen kunnen LLM’s aanzienlijk bijdragen aan het verbeteren van de gebruikerservaring door inhoud te creëren die niet alleen relevant is, maar ook aansluit bij de unieke behoeften en voorkeuren van elke individuele gebruiker.
