京东广告 平台案例

京东广告平台的优势

京东广告平台是京东商城的一项服务,为广告主提供了一种针对京东平台的精准投放广告的渠道。与其他广告平台相比,京东广告平台具有以下优势:

  • 精准投放:京东广告平台可以根据广告主的需求,选择适合的投放位置,将广告展示给目标受众。
  • 高效转化:京东商城平台日均访问量超过1亿,广告在这样的流量下投放,可以更好地实现转化率。
  • 优质用户:京东商城平台的用户主要是消费者,这些用户的购买力较强,对于广告主来说是非常有价值的。
电商广告

下面我们来一探究竟,京东广告平台是如何实现精准投放的。

京东广告平台的精准投放

京东广告平台可以通过多种方式实现精准投放,以下是几种常见的方式:

  1. 搜索广告:当用户在京东商城中搜索特定的关键词时,相关的广告就会出现在搜索结果页上。这种广告方式非常精准,因为用户已经在主动搜索与该广告相关的信息。
  2. 商品推广:这种广告方式可以将广告展示在京东商城平台的商品详情页面中,这样用户在浏览商品时就会看到相关的广告。这种广告方式也属于精准投放,因为广告内容与用户正在浏览的商品相关。
  3. 类目推广:这种广告方式可以将广告展示在京东商城平台的特定类目页面中,这样用户在浏览该类别商品时就会看到相关的广告。这种广告方式可以将广告投放给对该类别商品感兴趣的用户。
广告投放

通过上述方式,京东广告平台可以实现精准投放,将广告展示给目标受众。

结论

京东广告平台是一个非常有价值的广告投放渠道,它可以帮助广告主实现精准投放,并将广告展示给目标受众。通过京东广告平台的投放,广告主可以获得更多的曝光和转化率,从而提高业务的收益。如果您也需要在京东商城平台上投放广告,不妨咨询一下京东客服,了解更多投放细节。

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京东广告 平台案例特色

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京东广告 平台案例亮点

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新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji):Cris

【新智元導(dao)讀(du)】谷歌的(de)這(zhe)項(xiang)研(yan)究(jiu),很(hen)可(ke)能是(shi)我(wo)們(men)邁(mai)向(xiang)AGI的壹(yi)大步(bu)。

由(you)於(yu)可以(yi)做(zuo)一些(xie)沒(mei)訓(xun)練(lian)過(guo)的事(shi)情(qing),大型语言模型似(si)乎(hu)具(ju)有(you)某(mou)種(zhong)魔(mo)力(li),也(ye)因(yin)此(ci)成(cheng)為(wei)了(le)媒(mei)體(ti)和(he)研究員(yuan)炒(chao)作(zuo)和關(guan)註(zhu)的焦(jiao)點(dian)。

當(dang)擴(kuo)展(zhan)大型语言模型時(shi),偶(ou)爾(er)會(hui)出(chu)現(xian)一些較(jiao)小(xiao)模型没有的新能力,这种類(lei)似于「創(chuang)造(zao)力」的屬(shu)性被(bei)稱(cheng)作「突(tu)现」能力,代(dai)表(biao)我们向通(tong)用(yong)人(ren)工(gong)智能迈進(jin)了一大步。

如(ru)今(jin),來(lai)自(zi)谷歌、斯(si)坦(tan)福(fu)、Deepmind和北(bei)卡(ka)羅(luo)来納(na)大學(xue)的研究人员,正(zheng)在(zai)探(tan)索(suo)大型语言模型中(zhong)的「突现」能力。

解(jie)碼(ma)器(qi)提示(shi)的 DALL-E

神奇(qi)的「突现」能力

自然(ran)语言處(chu)理(li)(NLP)已(yi)經(jing)被基(ji)于大量文(wen)本(ben)数據(ju)训练的语言模型徹(che)底(di)改(gai)變(bian)。扩大语言模型的規(gui)模通常(chang)会提高(gao)一系(xi)列(lie)下(xia)遊(you)NLP任(ren)務(wu)的性能和樣(yang)本效(xiao)率(lv)。

在許(xu)多(duo)情況(kuang)下,我们可以通过推(tui)斷(duan)较小模型的性能趨(qu)勢(shi)預(yu)測(ce)大型语言模型的性能。例(li)如,规模對(dui)语言模型困(kun)惑(huo)的影(ying)響(xiang)已被驗(yan)證(zheng)跨(kua)越(yue)超(chao)过七(qi)個(ge)数量級(ji)。

然而(er),某些其(qi)他(ta)任务的性能卻(que)並(bing)没有以可预测的方(fang)式(shi)提高。

例如,GPT-3的論(lun)文表明(ming),语言模型執(zhi)行(xing)多位(wei)数加(jia)法(fa)的能力对于從(cong)100M到(dao)13B参数的模型具有平(ping)坦的縮(suo)放(fang)曲(qu)線(xian),近(jin)似隨(sui)機(ji),但(dan)会在一个節(jie)点造成性能的飛(fei)升。

