广告公司：未来发展前景如何？
广告公司：未来发展前景如何？
广告公司是一个在现代市场营销中扮演重要角色的实体。如今，随着全球化和数字化的趋势越来越明显，传统的广告模式和方式正在受到挑战。因此，广告公司需要积极适应这个快速变化的市场环境，以确保他们能够在未来保持竞争力。接下来，本文从四个方面对广告公司未来的发展前景进行详细阐述。数字化营销趋势的影响
随着人们日趋数字化，传统广告行业正在经历一场数字化革命。今天，广告公司必须学会如何在社交媒体平台上进行广告投放，如何使用数据分析来为客户提供更好的服务。数字化营销趋势的发展将带动广告公司更好地利用数据，进一步提高广告投放的精准度和效益。同时，广告公司还将继续研究新的数字技术，以更好地满足客户的需求。品牌价值的提升
品牌价值是广告公司服务客户的关键，也是广告公司赢得客户信任的一个重要因素。为了帮助客户提升品牌价值，广告公司需要打造出更具创新性的策略和更有创意的广告作品。这需要广告公司不断创新，与时俱进，并与客户紧密合作，了解客户的需求与目标，从而为他们提供更有价值的服务。全球化市场的竞争
随着全球化市场的日益扩大，越来越多的广告公司开始涌入市场。这意味着广告公司必须提供更优质的服务来赢得客户的信任和好评。同时，随着客户对广告服务需求的不断提高，广告公司需要更好地发掘全球市场的机会，深度挖掘不同国家和地区的文化和习俗，以更贴近客户的需求和文化背景。人才的积累和培养
与广告公司的发展紧密相关的另一个关键因素是优秀的人才。广告公司需要招聘最优秀、最有才华的人才，同时培养现有员工的专业技能和经验，以应对市场的变化。只有拥有专业的人才和强大的团队，广告公司才能赢得客户的信任与良好的声誉。总结
在数字化营销趋势、品牌价值的提升、全球化市场的竞争和人才的积累和培养等多个方面，广告公司面临着巨大的机遇和挑战。只有在不断创新、积极适应市场的变化、提高服务质量、优化资源配置等多个方面都表现出色，才能在未来的市场竞争中保持竞争力。问答话题：1. 广告公司如何应对数字化营销趋势？广告公司需要不断学习和掌握新的数字技术，深度了解客户的需求，提高广告投放的精准度和效益。2. 如何提升品牌价值？广告公司需要打造出更具创新性的策略和更有创意的广告作品，与客户紧密合作，了解客户的需求和目标，从而为他们提供更有价值的服务。3. 如何应对全球化市场的竞争？广告公司需要深入挖掘全球市场的机会，深度了解不同国家和地区的文化和习俗，以更贴近客户的需求和文化背景。4. 如何吸引和培养优秀的人才？广告公司需要提供良好的工作环境和管理制度，实现员工的自我提升和发展。同时，广告公司还需要招聘最优秀、最有才华的人才，为他们提供专业的培训和发展机会。广告公司：未来发展前景如何？特色
1、软件为用户提供了详细的游戏分类，方便玩家查找和下载。
2、——全民交友好玩不累
3、首款东方神话，竖屏捕鱼
4、一键识别电话短信网址中的诈骗信息。
5、【混合网络】支持内网外网内外网混合部署
广告公司：未来发展前景如何？亮点
1、这个世界的确是孤独的，但总有人用同样的方式去面对生活赋予的酸甜苦辣！
2、掌握一定的技巧，积极的添加各种数字，完成挑战任务顺利的过关；
3、对客户能跟进回访直至签约
4、你可以用金币在商店中解锁更多道具，丰富的关卡等待玩家来挑战，在这里解救更多的角色。
5、原创的剧情任务等你揭开，百变的造型CG供玩家收集，豪华CV倾情献声令人惊喜;
ruanjianweiyonghutigonglexiangxideyouxifenlei，fangbianwanjiazhazhaohexiazai。——quanminjiaoyouhaowanbuleishoukuandongfangshenhua，shupingbuyuyijianshibiedianhuaduanxinwangzhizhongdezhapianxinxi。【hunhewangluo】zhichineiwangwaiwangneiwaiwanghunhebushu清(qing)北(bei)微(wei)軟(ruan)深(shen)挖(wa)GPT，把(ba)上(shang)下(xia)文(wen)學(xue)習(xi)整(zheng)明(ming)白(bai)了(le)！和(he)微調(tiao)基(ji)本(ben)壹(yi)致(zhi)，只(zhi)是(shi)參(can)數(shu)沒(mei)變(bian)而(er)已(yi) 新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao) 編(bian)輯(ji)：LRS 【新智元導(dao)讀(du)】ICL的(de)工(gong)作(zuo)原(yuan)理(li)整明白了！ 