汽车广告促销案例
如何选择适合自己的汽车广告促销活动？
作为一个有经验的销售人员，我了解汽车广告促销活动对于销售的重要性。但是在选择适合自己的促销活动时，我们需要考虑很多因素，如何确保活动的有效性和合法性呢？下面我会从多个角度分析，帮助您更好地选择适合自己的汽车广告促销活动。
1.了解自己的目标客户群体
在选择汽车广告促销活动时，了解自己的目标客户群体非常重要。我们需要根据不同的客户群体的需求和喜好，选择不同的促销方式和内容。例如，如果我们的目标客户群体是年轻人，我们可以选择更具有互动性的促销方式，如举办线上抽奖或者分享抽奖活动，或者提供一些与年轻人兴趣相关的礼品或服务。
2.选择类型合法的汽车广告促销活动
在选择汽车广告促销活动时，我们需要考虑合法性的问题。中国的广告法规定，广告宣传不能含有虚假内容，不得利用歧义或者误导消费者等。所以我们需要选择符合法律法规的促销方式。例如，我们可以选择举办特价销售活动或者提供赠品或者折扣等。
3.选择适合自己品牌特色的汽车广告促销活动
在选择汽车广告促销活动时，我们需要考虑自己品牌的特色和定位。例如，如果我们的品牌定位是高端豪华，我们可以选择提供更具有高端品质的服务或者礼品，如提供豪华酒店住宿券或者高端品牌化妆品套装等。如果我们的品牌是注重环保和节能，我们可以选择推出环保主题的促销活动，如推出绿色出行活动或者环保车辆换购活动等。
在选择适合自己的汽车广告促销活动时，我们需要从多个角度进行考虑，但是最重要的是考虑我们的客户需求和合法性等。只有这样才能更好地提高我们销售的效果和品牌形象。
如果您对汽车广告促销活动有任何疑问，欢迎联系我们的客服咨询。
结论
选择适合自己的汽车广告促销活动非常重要，我们需要考虑客户需求、合法性和自己的品牌特色。只有这样才能更好地提高我们销售的效果和品牌形象。如果您想要参加汽车广告促销活动，欢迎联系我们的客服咨询。
汽车广告促销案例随机日志
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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>幾(ji)行(xing)代(dai)碼(ma)，GPT-3變(bian)ChatGPT！吳(wu)恩(en)達(da)高(gao)徒(tu)、華(hua)人(ren)CEO震(zhen)撼(han)發(fa)布(bu)Lamini引(yin)擎(qing) 新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao) 編(bian)輯(ji)：Aeneas 好(hao)困(kun) 【新智元導(dao)讀(du)】這(zhe)個(ge)全(quan)新发布的(de)Lamini引擎，大(da)大拉(la)低(di)了(le)模(mo)型(xing)訓(xun)練(lian)的門(men)檻(kan)，開(kai)发者(zhe)人手(shou)壹(yi)个ChatGPT的夢(meng)想(xiang)成(cheng)真(zhen)了。 快(kuai)速(su)定(ding)制(zhi)模型的LLM引擎Lamini來(lai)了，开发者狂(kuang)喜(xi)！ ChatGPT雖(sui)好，但(dan)始(shi)終(zhong)有(you)门槛。通(tong)常(chang)，只(zhi)有擁(yong)有AI博(bo)士(shi)學(xue)位(wei)的大型機(ji)器(qi)学習(xi)團(tuan)隊(dui)，才(cai)能(neng)这樣(yang)训练一个模型。 為(wei)了把(ba)这个门槛打(da)下(xia)来， 团队構(gou)建(jian)了Lamini引擎，從(cong)此(ci)，每(mei)个开发者都(dou)能夠(gou)拥有从GPT-3训练ChatGPT的超(chao)能力(li)！ 劃(hua)重(zhong)點(dian)：可(ke)以(yi)商(shang)用(yong)！可以商用！可以商用！ 項(xiang)目(mu)地(di)址(zhi)：https://github.com/lamini-ai/lamini/ Lamini的开发团队表(biao)示(shi)，妳(ni)需(xu)要(yao)的只是(shi)几行代码，就(jiu)可以用托(tuo)管(guan)數(shu)據(ju)生(sheng)成器倆(liang)训练自(zi)己(ji)的LLM，包(bao)括(kuo)權(quan)重和(he)其(qi)他(ta)所(suo)有的內(nei)容(rong)。 此外(wai)，你也(ye)可以使(shi)用开源(yuan)的LLM，用Lamini庫(ku)對(dui)生成的数据進(jin)行微(wei)調(tiao)。以及(ji)訪(fang)問(wen)完(wan)整(zheng)的LLM训练模塊(kuai)，使用从LoRa等(deng)速度(du)優(you)化(hua)，到(dao)虛(xu)擬(ni)私(si)有雲(yun) (VPC) 部(bu)署(shu)等企(qi)業(ye)功(gong)能。 对此，英(ying)偉(wei)达科(ke)学家(jia)Jim Fan表示， LLaMa+自定義(yi)数据正(zheng)在(zai)成为新的範(fan)式(shi)，而(er)Lamini的推(tui)出(chu)也帶(dai)了一種(zhong)全新的模式——FaaS，微调即(ji)服(fu)務(wu)。 MLOps的未(wei)来是「LMOps」。哪(na)裏(li)有標(biao)準(zhun)化，哪里就有机會(hui)。 