学院招生广告标语
学院招生广告标语
学院招生广告标语是学院吸引优秀学生的重要手段之一。一句好的标语可以让学生对学院产生兴趣，进而了解学院的优势和特点，最终报考该学院。在撰写招生广告标语时，需要注意以下几点：
首先，标语要简短、精炼、易记。学生通常只会花费几秒钟的时间浏览广告标语，因此，标语必须能够在短时间内传达出学院的特点和卖点，同时能够吸引学生的兴趣。
其次，标语要有吸引力。学生渴望在大学中寻找到自己的归属感和成长空间，因此，学院招生广告标语应该具有吸引力，让学生感受到学院的温暖和包容，同时也要让学生感受到学院的专业性和优势。
如何撰写好的学院招生广告标语？
以下是撰写学院招生广告标语的几个技巧：
1. 突出学院的特点
学院的特点是学生选择学院的重要因素之一，因此，招生广告标语需要突出学院的特点。可以从学院的教学理念、学术氛围、教师团队、课程设置等方面入手，选择一个最能体现学院特点的关键词，形成简洁、独特、有吸引力的标语。
2. 引用学术名言
学术名言具有深刻的内涵和广泛的影响力，引用学术名言可以为学院招生广告标语增加文化底蕴和权威性。当然，引用学术名言需要注意合理使用，避免歪曲和滥用。
3. 引用学生评价和校友见证
学生评价和校友见证是学院吸引优秀学生的重要资源之一，可以在学院招生广告标语中引用。学生评价和校友见证可以体现学院的教学质量、师资力量、学生成长等方面的优势，同时也能够增强学院的吸引力和可信度。
总结
好的学院招生广告标语需要简洁、精炼、易记，具有吸引力和特色。撰写好的标语需要突出学院的特点，引用学术名言、学生评价和校友见证，体现学院的优势和特点，最终吸引优秀的学生报考该学院。
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劃(hua)重(zhong)點(dian)：團(tuan)隊(dui)还計(ji)划把(ba)國(guo)內(nei)和(he)国外(wai)的这些「闭源」模型都(dou)搞进来，是騾(luo)子(zi)是馬(ma)溜溜就知(zhi)道了！（GPT-3.5现在就已(yi)經(jing)在匿(ni)名競(jing)技(ji)場(chang)里了） 匿名聊天机器人竞技场長(chang)下(xia)面(mian)这样： 很明(ming)顯(xian)，模型B回(hui)答(da)正(zheng)確(que)，拿(na)下这局(ju)；而(er)模型A連(lian)題(ti)都没读懂(dong)…… 項(xiang)目(mu)地(di)址(zhi)：https://arena.lmsys.org/ 在當(dang)前的排行榜中(zhong)，130億(yi)參(can)數(shu)的Vicuna以(yi)1169分穩(wen)居(ju)第(di)一，同(tong)样130亿参数的Koala位列(lie)第二(er)，LAION的Open Assistant排在第三(san)。 清华提(ti)出的ChatGLM，雖(sui)然只(zhi)有(you)60亿参数，但(dan)依(yi)然沖(chong)进了前五(wu)，只比(bi)130亿参数的Alpaca落(luo)后了23分。 相(xiang)比之(zhi)下，Meta原(yuan)版的LLaMa只排到了第八(ba)（倒(dao)数第二），而Stability AI的StableLM則(ze)獲(huo)得了唯(wei)一的800+分，排名倒数第一。 团队表(biao)示(shi)，之后不(bu)僅(jin)会定(ding)期(qi)更(geng)新排位赛榜單(dan)，而且(qie)还会優(you)化(hua)算(suan)法(fa)和机制(zhi)，并根据不同的任(ren)務(wu)類(lei)型提供(gong)更加(jia)細(xi)化的排名。 目前，所(suo)有的評(ping)估(gu)代(dai)碼(ma)以及(ji)数据分析(xi)均(jun)已公(gong)布。 拉著(zhe)LLM打排位 在这次(ci)的评估中，团队選(xuan)擇(ze)了目前比較(jiao)出名的9个開(kai)源聊天机器人。 每(mei)次1v1對(dui)戰(zhan)，系(xi)統(tong)都会随机拉兩(liang)个上(shang)场PK。用(yong)戶(hu)则需(xu)要同時(shi)和这两个机器人聊天，然后決(jue)定哪(na)个聊天机器人聊的更好。 可(ke)以看到，頁(ye)面下面有4个选项，左(zuo)邊(bian)（A）更好，右(you)边（B）更好，一样好，或(huo)者都很差(cha)。 当用户提交(jiao)投(tou)票(piao)之后，系统就会显示模型的名稱(cheng)。这时，用户可以繼(ji)續(xu)聊天，或者选择新的模型重新开啟(qi)一輪(lun)对战。 不過(guo)，团队在分析时，只会采(cai)用模型是匿名时的投票結(jie)果(guo)。在经过差不多(duo)一周(zhou)的数据收(shou)集(ji)之后，团队共(gong)收获了4.7k个有效(xiao)的匿名投票。 在开始(shi)之前，团队先(xian)根据基(ji)準(zhun)測(ce)試(shi)的结果，掌(zhang)握(wo)了各(ge)个模型可能的排名。 根据这个排名，团队会让模型去(qu)优先选择更合(he)適(shi)的对手(shou)。 然后，再(zai)通(tong)过均勻(yun)采样，来获得对排名的更好總(zong)體(ti)覆(fu)蓋(gai)。 在排位赛结束(shu)时，团队又引(yin)入(ru)了一種(zhong)新模型fastchat-t5-3b。 以上这些操(cao)作(zuo)最終(zhong)导致(zhi)了非(fei)均匀的模型頻(pin)率(lv)。 每个模型組(zu)合的对战次数 從(cong)统计数据来看，大多数用户所用的都是英(ying)语，中文(wen)排在第二位。 