想要怀孕?这些广告词可以助你一臂之力!

想要怀孕?这些广告词可以助你一臂之力!

怀孕是一种自然的过程,但并不是对每个女性来说都是易如反掌的事情。有时候,即使是在调整饮食、生活方式和排卵周期等方面下了很大的功夫,也未必能如愿怀孕。为此,很多女性开始寻找可以帮助自己怀孕的方法。在这篇文章中,我们将介绍一些有关想要怀孕的广告词,以及选择这些方法的一些考虑因素。

1. 不孕不育广告词

不孕不育是一个诊断,它意味着在未采取任何避孕措施并经过一定时间的尝试后,伴侣仍未实现怀孕。不孕不育可能是由许多因素引起的,包括年龄、健康状况、生活方式和遗传。不过好消息是,现在有许多不孕不育的治疗方法可以帮助解决这个问题。有很多不孕不育的广告,它们向你承诺会帮助您很快怀孕或让您实现心中的宝贵愿望。但是,在决定选择某个治疗方案之前,您需要了解治疗的类型、效果和副作用,并与专业医生咨询。

2. 排卵测试广告词

排卵是受孕的前提条件,排卵测试可以帮助女性了解自己的排卵周期以及最佳受孕时机。排卵测试的广告会宣称可以帮助您快速确定排卵周期或提高怀孕率。然而,不是所有的排卵测试都是相同的。必须要先确保使用的排卵测试品牌是安全可靠的,还要检查并确认产品说明中所指示的测试时间,并且最好要在专业医生的指导下使用。

3. 不孕酒店广告词

不孕酒店是一种由专业机构提供的为期7-10天的疗养旅游,并且它通常提供一系列环境、饮食、健身和放松服务,这有望有益于提高生殖能力。不孕酒店的广告会向你承诺可以使您在一个放松的环境中怀孕。不孕酒店可能是一个不错的选择,但是请务必在选择之前了解酒店的信誉和口碑,选择一个合适的服务机构,并在事前咨询医生的建议。

4. 营养补给广告词

良好的饮食和适当的营养对怀孕非常重要。营养补给广告通常会承诺促进受孕或提高受孕能力。然而,并不是所有的营养补给产品都是安全有效的。在选择营养补给产品之前,需要了解产品的成分、目的、剂量以及有无副作用。并且最好要在咨询医生之后进行选择。

总结

怀孕是每个女性都希望实现的生命体验,但是这并不意味着要盲目选择某种方法来帮助怀孕。不孕不育、排卵测试、不孕酒店和营养补给都可以帮助提高怀孕率,但在选择之前一定要去了解并仔细考虑。最重要的是,咨询专业医生的意见,这才是取得好结果的最保险方法。问答话题:1. 什么是不孕不育?不孕不育是指伴侣在未采取任何避孕措施并经过一定时间的尝试后,仍未实现怀孕的情况。不孕不育的原因可能是因为多种因素引起的,包括年龄、健康状况、生活方式和遗传等。2. 排卵测试是什么?排卵测试是一种帮助女性了解自己的排卵周期以及最佳受孕时机的测试。排卵测试的广告会宣称可以帮助您快速确定排卵周期或提高怀孕率。然而,必须要先确保使用的排卵测试品牌是安全可靠的,还要检查并确认产品说明中所指示的测试时间,并且最好要在专业医生的指导下使用。3. 营养补给是否对怀孕有帮助?良好的饮食和适当的营养对怀孕非常重要,营养补给广告通常会承诺促进受孕或提高受孕能力。然而,并不是所有的营养补给产品都是安全有效的,在选择营养补给产品之前,需要了解产品的成分、目的、剂量以及有无副作用,并且最好要在咨询医生之后进行选择。

想要怀孕?这些广告词可以助你一臂之力!特色

1、绝美高清萌死人的画面,让人欲罢不能的防止挂机手游;

2、邻里团由邻居带您团购优质实用的商品

3、可爱的太空狼人角色,跟着它一起随着音乐摇摆,按下合适的节奏进行挑战!

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想要怀孕?这些广告词可以助你一臂之力!亮点

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2、舒适的阅读体验采用独特的图片共享方式,自动在本地显示漫画内容,图片和文字可以清晰显示

3、师傅覆盖全国,区县售后无盲区。帮助商家构建全国售后网点,为销售提供强力支撑。

4、这里已经不存在友情爱情了,只有活下去这一个念头,想要活下去就要代领其他人共同战斗起来;

