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为您提供最好的个人律师广告

今晚经济周报
2024-05-27 17:06:14

为您提供最好的个人律师广告

在当今社会，法律问题往往是我们生活中不可避免的一部分。无论是商业合同、家庭纠纷还是工作场所问题，我们都需要专业的法律咨询和帮助。然而，对于一般人来说，找到一个合适的个人律师是一个挑战。因此，本篇文章将围绕为您提供最好的个人律师广告这一关键词，从四个方面对这个话题进行详细阐述。

广告方式的选择

在这个数字时代，广告方式的选择对于律师事务所的营销至关重要。传统的宣传方式已经不再适用。因此，律师事务所必须适应市场趋势，利用最新的数字营销策略吸引潜在客户。

首先，律师事务所可以通过在社交媒体上发布信息和提供在线咨询服务来建立在线品牌。其次，律师事务所可以与博客作者、记者、行业领袖和其他专家合作，以建立行业声誉。此外，建立良好的品牌形象，图像、文案、广告语都必须简洁有力。

在线评论和评分的重要性

在现代社会，消费者往往依靠在线评论和评分来确定某个产品或服务的质量。律师事务所也不例外。有一个良好的在线声誉对于律师事务所非常重要，因为它可以让客户相信你的能力和专业知识。

因此，律师事务所可以通过以下方式增强在线声誉：向客户索要评论和评分、与客户保持良好的沟通、提供优质的法律服务等等。此外，好的审核网站评价不仅能够吸引潜在客户，而且对于在互联网上建立自己的声誉也很重要。

提供优质的法律服务

客户是律师事务所最重要的资产。他们需要最好的法律服务，因此律师事务所必须为他们提供最好的法律服务。这不仅能够满足客户的需求，而且可以帮助律师事务所提高回头客率和口碑。

律师事务所可以通过多种方式提供优质的法律服务，例如：保持良好的沟通；为客户提供高质量的法律文件；确保所有的律师都具有专业的知识和技能；为客户提供具有个性化的解决方案等等。

提供良好的客户服务

良好的客户服务对于律师事务所至关重要。客户需要与律师建立良好的关系，以便在需要时获得咨询和建议。此外，良好的客户服务可以帮助律师事务所提高回头客率。

律师事务所可以通过以下方式提供良好的客户服务：及时回复邮件和电话；为客户提供个性化的解决方案；在工作日内提供急救服务；提供充足的法律资源等等。

总结

本文围绕为您提供最好的个人律师广告这一关键词，从四个方面对这个话题进行了阐述。律师事务所可以通过数字营销策略吸引潜在客户，并与评论网站合作建立良好的在线声誉。提供优质的法律服务和良好的客户服务，以满足客户的需求并提高回头客率。总之，如果律师事务所想要获得成功并在日益竞争的市场中脱颖而出，就必须适应市场需求并为客户提供最好的法律服务。

问答话题

1. 如何选择一个合适的个人律师？

答：选择一个合适的个人律师可以通过以下方式：

  • 查找信誉良好的律师事务所；
  • 查看律师的资质和经验；
  • 与朋友和家人讨论，了解他们的经验和建议。

2. 律师事务所如何提高回头客率？

答：提高回头客率可以通过以下方式实现：

  • 提供优质的法律服务；
  • 保持良好的沟通与关系；
  • 为客户提供个性化的解决方案；
  • 提供急救服务和法律资源。

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新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：LRS

【新智元導(dao)讀(du)】工具学习的(de)开源時(shi)代(dai)來(lai)了(le)！

人(ren)類(lei)具有(you)創(chuang)造(zao)和(he)利(li)用(yong)工具的能力(li)，使(shi)得(de)我(wo)們(men)可(ke)以(yi)突(tu)破(po)身(shen)體(ti)的限(xian)制(zhi)，探(tan)索(suo)更(geng)廣(guang)闊(kuo)的世(shi)界(jie)。

