陌陌广告:禁止还是允许?

陌陌广告:禁止还是允许?

陌陌广告,一直以来备受争议,一方面,陌陌以社交工具的名义,向用户推送广告,对用户体验造成了影响,另一方面,广告也成为了陌陌盈利的主要方式之一。如何处理陌陌广告,禁止还是允许,成为了社会舆论的热点话题。本文将从四个方面来阐述这个问题,分别是用户体验、广告类型、广告推送方式以及商业利益。

用户体验问题

陌陌作为一个社交工具,用户体验是影响其用户留存率的重要因素。然而,在用户使用陌陌时,经常会遇到广告的骚扰,这种情况往往会使用户感到不适,如果广告过于频繁或者内容不匹配,就会对用户造成很大的影响。而用户感受到广告的负面影响后,可能会选择使用其他社交工具,导致陌陌的用户流失,因此,在处理陌陌广告问题时,必须充分考虑到用户的体验感受。

广告类型

陌陌广告类型丰富多样,涉及到多个行业,比如游戏、电商、教育等。在处理陌陌广告问题时,应该根据广告类型来分别处理,比如教育类广告可以允许,因为对用户有一定的帮助,但是一些过分性感或者非法的广告则应该禁止,这样才能保证社交工具的正常运营。因此,对于不同的广告类型,应该有不同的规定和处理方式。

广告推送方式

在广告推送方面,陌陌也存在一些问题,比如广告过于频繁、广告内容重复、广告在用户不方便观看的时间推送等。如果广告推送方式不合理,不仅会对用户造成不适,还会对其产生反感,从而影响用户的使用体验。因此,在处理陌陌广告问题时,广告推送方式也是需要考虑的一个重要因素。

商业利益

陌陌是一个商业公司,盈利是其运营的重要目标之一。然而,过分追求商业利益,可能会导致陌陌在广告推送方面做的过火。在处理陌陌广告问题时,需要权衡商业利益和用户体验,不能只考虑盈利,而忽略了用户的需求。

总结归纳

陌陌广告的问题一直以来备受关注,该社交工具的广告推送频率高、广告类型不尽相同,而且在广告推送方面也存在一些问题。在处理陌陌广告的问题时,应该从用户体验、广告类型、广告推送方式以及商业利益来综合考量,制定出合理的规定和处理方式,以保障用户的体验,同时也为陌陌提供合理的商业回报。

问答话题

1. 陌陌广告是否应该被禁止?针对这个问题,可以说陌陌广告应该被合理推送。如果广告过于频繁或者内容不匹配,会对用户造成不适,但对于一些有益的广告,如教育类广告,可以适度推送。2. 陌陌广告是否会对用户体验造成影响?陌陌广告的推送过程中,往往会造成用户不适,降低其使用体验。因此,陌陌在广告推送方面,要照顾到用户的感受,降低广告推送的频率,保证广告内容和用户需求相匹配。3. 陌陌广告是否涉及到商业利益?陌陌是一个商业公司,广告是其盈利的主要方式之一,因此广告推送是其重要的商业利益之一。但是,陌陌需要充分考虑到用户的需求,不能只追求商业利益而忽略了用户的体验。

陌陌广告:禁止还是允许?特色

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陌陌广告:禁止还是允许?亮点

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新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji):好(hao)困(kun)

【新智元導(dao)讀(du)】現(xian)在(zai)大(da)語(yu)言(yan)模型們(men)也(ye)要(yao)像(xiang)王(wang)者(zhe)榮(rong)耀(yao)/LoL/Dota這(zhe)些(xie)遊(you)戲(xi)裏(li)的(de)玩(wan)家(jia)一樣(yang)打(da)排位(wei)賽(sai)了!

前段(duan)時(shi)間(jian), 来自(zi)LMSYS Org(UC伯克利主(zhu)导)的研(yan)究(jiu)人員(yuan)搞(gao)了個(ge)大新聞(wen)——大语言模型版(ban)排位赛!