5、玩家将会在游戏中扮演父母,承担父母养育小婴儿的责任,体会父母在这个过程中的艰辛;

juemeigaoqingmengsirendehuamian,rangrenyubabunengdefangzhiguajishouyou;linlituanyoulinjudainintuangouyouzhishiyongdeshangpinkeaidetaikonglangrenjiaose,genzhetayiqisuizheyinleyaobai,anxiaheshidejiezoujinxingtiaozhan!tingyouyiside,daduoshuguankadouhenhaolijie,wandehenkaixinhahahazuodengxiagexinyouxigongjuxiang:youqiuqiudazuozhanyinyangshidengremenyouxishiyonggongju吳(wu)恩(en)達(da)ChatGPT課(ke)爆(bao)火(huo):AI放(fang)棄(qi)了(le)倒(dao)寫(xie)單(dan)詞(ci),但(dan)理(li)解(jie)了整(zheng)個(ge)世(shi)界(jie)

來(lai)源(yuan):量(liang)子(zi)位(wei)

沒(mei)想(xiang)到(dao)時(shi)至(zhi)今(jin)日(ri),ChatGPT竟(jing)還(hai)會(hui)犯(fan)低(di)級(ji)錯(cuo)誤(wu)?

吴恩达大(da)神(shen)最(zui)新(xin)開(kai)课就(jiu)指(zhi)出(chu)来了:

ChatGPT不(bu)会反(fan)轉(zhuan)单词!

比(bi)如(ru)讓(rang)它(ta)反转下(xia)lollipop這(zhe)个词,輸(shu)出是(shi)pilollol,完(wan)全(quan)混(hun)亂(luan)。

哦(o)豁(huo),这確(que)實(shi)有(you)點(dian)大跌(die)眼(yan)鏡(jing)啊(a)。

以(yi)至於(yu)聽(ting)课網(wang)友(you)在(zai)Reddit上(shang)發(fa)帖(tie)後(hou),立(li)馬(ma)引(yin)来大量圍(wei)觀(guan),帖子熱(re)度(du)火速(su)沖(chong)到6k。

而(er)且(qie)这不是偶(ou)然(ran)bug,网友們(men)发現(xian)ChatGPT确实無(wu)法(fa)完成(cheng)这个任(ren)務(wu),我(wo)们親(qin)測(ce)結(jie)果(guo)也(ye)同(tong)樣(yang)如此(ci)。

△实测ChatGPT(GPT-3.5)

甚(shen)至包(bao)括(kuo)Bard、Bing、文(wen)心(xin)壹(yi)言(yan)在內(nei)等(deng)一眾(zhong)產(chan)品(pin)都(dou)不行(xing)。

△实测Bard

△实测文心一言

还有人(ren)緊(jin)跟(gen)著(zhe)吐(tu)槽(cao), ChatGPT在處(chu)理这些(xie)簡(jian)单的(de)单词任务就是很(hen)糟(zao)糕(gao)。

比如玩(wan)此前(qian)曾(zeng)爆火的文字(zi)遊(you)戲(xi)Wordle简直(zhi)就是一場(chang)災(zai)難(nan),從(cong)来没有做(zuo)對(dui)過(guo)。

誒(ea)?这到底(di)是為(wei)啥(sha)?

關(guan)鍵(jian)在于token

之(zhi)所(suo)以有这样的现象(xiang),关键在于token。token是文本(ben)中(zhong)最常(chang)見(jian)的字符(fu)序(xu)列(lie),而大模(mo)型(xing)都是用(yong)token来处理文本。

它可(ke)以是整个单词,也可以是单词一个片(pian)段(duan)。大模型了解这些token之間(jian)的統(tong)計(ji)关系(xi),並(bing)且擅(shan)長(chang)生(sheng)成下一个token。

因(yin)此在处理单词反转这个小(xiao)任务时,它可能(neng)只(zhi)是將(jiang)每(mei)个token翻(fan)转过来,而不是字母(mu)。

这点放在中文語(yu)境(jing)下體(ti)现就更(geng)为明(ming)顯(xian):一个词是一个token,也可能是一个字是一个token。

針(zhen)对开頭(tou)的例(li)子,有人嘗(chang)試(shi)理解了下ChatGPT的推(tui)理过程(cheng)。

为了更直观的了解,OpenAI甚至还出了个GPT-3的Tokenizer。

比如像(xiang)lollipop这个词,GPT-3会将其(qi)理解成I、oll、ipop这三(san)个部(bu)分(fen)。

根(gen)據(ju)經(jing)驗(yan)總(zong)结,也就誕(dan)生出这样一些不成文法則(ze)。

1个token≈4个英(ying)文字符≈四(si)分之三个词; 100个token≈75个单词; 1-2句(ju)話(hua)≈30个token; 一段话≈100个token,1500个单词≈2048个token;