人工智能基礎(chu)模型也(ye)类似(si)，如(ru)果(guo)僅(jin)靠(kao)訓(xun)練(lian)階(jie)段(duan)得到(dao)的權(quan)重(zhong)，使用場(chang)景(jing)就(jiu)會(hui)非(fei)常(chang)受(shou)限，而(er)最(zui)近(jin)提(ti)出(chu)的工具学习（tool learning），將(jiang)特(te)定(ding)領(ling)域(yu)的專(zhuan)用工具與(yu)大(da)規(gui)模基础模型相(xiang)結(jie)合(he)，可以實(shi)現(xian)更高(gao)的效(xiao)率(lv)、性能。

不(bu)過(guo)目(mu)前(qian)工具学习的相關(guan)研(yan)究(jiu)還(hai)不夠(gou)深(shen)入(ru)，也缺(que)乏(fa)相关的开源數(shu)據(ju)和代碼(ma)。

最近，清华大学自(zi)然(ran)語(yu)言(yan)處(chu)理(li)实驗(yan)室(shi)等支(zhi)持(chi)的开源社(she)區(qu)OpenBMB （Open Lab for Big Model Base）發(fa)布(bu)了ToolBench項(xiang)目，可以幫(bang)助(zhu)开发者(zhe)構(gou)建(jian)开源、大规模、高質(zhi)量(liang)的指(zhi)令(ling)调優(you)数据，促(cu)進(jin)构建具有通(tong)用工具使用能力的大型语言模型。

倉(cang)庫(ku)鏈(lian)接(jie)：https://github.com/OpenBMB/ToolBench

ToolBench仓库中(zhong)提供(gong)了相关数据集(ji)、训练和評(ping)估(gu)腳(jiao)本(ben)，以及(ji)在(zai)ToolBench上(shang)微调的功(gong)能模型ToolLLaMA，具体特點(dian)為(wei)：

1. 支持單(dan)工具和多(duo)工具方(fang)案(an)

其(qi)中单工具設(she)置(zhi)遵(zun)循(xun)LangChain提示(shi)風(feng)格(ge)，多工具设置遵循AutoGPT的提示风格。

2. 模型回(hui)復(fu)不仅包(bao)括(kuo)最終(zhong)答(da)案，还包含(han)模型的思(si)維(wei)链过程(cheng)、工具執(zhi)行(xing)和工具执行结果

3. 支持真(zhen)实世界級(ji)別(bie)的复雜(za)性，支持多步(bu)工具调用

4. 豐(feng)富(fu)的API，可用於(yu)现实世界中的场景，如天(tian)氣(qi)信(xin)息(xi)、搜(sou)索、股(gu)票(piao)更新和PowerPoint自動(dong)化(hua)

5. 所(suo)有的数据都(dou)是(shi)由(you)OpenAI API自动生(sheng)成(cheng)並(bing)由开发團(tuan)隊(dui)进行过濾(lv)，数据的创建过程很(hen)容(rong)易(yi)擴(kuo)展(zhan)

不过需(xu)要(yao)註(zhu)意(yi)的是，目前发布的数据还不是最终版(ban)本，研究人員(yuan)仍(reng)然在對(dui)数据进行後(hou)处理来提高数据质量，并增(zeng)加(jia)真实世界工具的覆(fu)蓋(gai)範(fan)圍(wei)。

ToolBench

ToolBench的總(zong)体思路(lu)是基于BMTools，在有監(jian)督(du)数据中训练大型语言模型。

仓库中包含31.2萬(wan)次(ci)真实API调用得到的9800條(tiao)数据，涵(han)盖单工具场景和多工具场景，下(xia)面(mian)是单工具的統(tong)計(ji)信息。

其中每(mei)行数据都是壹(yi)個(ge)json dict，包含数据创建的提示模板(ban)、工具使用的人工指令（查(zha)詢(xun)）、中間(jian)思维/工具执行循環(huan)和最终答案。

Tool Descrition: BMTools Tool_name: translation Tool action: get_translation action_input: {"text": target texts,"tgt_lang": target language}

