获得最佳广告语奖的秘诀

如何获得最佳广告语奖？

1. 找到独特的品牌声音

一家公司的品牌声音是他们最重要的资产之一。品牌声音是一种文化和经验的结合，它可以通过广告语来表达。一个成功的广告语应该准确地传达品牌的价值观和个性，并且要与目标受众产生共鸣。这也意味着广告语必须是独特的，有区别力的，具有吸引力的。这需要营销人员对于自己的品牌有足够的理解和判断力，从而找到品牌声音的独特之处。

2. 借助数据分析

在制定广告语时，数据分析是至关重要的。数据可以帮助营销人员了解他们的目标受众，包括他们的兴趣、价值观和购买习惯。这些信息可以帮助营销人员制定出更加准确和有效的广告语，更好地吸引目标受众。同时，数据分析也可以帮助营销人员追踪广告语的表现，并根据结果进行改善。

3. 简单而有力的表达

一个好的广告语应该是简单而有力的。它应该是易于理解，并且能够在受众的心中留下深刻印象。一个成功的广告语通常不需要太多的词语，但是它必须精准传达品牌价值观和理念。这也是一个挑战，需要营销人员不断尝试和改进，以找到最能表达品牌声音的词语。

4. 风格和语调

广告语的风格和语调也是非常重要的。正如品牌声音一样，广告语的风格和语调应该与品牌的理念和价值观保持一致。这也需要营销人员精心挑选，通过多种尝试和比较，找到最能代表品牌的语言风格和语调。同时，这也要考虑到目标受众的口味和偏好。

总结归纳

获得最佳广告语奖需要综合考虑多种因素。首先是要找到自己品牌声音的独特之处，这是一个品牌得以在市场竞争中脱颖而出的重要因素。同时，数据分析也是制定一个优秀广告语的不可或缺步骤。这样可以让营销人员更好地了解目标受众，制定出更加准确、具有吸引力的广告语。其次，广告语必须是简单而有力的，能够在受众的心中留下深刻印象。最后，广告语的风格和语调也是非常重要的，需要营销人员精心挑选，保持与品牌价值观和理念一致的同时，考虑到目标受众的口味和偏好。

常见问题

问：广告语中禁止使用最好、最大、最优惠等类似单词，那如何在广告语中表达自己的优势和特点？

答：营销人员可以根据自己的品牌声音和理念来制定广告语，通过各种方式表达自己的优势和特点。例如，通过诉诸消费者的情感需求，或者直接展示产品的功能和性能等。

问：如何保证广告语的效果？

答：首先需要根据目标受众进行精准定位，然后通过数据分析和多次尝试制定广告语。同时，可以通过A/B测试等方式来检验广告语的效果，并根据结果进行改进。

获得最佳广告语奖的秘诀随机日志

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新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：Aeneas 潤(run)

【新智元導(dao)讀(du)】開(kai)源(yuan)萬(wan)能(neng)模型微调工具LLaMA-Adapter發(fa)布(bu)，支(zhi)持(chi)多模态輸(shu)入(ru)输出(chu)。

LLaMA-Adapter，現(xian)在(zai)已(yi)經(jing)完(wan)全(quan)解(jie)鎖(suo)了(le)。

作(zuo)為(wei)壹(yi)個(ge)通用的(de)多模态基(ji)礎(chu)模型，它(ta)集(ji)成(cheng)了圖(tu)像(xiang)、音(yin)頻(pin)、文(wen)本(ben)、視(shi)频和(he)3D點(dian)雲(yun)等(deng)各(ge)種(zhong)输入，同(tong)時(shi)還(hai)能提(ti)供(gong)图像、文本和檢(jian)測(ce)的输出。

相(xiang)比(bi)於(yu)之(zhi)前(qian)已经推(tui)出的LLaMA-Adapter，這(zhe)次(ci)的升(sheng)級(ji)版(ban)研(yan)究(jiu)人員(yuan)將(jiang)它命(ming)名(ming)为LLaMA-adapter V2。

論(lun)文：https://arxiv.org/abs/2304.15010

这是(shi)升级之後(hou)的多模态和雙(shuang)語(yu)功(gong)能示(shi)意(yi)图：

它是唯(wei)一可(ke)以(yi)結(jie)合(he)多种模态的模型，例(li)如(ru)，從(cong)3D点云和背(bei)景(jing)音频生(sheng)成真(zhen)實(shi)的图像。