单词如何(he)劃(hua)分还取(qu)決(jue)于语言。此前有人统计过,中文要(yao)用的token數(shu)是英文数量的1.2到2.7倍(bei)。

token-to-char(token到单词)比例越(yue)高(gao),处理成本也就越高。因此处理中文tokenize要比英文更貴(gui)。

可以这样理解,token是大模型認(ren)識(shi)理解人類(lei)现实世界的方(fang)式(shi)。它非(fei)常简单,还能大大降(jiang)低内存(cun)和(he)时间復(fu)雜(za)度。

但将单词token化(hua)存在一个問(wen)題(ti),就会使(shi)模型很难學(xue)習(xi)到有意(yi)義(yi)的输入(ru)表(biao)示(shi),最直观的表示就是不能理解单词的含(han)义。

當(dang)时Transformers有做过相(xiang)應(ying)優(you)化,比如一个复杂、不常见的单词分为一个有意义的token和一个獨(du)立token。

就像annoyingly就被(bei)分成“annoying”和“ly”,前者(zhe)保(bao)留(liu)了其语义,后者则是頻(pin)繁(fan)出现。

这也成就了如今ChatGPT及(ji)其他(ta)大模型产品的驚(jing)艷(yan)效(xiao)果,能很好(hao)地(di)理解人类的语言。

至于无法处理单词反转这样一个小任务,自(zi)然也有解决之道(dao)。

最简单直接(jie)的,就是妳(ni)先(xian)自己(ji)把(ba)单词給(gei)分开嘍(lou)~

或(huo)者也可以让ChatGPT一步(bu)一步来,先tokenize每个字母。

又(you)或者让它写一个反转字母的程序,然后程序的结果对了。(狗(gou)头)

不过也可以使用GPT-4,实测没有这样的问题。

△实测GPT-4

总之,token就是AI理解自然语言的基(ji)石(shi)。

而作(zuo)为AI理解人类自然语言的橋(qiao)梁(liang),token的重(zhong)要性(xing)也越来越明显。

它已(yi)经成为AI模型性能优劣(lie)的关键决定(ding)因素(su),还是大模型的计費(fei)標(biao)準(zhun)。

甚至有了token文学

正(zheng)如前文所言,token能方便(bian)模型捕(bu)捉(zhuo)到更細(xi)粒(li)度的语义信(xin)息(xi),如词义、词序、语法结構(gou)等。其順(shun)序、位置(zhi)在序列建(jian)模任务(如语言建模、機(ji)器(qi)翻譯(yi)、文本生成等)中至关重要。

模型只有在准确了解每个token在序列中的位置和上下文情(qing)況(kuang),才(cai)能更好正确預(yu)测内容(rong),给出合(he)理输出。

因此,token的質(zhi)量、数量对模型效果有直接影(ying)響(xiang)。

今年(nian)开始(shi),越来越多(duo)大模型发布(bu)时,都会着重強(qiang)調(tiao)token数量,比如谷(gu)歌(ge)PaLM 2曝(pu)光(guang)细節(jie)中提(ti)到,它訓(xun)練(lian)用到了3.6萬(wan)億(yi)个token。

以及很多行業(ye)内大佬(lao)也紛(fen)纷表示,token真(zhen)的很关键!

今年从特(te)斯(si)拉(la)跳(tiao)槽到OpenAI的AI科(ke)学家(jia)安(an)德(de)烈(lie)·卡(ka)帕(pa)斯(Andrej Karpathy)就曾在演(yan)講(jiang)中表示:

更多token能让模型更好思(si)考(kao)。

而且他强调,模型的性能并不只由(you)參(can)数規(gui)模来决定。

比如LLaMA的参数规模遠(yuan)小于GPT-3(65B vs 175B),但由于它用更多token進(jin)行训练(1.4T vs 300B),所以LLaMA更强大。

而憑(ping)借(jie)着对模型性能的直接影响,token还是AI模型的计费标准。

以OpenAI的定價(jia)标准为例,他们以1K个token为单位进行计费,不同模型、不同类型的token价格(ge)不同。

总之,踏(ta)进AI大模型領(ling)域(yu)的大門(men)后,就会发现token是繞(rao)不开的知(zhi)识点。

嗯(ng),甚至衍(yan)生出了token文学……

不过值(zhi)得(de)一提的是,token在中文世界裏(li)到底該(gai)翻译成啥,现在还没有完全定下来。

直译“令(ling)牌(pai)”总是有点怪(guai)怪的。

GPT-4覺(jiao)得叫(jiao)“词元(yuan)”或“标記(ji)”比較(jiao)好,你觉得呢(ne)?

参考鏈(lian)接:

[1]https://www.reddit.com/r/ChatGPT/comments/13xxehx/chatgpt_is_unable_to_reverse_words/

[2]https://help.openai.com/en/articles/4936856-what-are-tokens-and-how-to-count-them

[3]https://openai.com/pricing返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu),查(zha)看(kan)更多

責(ze)任編(bian)輯(ji):

发布于:广东潮州湘桥区