Generated Data: {"prompt":"Answer the following questions as best you can. Specifically, you have access to the following APIs:\n\nget_translation: . Your input should be a json (args json schema): {{\"text\" : string, \"tgt_lang\" : string, }} The Action to trigger this API should be get_translation and the input parameters should be a json dict string. Pay attention to the type of parameters.\n\nUse the following format:\n\nQuestion: the input question you must answer\nThought: you should always think about what to do\nAction: the action to take, should be one of [get_translation]\nAction Input: the input to the action\nObservation: the result of the action\n... (this Thought/Action/Action Input/Observation can repeat N times, max 7 times)\nThought: I now know the final answer\nFinal Answer: the final answer to the original input question\n\nBegin! Remember: (1) Follow the format, i.e,\nThought:\nAction:\nAction Input:\nObservation:\nFinal Answer:\n (2) Provide as much as useful information in your Final Answer. (3) Do not make up anything, and if your Observation has no link, DO NOT hallucihate one. (4) If you have enough information and want to stop the process, please use \nThought: I have got enough information\nFinal Answer: **your response. \n The Action: MUST be one of the following:get_translation\nQuestion: {input}\n Agent scratchpad (history actions):\n {agent_scratchpad}","query":"My intention is to convert the data provided in ?? ?? ??????? ??????? ?????? ???????? into Arabic(ara).\n","chains": [ {"thought":"I need to use the get_translation API to convert the text into Arabic.","action":"get_translation","action_input":"{\"text\": \"What are the three branches of the military?\", \"tgt_lang\": \"ara\"}","observation":"\"?? ?? ?????? ??????? ????? ?\""}],"answer":"The translation of \"What are the three branches of the military?\" into Arabic is \"?? ?? ?????? ??????? ????? ?\"."}

模型实验

機(ji)器(qi)评估：研究人员对每个工具隨(sui)机抽(chou)取(qu)100个链步（chain steps）来构建机器评估測(ce)試(shi)平(ping)臺(tai)，平均(jun)27个最终步驟(zhou)和73个中间工具调用步骤，其中最终步骤的评估使用Rouge-L指標(biao)，中间步骤的评估使用ExactMatch指标进行评估。

人工评估：在天气、地(di)圖(tu)、股票、翻(fan)譯(yi)、化学和WolframAlpha工具中随机抽取10个query，然后评估工具调用过程的通过率、最终答案以及和ChatGPT最终答案的比(bi)較(jiao)。

ChatGPT评估：通过ChatGPT对LLaMA和ChatGPT的答案和工具使用链进行自动评估。

评估结果如下（分(fen)数越高越好(hao)），可以看(kan)到ToolLLaMA在不同(tong)场景下与ChatGPT的性能相同或(huo)更好。

工具学习

在清华大学、人民(min)大学、北(bei)京(jing)郵(you)電(dian)大学等个國(guo)內(nei)外(wai)知(zhi)名(ming)高校(xiao)和大学聯(lian)合发布的一篇(pian)論(lun)文(wen)中，对工具学习进行了系(xi)统的研究，介(jie)紹(shao)了工具学习的背(bei)景，包括認(ren)知起(qi)源、基础模型的范式(shi)轉(zhuan)變(bian)，以及工具和模型的互(hu)補(bu)作(zuo)用。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2304.08354.pdf

文中还回顧(gu)了现有的工具学习研究，包括工具增強(qiang)型和工具导向(xiang)型学习，并制定了一个通用的工具学习框(kuang)架(jia)：從(cong)理解(jie)用戶(hu)指令开始(shi)，模型應(ying)該(gai)学会把(ba)一个复杂的任(ren)務(wu)分解成幾(ji)个子(zi)任务，通过推(tui)理动態(tai)地调整(zheng)计劃(hua)，并通过選(xuan)擇(ze)合適(shi)的工具有效地征(zheng)服(fu)每个子任务。

文中还討(tao)论了如何(he)训练模型以提高工具使用能力并促进工具学习的普(pu)及。

考(kao)慮(lv)到之(zhi)前的工作中缺乏系统的工具学习评估，研究人员用17種(zhong)有代表(biao)性的工具进行了实验，并展示了當(dang)前基础模型在熟(shu)练利用工具方面的潛(qian)力。

论文最后讨论了几个需要进一步研究的工具学习的开放(fang)性問(wen)題(ti)，例(li)如確(que)保(bao)安(an)全(quan)和可信賴(lai)的工具使用、用基础模型实现工具创建，以及解決(jue)个性化的難(nan)题。

參(can)考資(zi)料(liao)：

https://github.com/OpenBMB/ToolBench返(fan)回搜狐(hu)，查看更多

責(ze)任编辑：

发布于：山西忻州代县