Генеративные нейросети и их применение в маркетинге: новые траектории в профессиональном образовании
DOI:
https://doi.org/10.24833/BCJMM-2024-2-43-51Ключевые слова:
маркетинг, искусственный интеллект, ИИ, нейронная сеть, генеративная нейросеть, большая языковая модель, LLM, text2textАннотация
В статье рассматривается применение больших языковых моделей в маркетинговой деятельности. Автор анализирует основные понятия и принципы работы генеративных нейросетей, особенности трансформеров как основы больших языковых моделей, а также ключевые характеристики таких моделей, включая количество параметров, контекстное окно и максимальную длину модели. Также рассматривается методика подбора оптимальных языковых моделей для решения конкретных маркетинговых задач. Автор указывает на важность тщательного анализа специфики задач и технических характеристик моделей, а также на потенциальные преимущества и возможности использования языковых моделей для повышения эффективности маркетинговой деятельности компании.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 Бизнес-кейсы: менеджмент и маркетинг

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 3.0 Непортированная.
Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим:
- Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договорённости, касающиеся не-эксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например, в институтском хранилище или на персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).