大(da)型(xing)預(yu)訓(xun)練(lian)語(yu)言(yan)模(mo)型其(qi)中(zhong)一個(ge)重(zhong)要(yao)的特(te)點(dian)就(jiu)是上下文学习（In-Context Learning，ICL）能(neng)力(li)，即(ji)通(tong)過(guo)一些(xie)示(shi)範(fan)性(xing)的輸(shu)入(ru)-標(biao)簽(qian)對(dui)，就可(ke)以(yi)在(zai)不(bu)更(geng)新参数的情(qing)況(kuang)下对新输入的标签進(jin)行(xing)预測(ce)。 性能雖(sui)然(ran)上去(qu)了，但(dan)大模型的ICL能力到(dao)底(di)從(cong)何(he)而來(lai)仍(reng)然是一个開(kai)放(fang)的問(wen)題(ti)。 為(wei)了更好(hao)地(di)理解(jie)ICL的工作原理，清華(hua)大学、北京(jing)大学和微软的研(yan)究(jiu)人(ren)員(yuan)共(gong)同(tong)發(fa)表(biao)了一篇(pian)論(lun)文，將(jiang)语言模型解釋(shi)为元優(you)化(hua)器(qi)（meta-optimizer），並(bing)将ICL理解为一種(zhong)隱(yin)性的（implicit）微调。 论文鏈(lian)接(jie)：https://arxiv.org/abs/2212.10559 从理论上講(jiang)，這(zhe)篇文章(zhang)弄(nong)清楚(chu)了Transformer註(zhu)意(yi)力中存(cun)在一个基於(yu)梯(ti)度(du)下降(jiang)优化的对偶(ou)形(xing)式(shi)（dual form），并在此(ci)基礎(chu)上，对ICL的理解如(ru)下。GPT首(shou)先(xian)根(gen)據(ju)示范實(shi)例(li)產(chan)生(sheng)元梯度，然後(hou)将这些元梯度應(ying)用(yong)于原始(shi)的GPT，建(jian)立(li)ICL模型。 在实驗(yan)中，研究人员綜(zong)合(he)比(bi)較(jiao)了ICL和基于真(zhen)实任(ren)務(wu)的顯(xian)式微调的行为，以提(ti)供(gong)支(zhi)持(chi)該(gai)理解的經(jing)验證(zheng)据。 結(jie)果(guo)证明，ICL在预测層(ceng)面(mian)、表征(zheng)层面和注意行为层面的表現(xian)與(yu)显式微调類(lei)似(si)。 此外(wai)，受(shou)到元优化理解的啟(qi)发，通过与基于動(dong)量(liang)的梯度下降算(suan)法(fa)的类比，文中還(hai)設(she)計(ji)了一个基于动量的注意力，比普(pu)通的注意力有(you)更好的表现，从另(ling)一个方(fang)面再(zai)次(ci)支持了该理解的正(zheng)確(que)性，也(ye)展(zhan)现了利(li)用该理解对模型做(zuo)进一步(bu)设计的潛(qian)力。 ICL的原理 研究人员首先对Transformer中的線(xian)性注意力機(ji)制(zhi)进行了定(ding)性分(fen)析(xi)，以找(zhao)出(chu)它(ta)与基于梯度下降的优化之(zhi)間(jian)的对偶形式。然后将ICL与显式微调进行比较，并在这兩(liang)种优化形式之间建立聯(lian)系(xi)。 Transformer注意力就是元优化 设X是整个query的输入表征，X'是示例的表征，q是查(zha)詢(xun)向(xiang)量，則(ze)在ICL设置(zhi)下，模型中一个head的注意力结果如下: 可以看(kan)到，去除(chu)縮(suo)放因(yin)子(zi)根號(hao)d和softmax后，标準(zhun)的注意力机制可以近(jin)似为： 将Wzsl设为Zero-Shot Learning(ZSL)的初(chu)始参数后，Transformer注意力可以轉(zhuan)为下面的对偶形式： 可以看到，ICL可以被(bei)解释为一个元优化（meta-optimization）的过程(cheng)： 1. 将基于Transformer的预训练语言模型作为一个元优化器； 2. 通过正向计算，根据示范樣(yang)例计算元梯度； 3. 通过注意力机制，将元梯度应用于原始语言模型上，建立一个ICL模型。 