创意广告主题

创意广告：如何让广告更吸引人？

广告行业是一个竞争激烈的行业，每天都有大量的广告投放到市场上。因此，如何让你的广告脱颖而出，成为一个引人注目的创意广告就变得非常重要。以下是一些关于如何制作创意广告的想法，以及为什么这些想法对于你的广告宣传至关重要。

创意广告首先，制作一个有创意的广告非常重要，因为它能够引起人们的兴趣和好奇心。如果你的广告仅仅是一个普通的广告，很难吸引到人们的注意力。与别人不同是非常重要的，这样才能让你的品牌在市场上突出。因此，一个有创意的广告能够让你的品牌更加突出，吸引更多人的注意力。

幽默广告其次，使用幽默元素可以让你的广告更加有趣。一个有趣的广告可以让人们记住你的品牌，并且在他们需要你的产品或服务时，他们会主动地想到你的品牌。使用幽默元素不仅可以让你的广告更加吸引人，而且可以让人们感觉到你的品牌是有趣的，这样可以增强他们的品牌忠诚度。

如何制作符合中国广告法的广告？

在制作广告的同时，我们必须遵守中国的广告法规定。这些规定的目的是确保广告不会误导、欺骗或伤害消费者，同时保护商家和消费者的合法权益。

在广告中使用最大、最好、最优惠等类似单词是不允许的。广告应该真实、准确地描述产品和服务，不能进行虚假宣传或误导性的广告宣传。此外，广告中应该禁止出现电话或网址，如果需要联系商家，最好是咨询网站客服。

除此之外，广告中应该避免使用具有误导性的形容词，如神奇、神秘、惊天等。广告应该尽可能地客观、真实地描述产品和服务的特点，让消费者能够真实地了解到产品和服务的优缺点。

如何提高广告的效果？

广告效果在制作创意广告的同时，我们还需要提高广告的效果，让广告投资得到更好的回报。

首先，我们需要对受众群体进行准确的定位。只有了解自己的目标受众，才能制作出更具针对性的广告。其次，我们应该选择正确的广告平台。每个广告平台都有自己的受众群体和特点，我们需要选择适合自己品牌的广告平台，才能让广告达到更好的效果。

最后，我们需要进行广告效果的监测和分析。只有通过监测和分析广告效果，我们才能了解广告的投入产出比，以及针对不同受众的广告效果。这样能够让我们更加准确地调整广告策略，让广告效果更加优化。

营销效果总之，制作创意广告和提高广告效果是一个相互关联的过程。只有在制作创意广告的同时，结合正确的广告平台和广告效果的监测和分析，我们才能让广告投资得到更好的回报，提高品牌的曝光度和销售额。

创意广告主题随机日志

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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)】大(da)語(yu)言(yan)模型和(he)AutoGPT结合(he)的新範(fan)式(shi)來(lai)了！

這(zhe)篇(pian)論(lun)文(wen)通(tong)過(guo)對(dui)真(zhen)實(shi)世(shi)界(jie)决策任(ren)務(wu)中(zhong)的Auto-GPT代(dai)理(li)進(jin)行(xing)了全(quan)面(mian)的基(ji)準(zhun)研(yan)究(jiu)，探(tan)索(suo)了大型语言模型（LLM）在决策任务中的應(ying)用。

论文鏈(lian)接(jie)：https://arxiv.org/pdf/2306.02224.pdf

作(zuo)者(zhe)比(bi)較(jiao)了多(duo)種(zhong)流(liu)行的LLM（包(bao)括(kuo)GPT-4，GPT-3.5，Claude和Vicuna）在Auto-GPT决策任务中的表(biao)現(xian)，並(bing)引(yin)入(ru)了壹(yi)种名(ming)為(wei)「額(e)外(wai)意见」的新算(suan)法(fa)，該(gai)算法可(ke)以(yi)將(jiang)小的專(zhuan)家(jia)模型融(rong)入到(dao)Auto-GPT方(fang)案(an)中，從(cong)而(er)提(ti)高(gao)了任务性(xing)能(neng)。

作者觀(guan)點(dian)

