2017央视广告收费标准：精准高效的广告投放
2017央视广告收费标准：精准高效的广告投放
1. 电视广告仍是市场营销的重要手段
随着互联网的不断普及，很多企业开始将营销重心转向了网络。但实际上，电视广告仍是市场营销的重要手段之一。之所以如此，是因为电视广告具有以下优势：
第一，电视广告在传达企业和产品形象上非常有效。相对于其他营销方式，电视广告能够更好地传递品牌信息，塑造企业形象，提高产品知名度。
第二，电视广告具有广泛的受众基础。虽然互联网的用户数量也非常庞大，但是相对于电视，网络用户的受众范围并不广泛。电视广告可以让企业更加全面地覆盖受众，进而实现更好的宣传效果。
第三，电视广告的受众更加容易接受。相比于网络广告可能存在的繁琐和冗长，电视广告更加简洁明了，让受众更容易理解和接受。
2. 2017央视广告收费标准及其优势
2017年，央视推出了一系列新的广告收费标准。相比于以往的标准，新的收费标准更加精准高效，具有以下优势：
第一，新的收费标准更加精细化。央视将按照电视节目的不同时间段和收视率，对广告收费进行不同的定价。这样一来，企业可以更加精准地选择广告投放时间和方式，提高广告投放效果。
第二，新的收费标准更加公开透明。央视公布了所有广告收费的具体标准，让企业可以更好地了解投放成本和效果。同时，央视还推出了一系列监测和评估机制，确保广告投放的公平和精准。
3. 如何选择正确的广告投放方式？
选择正确的广告投放方式可以帮助企业更好地实现市场营销目标。具体来说，可以从以下方面进行考虑：
第一，要根据企业和产品的特点来选择适合的广告投放方式。如果企业的产品属于特定的领域或者针对特定的人群，那么应选择能够更好地覆盖目标人群的广告投放方式。
第二，要考虑广告投放的成本和效果。广告投放的成本不能过高，否则可能导致广告效果不佳。同时，也要注意广告投放周期和频次，以确保广告效果更加稳定和长久。
4. 广告投放的效果如何评估？
广告投放的效果评估非常重要，可以帮助企业更好地调整广告投放策略和方式。具体来说，可以从以下几个方面进行评估：
第一，观察广告投放后的产品销售情况。如果广告投放效果很好，那么产品销售量应该有所增加。如果没有增加，说明广告投放效果不佳。
第二，通过市场调研和统计数据来评估广告投放效果。如果受众对广告的认知度和接受度得到了改善，那么广告投放效果就是好的。
总之，广告投放是市场营销中非常重要的环节之一。选择正确的广告投放方式和评估广告投放效果都是需要认真考虑和实践的。
问答话题：
1. 如何确定广告投放的时间和频次？
确定广告投放的时间和频次是需要考虑多种因素的。企业应该根据产品销售情况、竞争对手情况、企业预算和市场环境等多方面因素进行综合评估。一般来说，广告投放时间和频次应该分散在全年的不同时间段，以确保投放效果更加稳定和长久。此外，也可以根据市场环境和竞争对手情况，灵活调整广告投放时间和频次。
2. 如何评估广告投放效果？
评估广告投放效果是需要从多个角度进行考虑的。企业可以从产品销售情况、市场调研、受众认知度和接受度等方面进行综合评估。如果广告投放效果较好，那么产品销售量应该有所提高，受众对广告的认知度和接受度也应该得到改善。此外，还可以通过对竞争对手的分析，来评估广告投放效果的竞争力。
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5、最近宣布的Metropolis项目，提议用Java重写大部分JVM。乍一想，觉得很奇怪。如果JVM是用Java编写的，那么是否需要一个JVM来运行JVM？相应的，这导致了一个很好的镜像类比。现实情况是，使用Java编写JVM并不意味着必须将其编译为字节码，你可以使用AOT编译，然后在运行时编译代码以提高性能。这项JEP将Graal编译器研究项目引入到JDK中。并给将Metropolis项目成为现实，使JVM性能与当前C++所写版本匹敌（或有幸超越）提供基础。
