超全喇叭广告词语！最全攻略来袭！
超全喇叭广告词语！最全攻略来袭！在商业市场中，有效的广告词语可以极大地吸引客户，从而提高销售量和收益。超全喇叭广告词语！最全攻略来袭！这篇文章将帮助你了解有关广告词语的一切，以便你能够选择吸引客户的最佳广告语。 什么是广告词语？广告词语是一种用于宣传产品或服务的短语或句子。这些词语应该是清晰、简单、易于记忆、直接触及潜在顾客的需求和感受的短语或句子。广告语应该能够激发客户的兴趣，让他们想要了解更多关于你的产品或服务的信息。 广告词语的作用广告语的作用是吸引消费者的注意力并让他们对你的产品或服务感到兴趣。一个好的广告语可以让消费者记住你的品牌，并在未来购买决策中影响他们的选择。 如何选择一个好的广告语？一个好的广告语应该是创新的、有吸引力的、简单易记的、跟你的品牌相关的，同时还要引起消费者的情感共鸣。选择一个好的广告语是一个需要时间和精力的过程。在选择广告语时需要考虑潜在客户的需求和感受，并制定一个符合你的目标市场和品牌的独特广告语。在选择广告语时也要注意避免使用违反中国广告法的单词。 怎样编写一个好的广告语？编写一个好的广告语需要一些技巧和基本知识。首先，你需要确定你的目标市场和品牌定位。然后，你需要确定你的广告语使人印象深刻的理由。最后，你需要通过吸引人的语言来展现这些理由。好的广告语通常可以用简洁的语言展现你的产品或服务的主要优点。同时，你也可以考虑使用一些幽默、戏剧性或情感共鸣的元素来增强你的广告语的吸引力。总之，编写一个好的广告语需要你对你的品牌和潜在客户的深入了解，同时还需要一些创造力和幽默感。希望这篇文章能帮助你找到一个适合你的独特的广告语。 总结在这篇文章中，我们介绍了什么是广告词语，广告词语的作用，如何选择一个好的广告语和如何编写一个好的广告语。通过理解这些基本概念和技巧，你可以选择一个最符合你品牌和目标市场的独特广告语，并吸引更多的消费者。记住，一个好的广告语不仅能促进销售，而且还能让你的品牌在市场中脱颖而出。 问答话题1. 为什么需要选择一个好的广告语？答：一个好的广告语可以吸引消费者的注意力并让他们对你的产品或服务感到兴趣。一个好的广告语可以让消费者记住你的品牌，并在未来购买决策中影响他们的选择。2. 如何选择一个好的广告语？答：选择一个好的广告语需要考虑潜在客户的需求和感受，并制定一个符合你的目标市场和品牌的独特广告语。同时，选择广告语时也要注意避免使用违反中国广告法的单词。3. 如何编写一个好的广告语？答：编写一个好的广告语需要对你的品牌和潜在客户的深入了解，同时还需要一些创造力和幽默感。好的广告语通常可以用简洁的语言展现你的产品或服务的主要优点。同时，你也可以考虑使用一些幽默、戏剧性或情感共鸣的元素来增强你的广告语的吸引力。
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2、实时小说更新：
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顧(gu)名(ming)思(si)義(yi)，「LLM排位赛」就(jiu)是(shi)讓(rang)一群(qun)大语言模型隨(sui)機(ji)进行battle，並(bing)根(gen)据它(ta)们的Elo得(de)分(fen)进行排名。 然(ran)後(hou)，我(wo)们就能(neng)一眼(yan)看(kan)出，某(mou)个聊(liao)天(tian)机器(qi)人到底(di)是「嘴(zui)強(qiang)王者」還(hai)是「最强王者」。 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：