OpenAI科学家，前(qian)特(te)斯(si)拉人工(gong)智能總(zong)監(jian)Andrej Karpathy也表示，LLM定制化的生態(tai)正在愈(yu)发火(huo)爆(bao)。 训LLM就像(xiang)prompt-tuning一样簡(jian)單(dan) 寫(xie)一个prompt如(ru)此容易(yi)，但想要从基(ji)礎(chu)模型训练出一个大語(yu)言(yan)模型，卻(que)是如此困難(nan)。 因(yin)为需要花(hua)費(fei)大量(liang)時(shi)間(jian)，来找(zhao)出微调模型失(shi)敗(bai)的原(yuan)因，所以对数据集(ji)微调的叠(die)代周(zhou)期(qi)都是以月(yue)为单位的。 與(yu)之(zhi)相(xiang)反(fan)，微调prompt的迭代，只需要几秒(miao)鐘(zhong)，並(bing)且(qie)在几个小(xiao)时内，性(xing)能都能保(bao)持(chi)穩(wen)定。 这个過(guo)程(cheng)只需要把有限(xian)数量的数据整合(he)到prompt中(zhong)就可以了，并不(bu)需要動(dong)輒(zhe)几TB的数据。 ChatGPT的誕(dan)生十(shi)分(fen)艱(jian)难，OpenAI的团队花了几个月的时间，在基础的GPT-3模型上(shang)微调，并进行RLHF。这个门槛極(ji)高，只有大型的ML团队才能完成这种训练。 有500強(qiang)企业的技(ji)術(shu)負(fu)責(ze)人这样抱(bao)怨(yuan)过：「我(wo)們(men)团队的10名(ming)机器学习工程師(shi)用了OpenAI的微调API，結(jie)果(guo)我们的模型反而变得(de)更(geng)差(cha)了，怎(zen)麽(me)辦(ban)啊(a)。」 「我真的不知(zhi)道該(gai)怎么充(chong)分利(li)用数据，我已(yi)經(jing)用盡(jin)了所有从在線(xian)教(jiao)程中能学到的prompt魔(mo)法(fa)了。」 这，就是研(yan)究(jiu)者构建Lamini的原因：讓(rang)每个开发者可以直(zhi)接(jie)从GPT-3训练ChatGPT。 任(ren)意(yi)LLM，秒变ChatGPT！ Lamini是一个LLM引擎，可以让不僅(jin)仅是机器学习專(zhuan)家的任何(he)开发人員(yuan)，都能在大型数据集中，把高性能的LLM训练得像ChatGPT一样好。 这个过程，只需要Laimini库的几行代码即可。 值(zhi)得註(zhu)意的是，这个库中的优化（optimization）遠(yuan)远超出了現(xian)在开发者可以使用的范圍(wei)，从更具(ju)挑(tiao)戰(zhan)性的优化（如RLHF）到更简单的优化（如減(jian)少(shao)幻(huan)覺(jiao)）。 比(bi)如，你想从不同(tong)的角(jiao)度生成一个廣(guang)告(gao)文(wen)案(an)。 首(shou)先(xian)，从llama模块导入(ru)LLM引擎： 接下来，需要定义輸(shu)入和输出類(lei)型。注意，这里一定要包括上下文（Context），因为可以有助(zhu)於(yu)LLM在自然(ran)语言中进行理(li)解(jie)。 classAdAspects(Type): tone: str = Context("tone of the marketing copy") product_features: list = Context("product features to promote") audience: str = Context("target audience for the message") subject: str = Context("subject or topic of the message") goal: str = Context("goal of this marketing campaign and message") classAdCopy(Type): title: str = Context("google ad title tag") deion: str = Context("google ad deion") keywords: list = Context("keywords for the search engine") 然後(hou)就可以开始提(ti)问了： 语氣(qi)：大膽(dan)，但不傲(ao)慢(man) 特色(se)：亞(ya)洲(zhou)醬(jiang)料(liao)和香(xiang)料、家常调料和套(tao)餐(can)包，可以輕(qing)松(song)在家烹(peng)飪(ren)。 模型输出： 嘗(chang)試(shi) Omsom 的美(mei)味(wei)亚洲酱料、香料、家常调料和套餐包。轻松为家人在家做(zuo)出美味佳(jia)肴(yao)。 如何創(chuang)建自己的「ChatGPT」 基础模型能理解一般(ban)的英语，但如果需要它(ta)们学习一些(xie)垂(chui)直语言和規(gui)則(ze)，prompt微调并不足(zu)够，很(hen)多(duo)时候(hou)我们都需要构建自己的LLM。 利用用下面(mian)这个步(bu)驟(zhou)，就能獲(huo)得像ChatGPT一样遵(zun)循(xun)指(zhi)令(ling)的LLM。 