<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>「模(mo)仿(fang)學(xue)習(xi)」只(zhi)會(hui)套(tao)話(hua)？解(jie)釋(shi)微(wei)調(tiao)+130億(yi)參(can)數(shu)Orca：推(tui)理(li)能(neng)力(li)打(da)平(ping)ChatGPT 新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao) 編(bian)輯(ji)：LRS 【新智元導(dao)讀(du)】用(yong)GPT-4輔(fu)助(zhu)訓(xun)練(lian)小(xiao)模型(xing)，想(xiang)会推理還(hai)得(de)用「解释微调」。 自(zi)ChatGPT API開(kai)放(fang)後(hou)，大(da)量(liang)的(de)研(yan)究(jiu)都(dou)選(xuan)擇(ze)利(li)用ChatGPT和(he)GPT-4等(deng)大型基(ji)礎(chu)模型（LFM）的輸(shu)出(chu)作(zuo)為(wei)训练数據(ju)，然(ran)后通(tong)過(guo)模仿学习來(lai)提(ti)升(sheng)小模型的能力。 但(dan)由(you)於(yu)模仿信(xin)號(hao)流(liu)于表(biao)面(mian)、训练数据量不(bu)夠(gou)大、缺(que)乏(fa)嚴(yan)格(ge)的評(ping)估(gu)標(biao)準(zhun)等問(wen)題(ti)，小模型的實(shi)際(ji)性(xing)能被(bei)高(gao)估了(le)。 從(cong)效(xiao)果(guo)上(shang)来看(kan)，小模型更(geng)傾(qing)向(xiang)于模仿LFM的输出風(feng)格，而(er)非(fei)推理过程(cheng)。 論(lun)文(wen)鏈(lian)接(jie)：https://arxiv.org/pdf/2306.02707.pdf 为了應(ying)對(dui)這(zhe)些(xie)挑(tiao)戰(zhan)，微軟(ruan)最(zui)近(jin)發(fa)布(bu)了壹(yi)篇(pian)長(chang)達(da)51頁(ye)论文，提出了一個(ge)130亿参数的Orca模型，可(ke)以(yi)学习模仿LFMs的推理过程。 研究人(ren)員(yuan)为大模型設(she)計(ji)了豐(feng)富(fu)的训练信号，使(shi)得Orca可以从GPT-4中(zhong)学习到(dao)解释痕(hen)跡(ji)、逐(zhu)步(bu)的思(si)維(wei)过程、復(fu)雜(za)的指(zhi)令(ling)等，並(bing)由ChatGPT的教(jiao)師(shi)協(xie)助指导；并通过采(cai)樣(yang)和选择来挖(wa)掘(jue)大規(gui)模且(qie)多(duo)样化(hua)的模仿数据，可以進(jin)一步提升漸(jian)进式(shi)学习效果。 在(zai)实驗(yan)评估中，Orca超(chao)过了其(qi)他(ta)SOTA指令微调模型，在BigBench Hard（BBH）等复杂的零(ling)样本(ben)推理基准中实現(xian)了比(bi)Vicuna-13B翻(fan)倍(bei)的性能表现，在AGIEval上也(ye)实现了42%的性能提升。 此(ci)外(wai)，Orca在BBH基准上还实现了與(yu)ChatGPT持(chi)平的性能，在SAT、LSAT、GRE和GMAT等專(zhuan)業(ye)和学術(shu)考(kao)試(shi)中只有(you)4%的性能差(cha)距(ju)，并且都是(shi)在沒(mei)有思维链的零样本设置(zhi)下(xia)測(ce)量的。 研究結(jie)果表明(ming)，讓(rang)模型从分(fen)步解释中学习，無(wu)论这些解释是由人類(lei)还是更高級(ji)的人工(gong)智能模型產(chan)生(sheng)的，都是提高模型能力和技(ji)能的一个有前(qian)景(jing)的研究方(fang)向。 