在这一研究中最(zui)有趣(qu)的發(fa)现是(shi)大语言模型，尤(you)其(qi)是GPT4有了類(lei)似(si)於(yu)人(ren)类的能力(li)，可以从不同(tong)的意见中提取(qu)有用信(xin)息(xi)，进行思(si)考(kao)和批(pi)判(pan)然(ran)後(hou)提高自(zi)己(ji)的结果(guo)。

那(na)麽(me)問(wen)題(ti)来了，GPT是怎(zen)么受(shou)益(yi)于不同意见的呢(ne)？

人类的心(xin)理學(xue)研究过一些(xie)人类受益于不同意见的方式以及(ji)一些模式，比如(ru)人类會(hui)給(gei)有權(quan)威(wei)的意见更(geng)多的权重(zhong)，会傾(qing)向(xiang)于忽(hu)略(lve)極(ji)少(shao)數(shu)的個(ge)別(bie)意见，会给自己的意见过多的权重，通常(chang)三(san)到六(liu)个意见就(jiu)足(zu)夠(gou)了等(deng)等。

这个方向還(hai)值(zhi)得(de)很(hen)多后續(xu)的研究，比如现在我(wo)們(men)是用一个小的专家模型来提供(gong)不同意见，如果讓(rang)大模型们互(hu)相(xiang)爭(zheng)论呢？

主(zhu)要(yao)貢(gong)獻(xian)

1.首(shou)次(ci)展(zhan)示(shi)Auto-GPT可以輕(qing)松(song)適(shi)应與(yu)真实世界場(chang)景(jing)密(mi)切(qie)相似的在线决策任务。

2.提供了流行LLM（包括GPT-4， GPT-3.5，Claude和Vicuna）之(zhi)間(jian)的全面基准比较。我们提出(chu)了關(guan)于这些模型适用于自主代理的发现。

3. 證(zheng)明(ming)了从小的专家模型那裏(li)獲(huo)得的第(di)二(er)意见可以顯(xian)著(zhu)提高任务性能。这可以成(cheng)为为在不进行模型微(wei)調(tiao)的情(qing)況(kuang)下(xia)将監(jian)督(du)信號(hao)引入Auto-GPT的一种新的方法。

实驗(yan)設(she)置(zhi)

提示设計(ji)

在沒(mei)有进行大規(gui)模调優(you)的情况下，我们将任务需(xu)求(qiu)或(huo)问题直(zhi)接作为Auto-GPT的目(mu)標(biao)，适配(pei)了Auto-GPT进行各(ge)項(xiang)任务。

比如輸(shu)入像(xiang)「I want to purchase a folding storage box that is easy to install, made of faux leather, and has dimensions of 60x40x40cm」的句(ju)子(zi)。

为了幫(bang)助(zhu)Auto-GPT理解(jie)可用的行動(dong)，我们将每(mei)个行动表现为一个工(gong)具(ju)。

值得註(zhu)意的是，在没有示例(li)的情况下，僅(jin)使(shi)用工具指(zhi)令(ling)的效(xiao)果较差(cha)。然而，只(zhi)要有少量(liang)的示例，性能就会显著提高。因(yin)此(ci)，我们在工具演(yan)示中包括一到三个few-shot示例，以利(li)用LLM的上(shang)下文学習(xi)能力。

考慮(lv)额外意见

我们进一步(bu)改(gai)进了Auto-GPT的工作流，以便(bian)考虑来自外部(bu)专家模型的额外意见。

具體(ti)来說(shuo)，在Auto-GPT的决策階(jie)段(duan)，我们从专家模型中抽(chou)樣(yang)出前(qian)k个意见，并将这些意见放(fang)入提示的上下文部分(fen)，以供大语言模型參(can)考。

在这项工作中，我们簡(jian)單(dan)地(di)使用了对于每个任务都(dou)已(yi)經(jing)准備(bei)好(hao)的IL模型作为外部专家。

提供给LLM额外意见的提示遵(zun)循(xun)这样的模板(ban)：‘Here’s one(a few) suggestion(s) for the command: Please use this suggestion as a reference and make your own judgement. ’

