宣传广告专业创意
什么是宣传广告专业创意？
宣传广告专业创意是指在广告宣传活动中，通过创新的想法和设计，提高产品或服务的知名度和销售量。宣传广告专业创意需要综合考虑消费者的需求，市场的趋势以及企业的品牌形象，通过运用各种宣传手段，例如广告语、图像、音效等，来吸引目标消费者的注意力，激发他们的购买欲望。
宣传广告专业创意的目的是为了让消费者对产品或服务有更深刻的认识和了解，从而提高品牌的影响力，增加销售收益。
图片描述：创意营销
如何做出好的宣传广告专业创意？
好的宣传广告专业创意需要从以下几个方面考虑：
1.深入了解目标受众
了解目标受众是成功创造宣传广告专业创意的重要环节。只有深入了解消费者的需求、兴趣、价值观等，才能制作出能够引起他们共鸣的广告。在了解目标受众的基础上，可以确定广告的主题、内容、风格和媒介。
图片描述：了解目标受众
2.创新的想法和设计
创新的想法和设计是宣传广告专业创意的核心。通过创新的思路和设计，可以提高广告的吸引力和互动性，从而引起消费者的兴趣和注意。创新的想法和设计可以包括独特的创意、鲜明的形象和视觉效果、不同寻常的音效和声音效果等。
图片描述：创新的想法和设计
3.合适的媒介
合适的媒介是宣传广告专业创意成功的关键。选择合适的媒介，可以让广告的效果最大化，从而提高产品或服务的知名度和销售量。不同的媒介适合不同的目标受众和广告内容，例如电视、互联网、平面媒体等。
图片描述：合适的媒介
如何规避广告宣传中的法律风险？
在进行广告宣传活动时，必须遵守中国的广告法律法规，避免因违反法律规定而产生的风险和损失。
1.避免虚假广告
虚假广告是指对产品或服务的性能、效果、质量、销售情况等做出虚假宣传或者误导消费者的行为。虚假广告是违反广告法律法规的行为，容易引起消费者的不满和抵制，从而影响品牌形象和销售收益。
图片描述：避免虚假广告
2.避免过度夸张或误导
广告宣传中的描述和表现必须符合实际情况，不能过度夸张或误导消费者。例如不能使用过分的修饰语言、不准确的数据、虚假的情境等，否则会引起消费者的质疑和不信任。
图片描述：避免过度夸张或误导
3.避免侵犯他人权益
在广告宣传活动中，必须尊重他人权益，不能侵犯他人的知识产权、姓名权、肖像权等。例如不能使用他人的肖像、姓名、作品等，否则会引起法律纠纷和不良影响。
图片描述：避免侵犯他人权益
结论
宣传广告专业创意是企业提高品牌影响力和销售收益的重要手段。要做好宣传广告专业创意，需要深入了解目标受众、创新的想法和设计、选择合适的媒介等。同时，要遵守相关的广告法律法规，避免虚假宣传、过度夸张、侵犯他人权益等行为。
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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>北(bei)大(da)、西(xi)湖(hu)大學(xue)等(deng)開(kai)源(yuan)「裁(cai)判(pan)大模(mo)型(xing)」PandaLM：三(san)行(xing)代(dai)碼(ma)全(quan)自(zi)動(dong)評(ping)估(gu)LLM，準(zhun)確(que)率(lv)達(da)ChatGPT的(de)94% 新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao) 編(bian)輯(ji)：LRS 【新智元導(dao)讀(du)】大模型誰(shui)強(qiang)谁弱(ruo)，用(yong)PandaLM比(bi)壹(yi)比就(jiu)知(zhi)道了(le)！ ChatGPT發(fa)布(bu)後(hou)，自然(ran)語(yu)言(yan)處(chu)理(li)領(ling)域(yu)的生(sheng)態(tai)徹(che)底(di)发生了變(bian)化(hua)，很(hen)多(duo)之(zhi)前(qian)無(wu)法(fa)完(wan)成(cheng)的問(wen)題(ti)都(dou)可(ke)以(yi)利(li)用ChatGPT解(jie)決(jue)。 不(bu)過(guo)也(ye)帶(dai)來(lai)了一個(ge)问题：大模型的性(xing)能(neng)都太(tai)强了，光(guang)靠(kao)肉(rou)眼(yan) 很難(nan)评估各(ge)个模型的差(cha)異(yi)。 