鑒(jian)于语言模型在NLP研究中的應(ying)用越来越多,因此更(geng)好(hao)地(di)理解这些可能意(yi)外(wai)出现的能力非(fei)常重(zhong)要(yao)。

在近期(qi)发表在机器学習(xi)研究(TMLR)上(shang)的论文「大型语言模型的突现能力」中,研究人员展示了数十(shi)个扩展语言模型所(suo)產(chan)生(sheng)的「突现」能力的例子(zi)。

这种「突现」能力的存(cun)在提出了一个問(wen)題(ti),即(ji)額(e)外的缩放是否(fou)能进一步扩大语言模型的能力範(fan)圍(wei)。

某些提示和微(wei)調(tiao)方法只(zhi)会在更大的模型中产生改进

「突现」提示任务

首(shou)先(xian),我们討(tao)论在提示任务中可能出现的「突现」能力。

在此类任务中,预先训练的语言模型会被提示执行下一个單(dan)詞(ci)预测的任务,并通过完(wan)成响应来执行任务。

如果(guo)没有任何(he)进一步的微调,语言模型通常可以执行训练期間(jian)没有看(kan)到的任务。

当任务在特(te)定(ding)规模閾(yu)值(zhi)下不(bu)可预测地从随机性能飆(biao)升至(zhi)高于随机性能时,我们將(jiang)其称为「突现」任务。

在每(mei)种情况下,语言模型的表现都(dou)很差(cha),对模型大小的依(yi)賴(lai)性很小,直(zhi)到達(da)到某个阈值——它(ta)们的性能驟(zhou)升。

对于足(zu)夠(gou)规模的模型,这些任务的性能只会变得(de)非随机——例如,算(suan)術(shu)和多任务NLU任务的训练每秒(miao)浮(fu)点運(yun)算次(ci)数(FLOP)超过10的22次方,上下文任务中单词的训练FLOP超过10的24次方。

「突现」提示策(ce)略(lve)

第(di)二(er)类「突现」能力包(bao)括(kuo)增(zeng)強(qiang)语言模型能力的提示策略。

提示策略是用于提示的廣(guang)泛(fan)范式,可应用于一系列不同(tong)的任务。当它们对小型模型失(shi)敗(bai)并且(qie)只能由足够大的模型使(shi)用时,它们被認(ren)为是可「突现」的。

思(si)維(wei)鏈(lian)提示是「突现」提示策略的一个典(dian)型示例,提示模型在給(gei)出最(zui)終(zhong)答(da)案(an)之(zhi)前(qian)生成一系列中间步骤。

思维链提示使语言模型能够执行需(xu)要復(fu)雜(za)推理的任务,例如多步数学单词问题。

值得一提的是,模型無(wu)需经过明確(que)培(pei)训即可獲(huo)得思维链推理的能力,下圖(tu)則(ze)顯(xian)示了一个思维链提示的示例。

思维链提示的實(shi)证結(jie)果如下所示。

对于较小的模型,应用思维链提示并不会優(you)于標(biao)準(zhun)提示,例如当应用于GSM8K时,这是一个具有挑(tiao)戰(zhan)性的数学文字(zi)问题基准。

然而对于大型模型,思维链提示在GSM8K上达到了57%的解決(jue)率,在我们的测試(shi)中性能显著(zhu)提升。

研究「突现」能力的意義(yi)

那(na)麽(me)研究「突现」能力,又(you)究竟(jing)有什(shen)么意义呢(ne)?

例如,由于「突现」小样本提示能力和策略没有在预训练中明确编码,研究人员可能不知(zhi)道当前语言模型的小样本提示能力的全(quan)部(bu)范围。

此外,进一步扩展是否会潛(qian)在地賦(fu)予(yu)更大的模型「突现」能力,这个问题同样十分(fen)重要。

为什么会出现「突现」能力? 当某些能力出现时,语言模型的新现实世(shi)界(jie)应用会被解鎖(suo)嗎(ma)? 由于計(ji)算資(zi)源(yuan)昂(ang)貴(gui),能否在不增加扩展性的情况下通过其他方法解锁突现」能力(例如更好的模型架(jia)構(gou)或(huo)训练技术)?

研究人员表示,这些问题尚(shang)且不得而知。

不过随著(zhe)NLP領(ling)域(yu)的不断发展,分析(xi)和理解语言模型的行为,包括由缩放产生的「突现」能力,是十分重要的。

参考(kao)资料(liao):

https://ai.googleblog.com/2022/11/characterizing-emergent-phenomena-in.html

https://the-decoder.com/google-explores-emergent-abilities-in-large-ai-models/

https://the-decoder.com/deeper-insights-for-ai-language-models-chain-of-thought-prompting-as-a-key-factor/返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu),查(zha)看更多

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