解释微调（Explanation Tuning） 数据集(ji)構(gou)造(zao) 在训练数据中，每(mei)个实例(li)都包(bao)括(kuo)三(san)部(bu)分，即(ji)系(xi)統(tong)消(xiao)息(xi)、用戶(hu)查(zha)詢(xun)和LFM回(hui)复。 系统消息（system message）放置在提示(shi)中开頭(tou)的部分，提供(gong)給(gei)LFM基本的上下文、引(yin)导以及(ji)其他相(xiang)關(guan)的細(xi)節(jie)。 系统消息可以用来改(gai)變(bian)回复的长度(du)、描(miao)述(shu)AI助手(shou)的性格、建(jian)立(li)可接受(shou)和不可接受的LFM行(xing)为，并確(que)定(ding)AI模型的回复结构。 研究人员手工制(zhi)作了16條(tiao)系统信息来设计LFM不同(tong)类型的回复，可以生成(cheng)創(chuang)造性的內(nei)容(rong)以及解決(jue)信息查询问题，最重(zhong)要(yao)的是能够根(gen)据提示生成解释和逐步推理的答(da)案(an)。 用户查询（user query）定義(yi)了希(xi)望(wang)LFM執(zhi)行的实际任(ren)務(wu)。 为了獲(huo)得大量的、多样化的用户查询，研究人员利用FLAN-v2集合(he)，从中抽(chou)取(qu)500萬(wan)个用户查询（FLAN-5M），并收(shou)集ChatGPT的回复；然后进一步从500万条指令中抽出100万条指令（FLAN-1M），收集GPT-4的回复。 FLAN-v2集合由五(wu)个子(zi)集合組(zu)成，即CoT、NiV2、T0、Flan 2021和Dialogue，其中每个子集包含(han)多个任务，每个任务都是一个查询的集合。 每个子集合都与多个学术数据集相关，并且每个数据集都有一个或(huo)多个任务，主(zhu)要关註(zhu)零样本和少(shao)样本的查询。 在这項(xiang)工作中，研究人员只取样训练Orca的零样本查询，并且没有从Dialogue子集中取样，因(yin)为这些查询往(wang)往缺乏背(bei)景，无法(fa)从ChatGPT中获得有用的回复。 让ChatGPT扮(ban)演(yan)Teaching Assistant 首(shou)先(xian)在FLAN-5M数据上训练Orca（ChatGPT增(zeng)強(qiang)），隨(sui)后在FLAN-1M上进行第(di)二(er)階(jie)段(duan)的训练（GPT-4增强）。 將(jiang)ChatGPT作为中間(jian)的教师助手主要有兩(liang)个原(yuan)因： 1. 能力差距 雖(sui)然GPT-4的参数量没有公(gong)开，但130亿参数的Orca肯(ken)定比GPT-4要小很(hen)多倍，而ChatGPT和Orca之(zhi)间的能力差距更小，更適(shi)合作为中间教师，并且这種(zhong)方式已(yi)經(jing)被證(zheng)明可以提高更小的学生模型在知(zhi)識(shi)蒸(zheng)餾(liu)中的模仿学习性能。 这种方式也可以看作是一种渐进式学习或課(ke)程学习，学生首先从較(jiao)容易(yi)的例子中学习，然后再(zai)学习较難(nan)的例子，假(jia)定了较长的回复会比较短(duan)的回复更难模仿，可以从更大规模的教师模型中改进推理和逐步解释能力。 2. 成本和時(shi)间 从Azure OpenAI API进行大规模数据收集时会受到一些限(xian)制，包括每分鐘(zhong)請(qing)求(qiu)的速(su)率(lv)限制，防(fang)止(zhi)流量过大；由于服(fu)务延(yan)遲(chi)问题，每分钟可用的token数量有限；提示长度和token補(bu)全(quan)的金(jin)錢(qian)成本。 相比之下，ChatGPT API比GPT-4終(zhong)端(duan)更快(kuai)、更便(bian)宜(yi)，所(suo)以从ChatGPT上收集了比GPT-4多5倍的数据。 