比如(ru)用不同(tong)的基(ji)座(zuo)模型和(he)超(chao)參(can)數(shu)訓(xun)練(lian)了幾(ji)版(ban)模型，從(cong)樣(yang)例(li)来看(kan)性能可能都差不多，无法完全量(liang)化兩(liang)个模型之間(jian)的性能差距(ju)。 目(mu)前 评估大语言模型主(zhu)要(yao)有(you)两个方(fang)案(an)： 1、調(tiao)用OpenAI的API接(jie)口(kou)评估。 ChatGPT可以用来评估两个模型輸(shu)出(chu)的質(zhi)量，不过ChatGPT一直(zhi)在(zai)疊(die)(die)代升(sheng)級(ji)，不同時(shi)间對(dui)同一个问题的回(hui)復(fu)可能會(hui)有所(suo)不同，评估結(jie)果(guo)存(cun)在 无法复現(xian)的问题。 2、人(ren)工(gong)標(biao)註(zhu) 如果在眾(zhong)包(bao)平(ping)臺(tai)上(shang)請(qing)人工标注的話(hua)， 經(jing)費(fei)不足(zu)的團(tuan)隊(dui)可能无力(li)負(fu)擔(dan)，也存在第(di)三方公(gong)司(si) 泄(xie)露(lu)数據(ju)的情(qing)況(kuang)。 為(wei)了解决諸(zhu)如此(ci)類(lei)的「大模型评估问题」，来自北京(jing)大学、西湖大学、北卡(ka)羅(luo)来納(na)州(zhou)立(li)大学、卡內(nei)基梅(mei)隆(long)大学、MSRA的研(yan)究(jiu)人員(yuan)合(he)作(zuo)开发了一个全新的语言模型评估框(kuang)架(jia)PandaLM，致(zhi)力於(yu)實(shi)现保(bao)護(hu)隱(yin)私(si)、可靠、可复现及(ji)廉(lian)價(jia)的大模型评估方案。 項(xiang)目鏈(lian)接：https://github.com/WeOpenML/PandaLM 提(ti)供(gong)相(xiang)同的上下(xia)文(wen)，PandaLM可以比較(jiao)不同LLM的響(xiang)應(ying)输出，並(bing)提供具(ju)體(ti)的理由(you)。 为了證(zheng)明(ming)該(gai)工具的可靠性和一致性，研究人员創(chuang)建(jian)了一个由大約(yue)1000个样本(ben)組(zu)成的多样化的人类标注測(ce)試(shi)数据集(ji)，其(qi)中(zhong)PandaLM-7B的准确率达到(dao)了 ChatGPT的94%评估能力。 三行代码用上PandaLM 當(dang)两个不同的大模型对同一个指(zhi)令(ling)和上下文產(chan)生不同响应时，PandaLM旨(zhi)在比较這(zhe)两个大模型的响应质量，并输出比较结果，比较理由以及可供参考(kao)的响应。 比较结果有三種(zhong)：响应1更(geng)好(hao)，响应2更好，响应1與(yu)响应2质量相似(si)。 比较多个大模型的性能时，只(zhi)需(xu)使(shi)用PandaLM对其進(jin)行两两比较，再(zai)匯(hui)總(zong)两两比较的结果进行多个大模型的性能排(pai)名(ming)或(huo)畫(hua)出模型偏(pian)序(xu)關(guan)系(xi)圖(tu)，即(ji)可清(qing)晰(xi)直觀(guan)地(di)分(fen)析(xi)不同模型间的性能差异。 PandaLM只需要在「本地部(bu)署(shu)」，且(qie)「不需要人类参与」，因(yin)此PandaLM的评估是(shi)可以保护隐私且相当廉价的。 为了提供更好的可解釋(shi)性，PandaLM亦(yi)可用自然语言对其選(xuan)擇(ze)进行解释，并額(e)外(wai)生成一组参考响应。 在项目中，研究人员不僅(jin)支(zhi)持(chi)使用Web UI使用PandaLM以便(bian)于进行案例分析，为了方便使用，還(hai)支持三行代码调用PandaLM对任(ren)意(yi)模型和数据生成的文本评估。 