这次(ci),團(tuan)隊(dui)不(bu)僅(jin)帶(dai)来了4位新玩家,而(er)且(qie)還(hai)有(you)一个(准)中文排行榜。

OpenAI GPT-4

OpenAI GPT-3.5-turbo

Anthropic Claude-v1

RWKV-4-Raven-14B(开源)

毫(hao)無(wu)疑(yi)問(wen),只(zhi)要GPT-4參(can)戰(zhan),必(bi)定(ding)是(shi)稳居第一。

不過(guo),出(chu)乎(hu)意(yi)料(liao)的是,Claude不仅超(chao)过了把(ba)OpenAI带上(shang)神(shen)壇(tan)的GPT-3.5位列(lie)第二(er),而且只比(bi)GPT-4差(cha)了50分(fen)。

相(xiang)比之(zhi)下(xia),排名(ming)第三(san)的GPT-3.5只比130億(yi)参數(shu)的最(zui)強(qiang)开源模型Vicuna高(gao)了72分。

而140亿参数的「純(chun)RNN模型」RWKV-4-Raven-14B憑(ping)借(jie)著(zhu)(zhe)卓(zhuo)越(yue)的表(biao)现,超越一眾(zhong)Transformer模型排到(dao)了第6——除(chu)Vicuna模型外(wai),RWKV在與(yu)所(suo)有其(qi)他(ta)开源模型的非(fei)平(ping)局(ju)比赛中贏(ying)得(de)了超过50%的比赛。

此(ci)外,团队还分別(bie)制(zhi)作(zuo)了「仅英(ying)语」和(he)「非英语」(其中大部(bu)分是中文)这兩(liang)个單(dan)獨(du)的排行榜。

可(ke)以(yi)看(kan)到,不少(shao)模型的排位都(dou)出现了明(ming)顯(xian)的變(bian)化(hua)。

比如(ru),用(yong)更(geng)多(duo)中文数據(ju)訓(xun)練(lian)的ChatGLM-6B確(que)實(shi)表现更好,而GPT-3.5也成(cheng)功(gong)超越Claude排到了第二的位置(zhi)。

本(ben)次更新的主要貢(gong)獻(xian)者是盛(sheng)穎(ying)、Lianmin Zheng、Hao Zhang、Joseph E. Gonzalez和Ion Stoica。

盛颖是LMSYS Org的3个創(chuang)始(shi)人之一(另(ling)外两位是Lianmin Zheng和Hao Zhang),斯(si)坦(tan)福(fu)大學(xue)計(ji)算(suan)機(ji)科(ke)学系(xi)的博(bo)士(shi)生(sheng)。

她(ta)也是之前爆(bao)火(huo)的、可以在单GPU上可以跑(pao)175B模型推(tui)理(li)的系統(tong)FlexGen的一作,目(mu)前已(yi)獲(huo)8k星(xing)。

論(lun)文地(di)址(zhi):https://arxiv.org/abs/2303.06865

項(xiang)目地址:https://github.com/FMInference/FlexGen

个人主頁(ye):https://sites.google.com/view/yingsheng/home

「开源」VS「閉(bi)源」

在社(she)區(qu)的幫(bang)助(zhu)下,团队共(gong)收(shou)集(ji)了13k條(tiao)匿(ni)名投(tou)票(piao),並(bing)且有了一些有趣(qu)的發(fa)现。

專(zhuan)有与开源的差距(ju)

在三个专有模型中,Anthropic的Claude模型比GPT-3.5-turbo更受(shou)用戶(hu)歡(huan)迎(ying)。

而且,Claude在与最强大的GPT-4競(jing)爭(zheng)时,也表现得非常(chang)有竞争力(li)。

從(cong)下面(mian)这个勝(sheng)率(lv)圖(tu)来看,GPT-4和Claude之间的66場(chang)非平局比赛中,Claude赢得了32场(48%)比赛。