尝试prompt-tuning ChatGPT或(huo)其他模型 可以使用Lamini库的API，在不同模型之间快速进行prompt-tuning，只需一行代码，即可在OpenAI和开源模型之间切(qie)換(huan)。 Lamini库已经优化了正確(que)的prompt，这样开发者就可以使用不同的模型，不必(bi)擔(dan)心(xin)如何为每个模型設(she)置(zhi)prompt的格(ge)式。 构建一个包含(han)输入-输出对的大型数据集 这些数据集会向(xiang)模型展(zhan)示，它應(ying)该如何響(xiang)应输入，無(wu)論(lun)是遵循英文說(shuo)明(ming)，還(hai)是以JSON响应。 研究者剛(gang)刚发布了一个只有几行代码的repo，使用Lamini库，仅从100个数据点中，就能生成50k数据点。 而且因为使用Lamini库来啟(qi)动Lamini引擎，所以这个过程根(gen)本(ben)不需要用到GPU。 在repo中，已经包含一个开源的70+k数据集。 项目地址：https://github.com/lamini-ai/lamini/ 在大型数据集上微调基础模型 除(chu)了数据生成器，研究者还发布了一个LLM，它使用Lamini对生成的数据进行了微调。以编程方(fang)式執(zhi)行此操(cao)作(zuo)的功能也会很快发布。 也可以把OpenAI的微调API作为起(qi)步。 在微调模型上进行RLHF 使用Lamini，就不再(zai)需要大型ML和人工标記(ji)团队来運(yun)行RLHF。 部署到云端(duan) 只需点擊(ji)產(chan)品(pin)或功能中的API端点即可。 专为LLM打造(zao)的数据生成器 简单来说，依(yi)照(zhao)以下几个步骤，就可以训练自己的大语言模型了。 用于优化prompt微调和类型化输出（typed outputs ）的 Lamini库。 用于微调和RLHF的高級(ji)Lamini库，只需几行代码。 史(shi)上首个托管数据生成器，用于创建数据，来训练遵循指令的LLM。注意，已获得商业使用許(xu)可！ 开源的指令跟(gen)隨(sui)（instruction-following）LLM，使用上述(shu)工具，只需几行代码即可完成。 Lamini数据生成器是一个LLM管线，它采(cai)用原始的100多條(tiao)指令的小集合，与預(yu)期的响应配(pei)对，生成50k+新的配对，靈(ling)感(gan)来自Stanford的Alpaca 。这个生成管线使用Lamini库来定义和调用 LLM，以生成不同但相似(si)的指令和响应对。 根据这些数据训练后，你的LLM会遵循这些指示，因而得到改(gai)进。对于使用开源LLM的生成管线，研究者提供(gong)了一个很好的默(mo)認(ren)值，Lamini Open和Lamini Instruct。 随著(zhe)每天(tian)新的LLM发布，研究者都会將(jiang)默认值更新为性能最(zui)佳的模型。在目前的版(ban)本中，Lamini Open用的是EleutherAI的Pythia，Lamini Instruct用的是Databricks的Dolly。 Lamini Open会生成更多指令，而Lamini Instruct会生成这些指令的成对响应。 最终生成的数据集可供免(mian)费商业使用，已经通过CC-BY许可。 仅用一行代码，就可以将Lamini库的默认值换成其他开源或OpenAI模型。 研究者发现，OpenAI模型的平(ping)均(jun)表现更好，但它们的许可限制了将生成数据用于训练类ChatGPT模型的商用。 对生成数据进行微调 在这个过程中，生成的数据会質(zhi)量不一。 在微调之前，下一步就是将生成的数据过濾(lv)为高质量数据。 然后，Lamini会通过在这个过滤后生成的数据集上训练基础模型，来创建自定义LLM。 研究者已经发布了一个开源指令跟随LLM（CC-BY 许可），可以用Lamini来训练Pythia基础模型，生成的37k指令是从70k中篩(shai)選(xuan)出来的。 顯(xian)然，Lamini库的出现，让迭代周期变得更快、更有效(xiao)，有更多的人能够构建模型，而不仅仅是试驗(yan)各(ge)种prompt。 团队介(jie)紹(shao) Sharon Zhou是Lamini的聯(lian)合创始人兼(jian)首席(xi)执行官(guan)。 个人主(zhu)頁(ye)：https://sharonzhou.me/ 她(ta)在哈(ha)佛(fo)大学获得了計(ji)算(suan)机科学与古(gu)典(dian)文学联合学士学位，并以最高榮(rong)譽(yu)获得了碩(shuo)士学位。 随后，她在斯坦(tan)福(fu)大学获得了计算机科学博士学位，师从吴恩达。 2022年(nian)，29歲(sui)的Zhou入选《麻(ma)省(sheng)理工科技評(ping)论》「35岁以下科技创新35人」。 Gregory Diamos是MLPerf的联合创始人。 他曾(zeng)是百(bai)度矽(gui)谷(gu)AI實(shi)验室(shi)的创始成员，对DeepSpeech和DeepVoice系(xi)統(tong)有貢(gong)獻(xian)。 參(can)考(kao)資(zi)料： https://lamini.ai/blog/introducing-lamini返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看(kan)更多 责任编辑：