而(er)且(qie)，它还支持双语功能，能接(jie)收(shou)和生成多种语言(yan)的文本。

它还能和LLaMA / ImageBind，Falcon，LangChain等模型整(zheng)合。

在8个A100 GPU上(shang)，僅(jin)用15个小(xiao)时就(jiu)訓(xun)練(lian)出了LLaMA-Adapter，仅仅引(yin)入了650M的參(can)數(shu)。

真·多模态

接下(xia)來(lai)，讓(rang)我(wo)們(men)體(ti)驗(yan)下LLaMA-Adapte的魔(mo)力(li)。

無(wu)论是文本、图像、视频、音频还是3D点云，这些(xie)真实世(shi)界(jie)的输入都(dou)可以通過(guo)它轉(zhuan)換(huan)为高(gao)質(zhi)量(liang)的文本。

输入一个三(san)角(jiao)鋼(gang)琴(qin)的3D点云，它就會(hui)詳(xiang)細(xi)描(miao)述(shu)出这个三維(wei)物(wu)体的细節(jie)。

顯(xian)然(ran)，英(ying)文的回(hui)答(da)会比中(zhong)文的回答详细得(de)多。

3D点云输入令(ling)人非(fei)常(chang)印(yin)象(xiang)深(shen)刻(ke)，因(yin)为它提供了比照(zhao)片(pian)更(geng)準(zhun)確(que)的信(xin)息(xi)，並(bing)且可以集成到(dao)攝(she)影(ying)测量應(ying)用中。

输入一段(duan)街(jie)道上車(che)輛(liang)正(zheng)在行(xing)駛(shi)的语音，問(wen)它當(dang)事(shi)人会是什(shen)麽(me)心(xin)情(qing)，它就猜(cai)测出，现在当事人可能比較(jiao)憤(fen)怒(nu)和不(bu)滿(man)。

输入一段LOL的遊(you)戲(xi)视频，它就能識(shi)別(bie)出游戏的名字(zi)，还能答出裏(li)面(mian)的人物。

输入一張(zhang)照片，它能告(gao)訴(su)妳(ni)这是京(jing)都的 Fushimi Inari Shrine 。

LLaMA-Adepter不仅仅是可以創(chuang)建(jian)文本，还能夠(gou)生成检测结果，这就为我们理(li)解世界和與(yu)世界互(hu)動(dong)帶(dai)来新的维度(du)。

把(ba)检测GPT-4的这幅(fu)图输給(gei)它，它也(ye)很(hen)順(shun)利(li)地(di)描述出了这幅图的怪(guai)異(yi)之處(chu)在哪(na)里。

从3D点云或(huo)音频中，LlaMA-Adapter可以喚(huan)起(qi)一个生动而令人惊嘆(tan)的视覺(jiao)世界。它不仅仅是数據(ju)处理，它是从原(yuan)始(shi)输入创造(zao)藝(yi)術(shu)。

输入一陣(zhen)海(hai)浪(lang)聲(sheng)，它会给你生成對(dui)应语音的图片。

根(gen)据3D点云，它可以生成很生动的图片。

LLaMA-Adapter会模擬(ni)人類(lei)互动，聽(ting)声音、看(kan)视频，还能生成文本，从而与世界建立(li)更深層(ceng)次的聯(lian)系(xi)，实现AI通信的飛(fei)躍(yue)。

输入一个视频，它就会告诉你，图中人物正在做(zuo)瑜(yu)伽(jia)。

更精(jing)彩(cai)的是，只要(yao)输入3D点云和背景音频，LLaMA-Adapter就可以重(zhong)建现实世界的鏡(jing)像。这是一种沈(chen)浸(jin)式(shi)体验的突(tu)破(po)！

LLaMA-Adapter由(you)LangChainAI提供支持，不仅可以与人类通信，还可以釋(shi)放(fang)AI交(jiao)互的无限(xian)潛(qian)力。

GitHub

LLaMA-Adapter，这是一种輕(qing)量级適(shi)配(pei)方(fang)法(fa)，用于微调指(zhi)令遵(zun)循(xun)和多模态LLaMA模型。

下图是LLaMA-Adapter和Alpaca的参数对比。

通过将适配器(qi)插(cha)入LLaMA的Transformer，研究者(zhe)只引入了1.2M的可學(xue)習(xi)参数，并在1小时內(nei)将LLaMA转换为指令跟(gen)隨(sui)模型。