Webshop实验设置：

Webshop是一个模擬(ni)網(wang)購(gou)環(huan)境(jing)，从http://Amazon.com上抓(zhua)取超(chao)过118萬(wan)个產(chan)品(pin)。

该环境提供了如搜(sou)索、点擊(ji)、导航(hang)、购买等真实的行动空(kong)间。

評(ping)估(gu)过程(cheng)主要看(kan)是否(fou)成功(gong)购买了描(miao)述(shu)的产品，需要产品、屬(shu)性、選(xuan)项和價(jia)格(ge)全都匹(pi)配。

基线模型是采(cai)用模仿(fang)学习（IL）方法的模型，它(ta)的动作策略組(zu)件(jian)已经过微调。这个基线模型将与采用Auto-GPT方式運(yun)行的大语言模型进行比较。

ALFWorld实验设置

ALFWorld是一个研究环境，结合了復(fu)雜(za)的任务导向和语言理解。该环境包含(han)超过25000个獨(du)特(te)的、程序(xu)生(sheng)成的任务，涵(han)蓋(gai)廚(chu)房(fang)、客(ke)廳(ting)、臥(wo)室(shi)等真实环境。

这些任务需要复杂的解决问题的能力和对语言及环境的深(shen)入理解。初(chu)始(shi)评估使用模仿学习（IL）的DAgger代理进行，然后与采用Auto-GPT風(feng)格的生成语言模型进行比较。

实验结果

直接比较结果

本(ben)研究主要通过运行Webshop和ALFWorld兩(liang)种实验，比较了不同的大型语言模型（Large Language Models，LLMs）和模仿学习（Imitation Learning，IL）模型在AutoGPT配置中的表现。

首先(xian)，Webshop試(shi)验中，GPT4表现出色(se)，其性能超过了其他(ta)IL模型。盡(jin)管(guan)無(wu)圖(tu)像输入的原(yuan)始IL模型仅取得了适度(du)的成功率(lv)，但(dan)是加(jia)入了图像输入的IL模型表现更好。

然而，只使用GPT3.5或Claude的Auto-GPT代理表现不如原始IL模型，但是，GPT4本身(shen)的性能优于所(suo)有IL模型。

其次，在ALFWorld实验中，IL模型与Beam Search的组合显著优于无Beam Search的版(ban)本。而在AutoGPT设置中运行的Claude和GPT3.5的性能均(jun)未(wei)超越(yue)IL模型，但GPT4明显超越了IL模型的性能，无论是否使用Beam Search。

此外，我们提出了一种新的研究模式，将大型语言模型（LLMs）与专家模型结合起(qi)来。

首先从专家模型中采样出前k个附(fu)加观点，然后将这些观点呈(cheng)现给LLMs，让它们考虑这些观点并做(zuo)出最后的决定(ding)。这种方法在GPT4上表现得特别好，这表明GPT4在考虑来自多个弱(ruo)学习模型的观点時(shi)，可以提高其性能。

總(zong)的来说，GPT4在所有模型中表现出了最佳(jia)的性能，并且(qie)能够有效地利用专家模型的建(jian)議(yi)来提高其决策能力。

我们推(tui)薦(jian)使用GPT4，因为它在考虑了其他模型的观点后，其决策性能显著提高。最后Abaltion Study证明了这些额外意见必(bi)須(xu)是有一点价值的，隨(sui)機(ji)的意见并没有任何(he)帮助，见AutoGPT(GPT3.5) + Random

采用额外意见比例

在我们的实验中，我们发现GPT-4模型在處(chu)理额外意见时表现出极高的辨(bian)别能力。即(ji)使在信息噪(zao)聲(sheng)中，GPT-4也能區(qu)分出有益和无关的建议。

而GPT-3.5模型在面对可能导致(zhi)混(hun)淆(xiao)的输入时，表现出了明显的劣(lie)勢(shi)。总的来说，LLM与额外意见的一致性或不一致性，很大程度上取决于LLM的理解能力和额外意见的質(zhi)量。

参考資(zi)料(liao)：

https://arxiv.org/pdf/2306.02224.pdf返(fan)回(hui)搜狐(hu)，查(zha)看更多

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