长城葡萄酒广告语创意分析

长城葡萄酒成立于1949年，是中国最大的葡萄酒生产商之一。作为一家知名酒类品牌，长城葡萄酒广告语的创意备受瞩目。广告语的创意非常重要，它需要传递品牌的核心价值，吸引和留住目标群体的注意力，同时符合中国广告法的要求。

长城葡萄酒的广告语“长城葡萄酒，中国的骄傲”是一句简洁而有力的广告语。这句广告语准确地传达了品牌的核心价值，即代表中国酿酒工业的辉煌历史和现代化水平。它也利用了“骄傲”这个情感词，希望消费者更加自豪地购买并享受长城葡萄酒。

长城葡萄酒的广告语创意还可以通过对消费者特定需求的回应来吸引他们。例如，通过以健康和环保为主题的广告语来吸引那些注重健康饮食和健身的消费者。长城葡萄酒的广告语可以表达出他们的信念和价值观，建立起更加深入的情感联系，激发消费者购买的热情。

广告文案的重要性

广告文案是广告成功的关键因素之一。一个好的广告文案能够让消费者产生共鸣，使他们更愿意购买产品或服务。要创作一个成功的广告文案，需要首先了解目标客户的需求和偏好。对于长城葡萄酒这样的消费品品牌来说，文案需要讲述品牌的故事，以便与消费者建立联系。

此外，广告文案还需要具有创意性。创意是吸引消费者注意的关键，因为消费者经常在广告信息的洪流中浏览，只有创意的广告才能留下深刻的印象。通过使用一些幽默、反转和其他吸引人的手法，广告文案可以使消费者在瞬间记住品牌和产品。

广告法的要求

在广告创意时，需要遵守中国的广告法。例如，广告文案不能误导消费者，诱导消费者购买。广告文案中不能涉及虚假宣传。广告也不应该侮辱或歧视任何个人或群体，包括性别、种族、宗教和性取向。

广告法还规定了一些特殊的要求，例如，广告对儿童的影响必须有限制。广告应该避免在未成年人可能看到的地方出现。在长城葡萄酒的广告中，他们需要注意保持一个合适的形象，以便更好地吸引年轻受众，同时也要避免特别瞄准年轻人。

结论

通过创意性、符合广告法的广告语，长城葡萄酒成功地将品牌形象树立在中国市场。广告文案的创作需要考虑到消费者的需求和偏好，以及吸引人的创意和保持符合法律和道德的标准。创意的广告语可以为品牌增添无形的价值，吸引越来越多的消费者。长城葡萄酒的广告语是一个成功的例子，它证明了好的广告语创意对于品牌建立和维护至关重要。

长城葡萄酒广告语创意分析随机日志

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新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：LRS

【新智元導(dao)讀(du)】从零打(da)造(zao)ChatGPT，AI从業(ye)者(zhe)大(da)團(tuan)結(jie)！

Meta AI开源的(de)大羊(yang)駝(tuo)LLaMA模(mo)型(xing)徹(che)底(di)點(dian)燃(ran)了(le)开源社(she)區(qu)的熱(re)情(qing)，並(bing)在(zai)此(ci)基(ji)礎(chu)上(shang)相(xiang)繼(ji)开發(fa)出(chu)了各(ge)種(zhong)類(lei)ChatGPT的羊驼Alpaca, Vicuna等。

但(dan)Meta只(zhi)是(shi)开源了LLaMA的權(quan)重(zhong)，训练用(yong)到(dao)的數(shu)據(ju)集并沒(mei)有(you)开源出來(lai)，對(dui)於(yu)那(na)些(xie)想(xiang)从頭(tou)开始(shi)训练LLaMA的从业者来說(shuo)，目(mu)前(qian)還(hai)没有开源方(fang)案(an)。

最(zui)近(jin)，由(you)Ontocord.AI，蘇(su)黎(li)世(shi)聯(lian)邦(bang)理(li)工(gong)學(xue)院(yuan)DS3Lab，斯坦福CRFM，斯坦福Hazy Research 和(he)蒙(meng)特(te)利(li)爾(er)学習(xi)算(suan)法(fa)研(yan)究(jiu)所(suo)的宣(xuan)布(bu)开启「红睡衣」（RedPajama）计划，旨(zhi)在生(sheng)成(cheng)可(ke)复現(xian)、完(wan)全(quan)开放(fang)、最先進(jin)的語(yu)言(yan)模型，即(ji)从零壹(yi)直(zhi)开源到ChatGPT！

下(xia)載(zai)地(di)址(zhi)：

https://huggingface.co/datasets/togethercomputer/RedPajama-Data-1T

預(yu)處(chu)理倉(cang)庫(ku)：https://github.com/togethercomputer/RedPajama-Data

「红睡衣」开源计划總(zong)共(gong)包(bao)括(kuo)三(san)部(bu)分(fen)：

1. 高(gao)質(zhi)量(liang)、大規(gui)模、高覆(fu)蓋(gai)度(du)的预训练数据集；

2. 在预训练数据集上训练出的基础模型；

3. 指(zhi)令(ling)調(tiao)優(you)数据集和模型，比(bi)基本(ben)模型更(geng)安(an)全、可靠(kao)。

目前红睡衣计划中(zhong)的第(di)一部分，即预训练数据集RedPajama-Data-1T已(yi)开源，包括七(qi)個(ge)子(zi)集，經(jing)過(guo)预处理後(hou)得(de)到的token数量大致(zhi)可以(yi)匹(pi)配(pei)Meta在原(yuan)始LLaMA論(lun)文(wen)中报告(gao)的数量，并且(qie)数据预处理相關(guan)腳(jiao)本也(ye)已开源。