排名前15的语言的对战次数 评估LLM，真(zhen)的很難(nan) 自从ChatGPT爆(bao)火(huo)之后，经过指(zhi)令(ling)跟(gen)随微(wei)調(tiao)的开源大语言模型如(ru)雨(yu)后春(chun)筍(sun)一般(ban)大量(liang)湧(yong)现。可以说，幾(ji)乎(hu)每周都有新的开源LLM在发布。 但問(wen)题是，评估这些大语言模型非常(chang)难。 具(ju)体来说，目前用来衡(heng)量一个模型好不好的東(dong)西(xi)基本(ben)都是基於(yu)一些學(xue)術(shu)的benchmark，比如在一个某个NLP任务上構(gou)建(jian)一个测试数据集，然后看测试数据集上准确率多少(shao)。 然而，这些学术benchmark（如HELM）在大模型和聊天机器人上就不好用了。其(qi)原因(yin)在于： 1. 由(you)于评判(pan)聊天机器人聊得好不好这件(jian)事(shi)是非常主觀(guan)的，因此(ci)现有的方(fang)法很难对其进行衡量。 2. 这些大模型在訓(xun)練(lian)的时候(hou)就几乎把整(zheng)个互(hu)聯(lian)網(wang)的数据都掃(sao)了一个遍(bian)，因此很难保(bao)證(zheng)测试用的数据集没有被看到过。甚(shen)至(zhi)更进一步(bu)，用测试集直(zhi)接(jie)对模型进行「特(te)训」，如此一来表现必(bi)然更好。 3. 理(li)論(lun)上我们可以和聊天机器人聊任何(he)事情(qing)，但很多話(hua)题或者任务在现存(cun)的benchmark里面根本就不存在。 那如果不想采用这些benchmark的话，其實(shi)还有一條(tiao)路(lu)可以走(zou)——花(hua)錢(qian)請(qing)人来給(gei)模型打分。 实際(ji)上，OpenAI就是这麽(me)搞的。但是这个方法明显很慢(man)，而且更重要的是，太(tai)貴(gui)了…… 為(wei)了解(jie)决这个棘(ji)手的问题，来自UC伯克利、UCSD、CMU的团队发明了一种既(ji)好玩又实用的全(quan)新机制——聊天机器人竞技场（Chatbot Arena）。 相比而言，基于对战的基准系统具有以下优勢(shi)： 当不能为所有潛(qian)在的模型对收集足(zu)夠(gou)的数据时，系统應(ying)能扩展到盡(jin)可能多的模型。 系统应能够使(shi)用相对较少的试驗(yan)次数评估新模型。 系统应为所有模型提供唯一顺序。给定任意(yi)两个模型，我们应該(gai)能够判斷(duan)哪个排名更高(gao)或它们是否(fou)并列。 Elo评分系统 Elo等(deng)級(ji)分制度(du)（Elo rating system）是一种计算玩家相对技能水(shui)平(ping)的方法，廣(guang)泛(fan)应用在竞技游戏和各类運(yun)動(dong)当中。其中，Elo评分越(yue)高，那么就说明这个玩家越厲(li)害(hai)。 比如英雄(xiong)联盟(meng)、Dota 2以及吃(chi)雞(ji)等等，系统给玩家进行排名的就是这个机制。 舉(ju)个例(li)子，当妳(ni)在英雄联盟里面打了很多场排位赛后，就会出现一个隱(yin)藏(zang)分。这个隐藏分不仅决定了你的段(duan)位，也决定了你打排位时碰(peng)到的对手基本也是类似(si)水平的。 而且，这个Elo评分的数值(zhi)是絕(jue)对的。也就是说，当未(wei)来加入新的聊天机器人时，我们依然可以直接通过Elo的评分来判断哪个聊天机器人更厉害。 具体来说，如果玩家A的评分为Ra，玩家B的评分为Rb，玩家A获勝(sheng)概(gai)率的精(jing)确公式(shi)（使用以10为底的logistic曲(qu)線(xian)）为： 然后，玩家的评分会在每场对战后线性更新。 假(jia)設(she)玩家A（评分为Ra）預(yu)计获得Ea分，但实际获得Sa分。更新该玩家评分的公式为： 1v1胜率 此外，作者还展示了排位赛中每个模型的对战胜率以及使用Elo评分估算的预测对战胜率。 结果显示，Elo评分确实可以相对准确地进行预测 所有非平局A对B战鬥(dou)中模型A胜利的比例 在A对B战斗中，使用Elo评分预测的模型A的胜率 作者介(jie)紹(shao) 「聊天机器人竞技场」由前小(xiao)羊(yang)駝(tuo)作者机构LMSYS Org发布。 该机构由UC伯克利博(bo)士(shi)Lianmin Zheng和UCSD准教(jiao)授(shou)Hao Zhang創(chuang)立(li)，目標(biao)是通过共同开发开放(fang)的数据集、模型、系统和评估工(gong)具，使每个人都能获得大型模型。 Lianmin Zheng Lianmin Zheng是加州(zhou)大学伯克利分校(xiao)EECS系的博士生(sheng)，他(ta)的研究興(xing)趣(qu)包(bao)括(kuo)机器学習(xi)系统、编譯(yi)器和分布式系统。 Hao Zhang Hao Zhang目前是加州大学伯克利分校的博士后研究员。他將(jiang)于2023年(nian)秋(qiu)季(ji)开始在加州大学聖(sheng)地亞(ya)哥(ge)分校Hal?c?o?lu数据科(ke)学研究所和计算机系擔(dan)任助(zhu)理教授。 参考(kao)資(zi)料(liao)： https://lmsys.org/blog/2023-05-03-arena/返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：