从ChatGPT和GPT-4对应于不同系统消息的回复长度分布中可以觀(guan)察(cha)到，GPT-4的回复平均(jun)比ChatGPT长1.5倍，使得Orca能够逐步从教师解释的复杂性中学习，并通过消融(rong)实验证明了教师幫(bang)助的影(ying)響(xiang)。 训练 在分詞(ci)阶段，研究人员利用LLaMA的字(zi)节对编碼(ma)（BPE）分词器(qi)来處(chu)理输入(ru)的样本，其中多位(wei)数字会被分割(ge)成多个單(dan)数字，并回落(luo)到字节来分解未(wei)知的UTF-8字符(fu)。 为了处理可变长度的序(xu)列(lie)，在LLaMA分词器的词匯(hui)表中引入了一个填(tian)充(chong)词[[PAD]]，最终的词汇表包含32001个token 为了優(you)化训练过程并有效利用可用的计算(suan)資(zi)源(yuan)，研究人员利用了packing技术，将多个输入实例串(chuan)聯(lian)成一个序列后再训练模型。 在packing的过程中，串联序列的總(zong)长度不超过max_len=2048 tokens，对输入的样本进行随機(ji)打亂(luan)后将分成幾(ji)组，每组串联序列的长度最多为max_len 考慮(lv)到训练数据中增强指令的长度分布，每个序列的打包系数为2.7 为了训练Orca，研究人员选择只计算教师模型生成token的損(sun)失(shi)，也就(jiu)是說(shuo)学习生成以系统信息和任务指令为条件(jian)的回复，可以确保(bao)模型专注于从最相关和最有信息的token中学习，提高了训练过程的整(zheng)體(ti)效率和效果。 最后在20个裝(zhuang)有80GB内存(cun)的NVIDIA A100 GPU上训练Orca，先在FLAN-5M（ChatGPT增强）上训练4个epoch，花(hua)了160个小时；然后在FLAN-1M（GPT-4增强）上繼(ji)續(xu)训练4个epoch 由于流量限制、终端負(fu)載(zai)以及回复的长度问题，从GPT-3.5-turbo（ChatGPT）和GPT-4的多个终端收集数据分別(bie)用了2周(zhou)和3周的时间。 实验部分 研究人员主要验证了Orca在推理上的能力。 在AGIEval的实验中可以看到，Orca的表现与Text-da-Vinci-003相當(dang)，并实现了ChatGPT 88%的性能表现，不过明顯(xian)落后于GPT-4 对于分析(xi)和推理任务，Vicuna的表现明显更差，只保留(liu)了62%的ChatGPT質(zhi)量，表明这种开源語(yu)言(yan)模型的推理能力很差。 虽然Orca与Text-da-Vinci-003的表现相当，但仍(reng)然比ChatGPT低(di)5分，Orca在与数学有关的任务（在SAT、GRE、GMAT中）上与ChatGPT表现出较大的差距。 与Vicuna相比，Orca显示出更强的性能，在每个类别上都超过了Vicuna，平均有42%的相对提高。 GPT-4的性能遠(yuan)远超过了所有其他模型，但在这个基准中仍有很大的提升空(kong)间，目(mu)前所有模型的性能都明显低于人类的得分。 Orca的性能根据系统信息的类型有很大的不同，对于训练的模型来说，空的系统消息往往效果很好(hao)。 Orca在不同任务的325个样本中超越(yue)了ChatGPT（Orca-beats-ChatGPT例子），其中大部分来自LogiQA（29%），而其他LSAT任务和SAT-英(ying)语任务各(ge)占(zhan)不到10% 在Big-Bench Hard Results数据集上的推理评估结果显示，Orca在所有任务中的綜(zong)合表现上略(lve)好于ChatGPT，但明显落后于GPT-4；比Vicuna性能高出113% 参考资料(liao)： https://arxiv.org/abs/2306.02707返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查看更多 責(ze)任编辑：