完整(zheng)的RedPajama-Data-1T数据集需(xu)要(yao)的存(cun)儲(chu)容(rong)量為(wei)壓(ya)縮(suo)后3TB，解(jie)压后5TB，有條(tiao)件(jian)、有網(wang)速(su)的小(xiao)夥(huo)伴(ban)可以开始搞(gao)起(qi)来了！

目前开发团隊(dui)正(zheng)在橡(xiang)樹(shu)嶺(ling)領(ling)导计算設(she)施(shi)(OLCF)的支(zhi)持(chi)下开始训练模型，预计幾(ji)周(zhou)后即可开源。

通(tong)过OpenChatKit，研究人(ren)員(yuan)已经收(shou)到了数十(shi)万条高质量的自(zi)然(ran)用戶(hu)指令，將(jiang)用于发布 RedPajama 模型的指令优化(hua)版(ban)本。

复刻LLaMA

2023年(nian)2月(yue)27日(ri)，Meta推(tui)出LLaMa并发布了相关论文。

论文鏈(lian)接(jie)：https://arxiv.org/pdf/2302.13971.pdf

LLaMa實(shi)際(ji)上是一組(zu)基础语言模型的統(tong)稱(cheng)，其(qi)參(can)数範(fan)圍(wei)从70亿到650亿不(bu)等，其中LLaMA-13B（130亿参数）版本甚(shen)至(zhi)在大多(duo)数基準(zhun)測(ce)試(shi)中都(dou)优于1750亿参数的GPT-3；最大的LLaMA-65B和Chinchilla-70B和PaLM-540B相比也不落(luo)下風(feng)。

和之(zhi)前的大模型不同(tong)的是，LLaMa完全使(shi)用「公(gong)开数据集」就(jiu)達(da)到了SOTA，并不存在其他(ta)模型中「不可告人」的秘(mi)密(mi)，無(wu)需使用專(zhuan)用或(huo)只存在于虛(xu)空(kong)中的数据集。

具(ju)體(ti)使用的数据集和预处理操(cao)作(zuo)如(ru)下。

English CommonCrawl-占(zhan)比67%

使用CCNet pipeline对五(wu)个CommonCrawl dumps（2017-2020年）进行(xing)预处理，刪(shan)除(chu)重复的行，并用fastText線(xian)性(xing)分类器(qi)进行语言分类，去(qu)除非(fei)英(ying)语頁(ye)面(mian)，并用ngram语言模型过濾(lv)低(di)质量內(nei)容。

还训练了一个线性模型来对維(wei)基百(bai)科(ke)中用作参考(kao)文獻(xian)的页面與(yu)隨(sui)機(ji)采(cai)樣(yang)的页面进行分类，并去除未(wei)被(bei)分类为参考文献的页面。

C4-占比15%

在探(tan)索(suo)实驗(yan)中，研究人员觀(guan)察(cha)到使用多样化的预处理CommonCrawl数据集可以提(ti)高性能(neng)，所以将公开的C4数据集納(na)入(ru)我(wo)們(men)的数据。

Github-占比4.5%

使用谷(gu)歌(ge)BigQuery上的GitHub公共数据集，只保(bao)留(liu)在Apache、BSD和MIT許(xu)可下发布的項(xiang)目。

然后用基于行長(chang)或字(zi)母(mu)数字字符(fu)比例(li)的启发式(shi)方法过滤了低质量的文件，并用正則(ze)表(biao)达式删除了HTML boilerplate（如<header>等）。

最后在文件層(ceng)面上对所生成的数据集进行重复计算，并进行精(jing)確(que)匹配。

维基百科-占比4.5%

数据集中添(tian)加(jia)了2022年6月至8月期(qi)間(jian)的维基百科dumps，涵(han)盖20种语言，包括使用拉(la)丁(ding)字母或西(xi)裏(li)尔字母的语言，具体为bg, ca, cs, da, de, en, es, fr, hr, hu, it, nl, pl, pt, ro, ru, sl, sr, sv, uk；然后对数据进行预处理，以去除超(chao)链接、評(ping)论和其他格(ge)式化的html模板(ban)。

Gutenberg and Books3-占比4.5%

训练数据集中包括兩(liang)个書(shu)籍(ji)相关的语料(liao)库，Gutenberg Project为公共领域(yu)的书籍；ThePile中Books3部分是一个用于训练大型语言模型的公开数据集。

预处理操作主(zhu)要是删除重复内容超过90%的书籍。

ArXiv-占比2.5%

通过处理arXiv的Latex文件将科学数据添加到训练数据集中，删除了第一節(jie)之前的所有内容，以及(ji)书目；还删除了.tex文件中的註(zhu)釋(shi)，以及用户寫(xie)的内联擴(kuo)展(zhan)的定(ding)義(yi)和宏(hong)，以提高不同论文的一致性。

Stack Exchange-占比2%

Stack Exchange是一个高质量問(wen)題(ti)和答(da)案的网站(zhan)，涵盖了从计算机科学到化学等不同领域。保留了28个最大网站的数据，删除了文本中的HTML標(biao)簽(qian)，并按(an)分数（从高到低）对答案进行了排(pai)序(xu)。

分詞(ci)器（Tokenizer）

根(gen)据SentencePiece的实现使用字节对编碼(ma)（byte-pair-encoding，BPE）算法对数据进行分词，其中連(lian)續(xu)的数字被分割(ge)成單(dan)个数字。

最終(zhong)整个训练数据集在分词后獲(huo)得了大約(yue)1.4T的tokens，除了维基百科和圖(tu)书数据外(wai)，其他的数据在训练期间只使用一次(ci)，总共进行了约两个epochs

参考資(zi)料：

https://www.together.xyz/blog/redpajama返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看(kan)更多

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