为了在早(zao)期(qi)階(jie)段穩(wen)定(ding)训练，研究者提出了一种具有(you)zero gating機(ji)制(zhi)的新型Zero-init註(zhu)意力机制，以自(zi)适应地合并教(jiao)学信號(hao)。

经过微调后，LLaMA-Adapter可以生成高质量的指令跟随句(ju)子(zi)，可与完全微调的Alpaca和Alpaca-Lora相媲(pi)美(mei)。

此(ci)方法可以簡(jian)单地擴(kuo)展(zhan)到多模态输入指令。用于ScienceQA的图像條(tiao)件(jian)LLaMA-Adapter的推理框(kuang)架(jia)如下，其(qi)他(ta)模态（如音频和视频）也共(gong)享(xiang)該(gai)框架。

LLaMA-Adapter V2让多模态和语言能力進(jin)一步(bu)提升

針(zhen)对LLaMA-Adapter V2的重要改(gai)进，知(zhi)友(you)「星(xing)空(kong)」做了一个比较清(qing)晰(xi)的總(zong)结：

1. 通过線(xian)性(xing)层的偏(pian)差(cha)调整来增(zeng)強(qiang)语言模型的性能。

2. 使(shi)用不相交参数进行联合训练来平(ping)衡(heng)视觉指令调整。

3. 使用视觉知识的早期融(rong)合增强文本和图像的理解能力。

4. 通过与專(zhuan)家(jia)集成来提高了多模态的推理能力。

线性层的偏差调整

LLaMA-Adapter在凍(dong)结的LLaMA模型上采(cai)用可学习的适应提示和零(ling)初(chu)始化(hua)注意机制，从而可以有效地整合新知识。

但(dan)是，参数更新受(shou)限于自适应提示和门控(kong)因子，沒(mei)有修(xiu)改LLMs的内部(bu)参数，这限制了它进行深度微调的能力。

鑒(jian)于此，研究人员提出了一种偏差调整策(ce)略(lve)，除(chu)了适应提示和门控因素(su)之外(wai)，进一步将指令提示融合到LLaMa中。

具体来說(shuo)，为了自适应地处理指令跟随数据的任(ren)務(wu)，研究人员首(shou)先(xian)解冻LLaMA 中的所(suo)有規(gui)範(fan)化层。

对于Transformer中的每(mei)个线性层，研究人员添(tian)加(jia)一个偏差和一个比例因子作为兩(liang)个可学习的参数。

研究人员将某(mou)个线性层的输入和預(yu)训练權(quan)重分(fen)别表(biao)示为 x 和 W。在LLaMA-Adapter V2中，研究人员使用偏置(zhi) b 和尺(chi)度 s 修改线性层为

与零初始化注意力类似(si)，研究人员分别用零和一初始化偏差和比例因子，以稳定早期阶段的训练过程(cheng)。

通过结合偏置调整策略和高质量指令数据，LLaMA-Adapter V2獲(huo)得了卓(zhuo)越(yue)的指令跟随能力。

值(zhi)得注意的是，新增参数的数量仅占(zhan)整个LLaMA的 0.04%（～5M），表明(ming) LLaMA-Adapter V2仍(reng)然是一种参数高效的方法。

使用不相交参数进行联合训练

研究人员目(mu)標(biao)是同时賦(fu)予(yu)LLaMA-Adapter V2生成長(chang)语言響(xiang)应和多模态理解的能力。

下图所示，研究人员提出了LLaMA-Adapter V2的联合训练范例，以利用图像文本字幕(mu)数据和純(chun)语言指令示例。

由于500K图像文本对和50K指令数据之間(jian)的数据量差异，直(zhi)接将它们組(zu)合起来进行優(you)化会嚴(yan)重損(sun)害(hai)LLaMA-Adapter的指令跟随能力。

因此，研究人员的联合训练策略优化了LLaMA-Adapter V2中不相交的参数组，分别用于图像文本对齊(qi)和指令跟随。

具体来说，只有视觉投(tou)影层和带门控的早期零初始化注意力针对图文字幕数据进行训练，而后期适应提示与零门控、未(wei)冻结范数、新添加的偏差和比例因子（或可選(xuan)的低(di)秩(zhi)适应）被(bei)用于从指令跟随数据学习。

不相交的参数优化很好(hao)地解決(jue)了图文理解和指令跟随之间的幹(gan)擾(rao)问題(ti)，这有助(zhu)于 LLaMA-Adapter V2的视觉指令跟随能力。