所有非平局A vs B對(dui)战中,模型A胜利的比例(li)

然(ran)而,其他开源模型与这三个专有模型之间,依(yi)然存(cun)在着很(hen)大的差距。

特(te)别是,GPT-4以1274的Elo分数領(ling)跑排行榜。这比榜单上最好的开源替(ti)代(dai)——Vicuna-13B——要高出近(jin)200分。

在去(qu)掉(diao)平局後(hou),GPT-4在与Vicuna-13B对战时赢得了82%的比赛,甚(shen)至(zhi)在与前一代GPT-3.5-turbo对战时赢得了79%的比赛。

然而,值(zhi)得註(zhu)意的是,排行榜上的这些开源模型通(tong)常具(ju)有比专有模型更少的参数,範(fan)圍(wei)在30亿 - 140亿之间。

实際(ji)上,最近在LLM和数据策(ce)劃(hua)方(fang)面的进展(zhan)使(shi)得使用較(jiao)小(xiao)模型取(qu)得显著性(xing)能(neng)改(gai)进成為(wei)可能。

谷(gu)歌(ge)的最新PaLM 2就(jiu)是一个很好的例子(zi):我(wo)们知(zhi)道PaLM 2在使用较小模型大小时,比其前一代实现了更好的性能。

因(yin)此,团队对开源语言模型迎頭(tou)趕(gan)上充(chong)滿(man)樂(le)觀(guan)。

GPT-4在何(he)时會(hui)「翻(fan)車(che)」?

在下图中,用户提(ti)出了一个需(xu)要仔(zai)細(xi)推理和規(gui)划的棘(ji)手(shou)问題(ti)。雖(sui)然Claude和GPT-4提供(gong)了類(lei)似(si)的答(da)案(an),但(dan)Claude的回(hui)應(ying)稍(shao)微(wei)好一些。

然而,由(you)於(yu)采(cai)样的隨(sui)机性,团队发现这種(zhong)情(qing)況(kuang)并不能總(zong)能復(fu)刻(ke)。有时GPT-4也能像Claude一样給(gei)出相同(tong)的順(shun)序(xu),但在这次生成試(shi)驗(yan)中失(shi)敗(bai)了。

另外,团队注意到,當(dang)使用OpenAI API和ChatGPT接(jie)口(kou)时,GPT-4的行为略(lve)有不同,这可能是由于不同的提示(shi)、采样参数或(huo)其他未(wei)知因素(su)导致(zhi)的。

用户更喜(xi)欢Claude而不是GPT-4的一个例子

在下图中,盡(jin)管(guan)Claude和GPT-4都具有驚(jing)人的能力,但它(ta)们仍(reng)在處(chu)理这类复雜(za)的推理问题上掙(zheng)紮(zha)。

一个用户認(ren)为Claude和GPT-4都錯(cuo)了的例子

除了这些棘手的情况,还有許(xu)多并不需要复杂推理或知識(shi)的簡(jian)单问题。

在这种情况下,像Vicuna这样的开源模型可以与GPT-4表现相当,因此我们可能可以使用稍微弱(ruo)一些(但更小或更便(bian)宜(yi))的大型语言模型(LLM)来替代像GPT-4这样更强大的模型。

Elo分数的变化

自从三个强大的专有模型参与以来,聊(liao)天(tian)机器(qi)人竞技(ji)场的竞争从未如此激(ji)烈(lie)。

由于在与专有模型对战时,开源模型輸(shu)掉了不少比赛,因此它们的Elo分数都有所下降(jiang)。

最后,团队还计划开放(fang)一些API,讓(rang)用户可以注冊(ce)自己(ji)的聊天机器人来参加(jia)排位赛。

参考(kao)資(zi)料:

https://lmsys.org/blog/2023-05-10-leaderboard/返(fan)回搜(sou)狐(hu),查(zha)看更多

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发布于:山东青岛四方区