ICL和微调对比 为了比较ICL的元优化和显式优化，研究人员设计了一个具(ju)體(ti)的微调设置作为比较的基线：考(kao)慮(lv)到ICL只直(zhi)接作用于注意力的key和value，所(suo)以微调也只更新key和value投(tou)影(ying)的参数。 同样在非(fei)嚴(yan)謹(jin)形式下的线性注意力中，微调后的head注意力结果可以被表述(shu)为： 为了与ICL进行更公(gong)平(ping)的比较，实验中进一步将微调设置限(xian)制如下： 1. 将训练例子指(zhi)定为ICL的示范样例； 2. 只对每(mei)个例子进行一步训练，其順(shun)序(xu)与ICL的示范顺序相(xiang)同； 3. 用ICL所用的模板(ban)对每个训练样例进行格(ge)式化，并使(shi)用因果语言建模目(mu)标进行微调。 比较后可以发现，ICL与微调有許(xu)多(duo)共同的屬(shu)性，主(zhu)要包(bao)括(kuo)四(si)个方面。 都(dou)是梯度下降 可以发现ICL和微调都对Wzsl进行了更新，即梯度下降，唯(wei)一的區(qu)別(bie)是，ICL通过正向计算产生元梯度，而finetuning通过反(fan)向傳(chuan)播(bo)獲(huo)得(de)真正的梯度。 相同的训练信(xin)息(xi) ICL的元梯度是根据示范样例获得的，微调的梯度也是从相同的训练样本中得到的，也就是說(shuo)，ICL和微调共享(xiang)相同的训练信息来源(yuan)。 训练样例的因果顺序相同 ICL和微调共享训练样例的因果顺序，ICL用的是decoder-only Transformers，因此示例中的后續(xu)token不會(hui)影響(xiang)到前(qian)面的token；而对于微调，由(you)于训练示例的顺序相同，并且(qie)只训练一个epoch，所以也可以保(bao)证后面的样本对前面的样本没有影响。 都作用于注意力 与zero-shot学习相比，ICL和微调的直接影响都僅(jin)限于注意力中key和value的计算。对于ICL来说，模型参数是不变的，它将示例信息编碼(ma)为額(e)外的key和value以改(gai)变注意力行为；对于微调中引(yin)入的限制，训练信息也只能作用到注意力key和value的投影矩(ju)陣(zhen)中。 基于ICL和微调之间的这些共同特性，研究人员認(ren)为将ICL理解为一种隐性微调是合理的。 实验部(bu)分 任务和数据集(ji) 研究人员選(xuan)擇(ze)了橫(heng)跨(kua)三(san)个分类任务的六(liu)个数据集来对比ICL和微调，包括SST2、SST-5、MR和Subj四个用于情感(gan)分类的数据集；AGNews是一个話(hua)题分类数据集；CB用于自(zi)然语言推(tui)理。 实验设置 模型部分使用了两个类似于GPT的预训练语言模型，由fairseq发布(bu)，其参数量分别为1.3B和2.7B. 对于每个任务，使用相同的模板来对ZSL、ICL和微调的样本进行格式化。 结果 准确率(lv) 与ZSL相比，ICL和微调都取(qu)得了相當(dang)大的改进，这意味(wei)著(zhe)它們(men)的优化，对这些下遊(you)任务都有幫(bang)助(zhu)。此外，ICL在少(shao)数情况下比微调更好。 Rec2FTP（Recall to Finetuning Predictions） GPT模型在六个数据集上的得分结果显示，平均(jun)而言，ICL可以正确预测 87.64%的例子，而微调可以糾(jiu)正ZSL。在预测层面，ICL可以覆(fu)蓋(gai)大部分正确的的行为进行微调。 SimAOU(Similarity of Attention Output Updates) 从结果中可以发现，ICL更新与微调更新的相似度遠(yuan)高(gao)于隨(sui)机更新，也意味着在表示层面上，ICL傾(qing)向于以与微调变化相同的方向改变注意力结果。 SimAM(Similarity of Attention Map) 作为SimAM的基线指标，ZSL SimAM计算了ICL注意力權(quan)重和ZSL注意力权重之间的相似度。通过比较这两个指标，可以觀(guan)察(cha)到，与ZSL相比，ICL更倾向于产生与微调相似的注意力权重。 同样，在注意力行为层面，实验结果证明了ICL的行为与微调相似。 参考資(zi)料(liao)： https://arxiv.org/abs/2212.10559v2返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查看更多 責(ze)任编辑：