视觉知识的早期融合

为了避(bi)免(mian)视觉和语言微调之间的干扰，研究人员提出了一种简单的早期融合策略，以防(fang)止(zhi)输入视觉提示和适应提示之间的直接交互。

在LLaMA-Adapter中，输入的视觉提示由具有可学习视觉投影层的冻结视觉编碼(ma)器顺序(xu)编码，然后在每个插入层添加到自适应提示。

在LLaMA-Adapter V2中，研究人员将编码的视觉标記(ji)和自适应提示注入不同的Transformer层，而不将它们融合在一起，如下图所示。

对于数据集共享的自适应提示，研究人员跟随LLaMA-Adapter，将它们插入到最(zui)后L层（比如，L=30）。

对于输入的视觉提示，研究人员直接将它们与单詞(ci)标记連(lian)接起来，这是具有零初始化注意力的Transformer层，而不是将它们添加到自适应提示中。

与提出的联合训练一起，这种简单的视觉标记早期融合策略可以有效地解决两类微调目标之间的沖(chong)突。

这樣(yang)就使得参数高效的LLaMA-Adapter V2具有良(liang)好的多模态推理能力。

与专家集成

最近(jin)的视觉指令模型，如MiniGPT4和LLaMA需(xu)要大(da)规模的图像文本训练来连接视觉模型和LLM。

相比之下，研究人员的LLaMA-Adapter V2对更小规模的常見(jian)图像字幕数据进行了微调，使其数据效率(lv)更高。

然而，研究人员的方法的图像理解能力相对较弱(ruo)，导致(zhi)偶(ou)爾(er)出现不准确或无關(guan)的响应。

研究人员建議(yi)集成字幕、OCR和搜(sou)索(suo)引擎(qing)等专家系統(tong)，以補(bu)充(chong)LLaMA-Adapter V2額(e)外的视觉推理能力，而不是收集更多的图像文本数据或采用更强大的多模态模塊(kuai)。

如下图所示，研究人员利用字幕、检测和OCR等专家系统来增强LLaMA-Adapter V2的视觉指令跟随能力。

小编親(qin)测

小编立馬(ma)上手(shou)試(shi)了一波(bo)，输入这幅图。

Prompt是，可以向(xiang)我介(jie)紹(shao)一下这个電(dian)腦(nao)游戏嗎(ma)？

它就会在输出中告诉你，这是“塞(sai)尔達(da)傳(chuan)说：曠(kuang)野(ye)之息”，并为你详细介绍游戏内容(rong)。

针对双语表现比较好的模型Bilingual (CN / EN) ImageBind-LLM，我们先测了一个比较简单的问题，找(zhao)了一幅梵(fan)高的自畫(hua)像来给它看。

中文的回答内容上没有问题，但是表达上最后一句話(hua)似乎(hu)没有说完就斷(duan)了，类似的情況(kuang)在后面的测试里还反(fan)復(fu)出现了。

英文的回复内容和表达上都没有问题。

但是如果问题稍(shao)微難(nan)一点，小编实测后发现，它的英文能力很强，但中文的理解力明显就不是很行。

测狗(gou)狗幣(bi)的时候(hou)，它就鬧(nao)笑(xiao)话了。

没有看出图片的精髓(sui)，还“指狗为貓(mao)”。

在视频的表现中我们找了一段Dota2 TI8的名局(ju)片段，用中文问它，他的回答就完全是不懂(dong)裝(zhuang)懂。

但是同样的游戏錄(lu)像，用英文提问，回答得就比较令人满意。

游戏识别对了，而且介绍的内容也都很靠(kao)譜(pu)。

我们再(zai)测了一下声音，找了一首黴(mei)霉的歌(ge)放进去(qu)。

英文的回复直接猜了一个歌手，但是没猜对。

網(wang)友反应

前威(wei)斯(si)康(kang)星大学教授(shou)第(di)一时间发推说自己(ji)上手用LLaMA-Adapter微调了一个40B Falcon的模型。

在这条微博(bo)下面他回复了大家提出的相关问题，对LLaMA-Adapter的評(ping)價(jia)非常高。

他说如果不用LLaMA-Adapter微调7B的模型，至(zhi)少(shao)需要8个A100GPU，自己用了LLaMA-Adapter只用了一块GPU，门槛大大降(jiang)低！

另(ling)外一位(wei)网友詢(xun)问和Lora/qlora/full相比，推理质量如何(he)，他回答说自己正在体验，进一步的信息稍后带来。

参考(kao)資(zi)料(liao)：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/626278423返(fan)回搜狐(hu)，查(zha)看更多

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