考慮(lv)到现有的許(xu)多模型、框架并不开源或难以在本地完成推(tui)理，PandaLM支持利用指定(ding)模型權(quan)重(zhong)生成待(dai)评估文本，或直接傳(chuan)入(ru)包含(han)待评估文本的.json文件(jian)。 用戶(hu)只需传入一个包含模型名稱(cheng)/HuggingFace模型ID或.json文件路(lu)徑(jing)的列(lie)表(biao)，即可利用PandaLM对用户定義(yi)的模型和输入数据进行评估。下面(mian)是一个極(ji)簡(jian)的使用示(shi)例： 为了能讓(rang)大家(jia)靈(ling)活(huo)的運(yun)用PandaLM进行自由评测，研究人员也將(jiang)PandaLM的模型权重公布在了huggingface網(wang)站(zhan)上，可以通(tong)过以下命(ming)令加(jia)載(zai)PandaLM-7B模型： PandaLM的特(te)點(dian) 可复现性 因为PandaLM的权重是公开的，即使语言模型的输出有隨(sui)機(ji)性，当固(gu)定随机种子(zi)之后，PandaLM的评价结果仍(reng)可始(shi)終(zhong)保持一致。 而(er)基于在線(xian)API的模型的更新不透(tou)明，其输出在不同时间有可能很不一致，且舊(jiu)版模型不再可訪(fang)问，因此基于在线API的评测往(wang)往不具有可复现性。 自动化、保护隐私性和开銷(xiao)低(di) 只需本地部署PandaLM模型，调用现成的命令即可开始评估各种大模型，不需像(xiang)雇(gu)傭(yong)專(zhuan)家标注时要时刻(ke)与专家保持溝(gou)通，也不会存在数据泄露的问题，同时也不涉(she)及任何(he)API费用以及勞(lao)務(wu)费用，非(fei)常(chang)廉价。 评估水(shui)平 为了证明PandaLM的可靠性，研究人员雇佣了三个专家进行獨(du)立重复标注，创建了一个人工标注的测试集。 测试集包含50个不同的場(chang)景(jing)，每(mei)个场景中又(you)包含若(ruo)幹(gan)任务。这个测试集是多样化、可靠且与人类对文本的偏好相一致的。测试集的每个样本由一个指令和上下文，以及两个由不同大模型生成的响应共(gong)同组成，并由人类来比较这两个响应的质量。 篩(shai)除(chu)了标注员之间有较大差异的样本，以确保每个标注者(zhe)在最(zui)终测试集上的IAA（Inter Annotator Agreement）接近(jin)0.85。值(zhi)得(de)注意的是，PandaLM的训练集与创建的人工标注测试集无任何重叠。 这些(xie)被(bei)过濾(lv)的样本需要额外的知識(shi)或难以獲(huo)取(qu)的信(xin)息(xi)来輔(fu)助(zhu)判斷(duan)，这使得人类也难以对它(ta)們(men)进行准确标注。 经过筛选的测试集包含1000个样本，而原(yuan)始未(wei)经过滤的测试集包含2500个样本。测试集的分布为{0：105，1：422，2：472}，其中0表示两个响应质量相似，1表示响应1更好，2表示响应2更好。以人类测试集为基准，PandaLM与gpt-3.5-turbo的性能对比如下： 可以看到，PandaLM-7B在准确度(du)上已(yi)经达到了gpt-3.5-turbo 94%的水平，而在精(jing)确率，召(zhao)回率，F1分数上，PandaLM-7B已于gpt-3.5-turbo相差无几。 因此，相比于gpt-3.5-turbo而言，可以認(ren)为PandaLM-7B已经具備(bei)了相当的大模型评估能力。 除了在测试集上的准确度，精确率，召回率，F1分数之外，还提供了5个大小(xiao)相近且开源的大模型之间比较的结果。 首(shou)先(xian)使用了相同的训练数据对这个5个模型进行指令微(wei)调，接著(zhe)用人类，gpt-3.5-turbo，PandaLM对这5个模型分別(bie)进行两两比较。 下表中第一行第一个元组（72，28，11）表示有72个LLaMA-7B的响应比Bloom-7B的好，有28个LLaMA-7B的响应比Bloom-7B的差，两个模型有11个响应质量相似。 因此在这个例子中，人类认为LLaMA-7B優(you)于Bloom-7B。下面三張(zhang)表的结果說(shuo)明人类，gpt-3.5-turbo与PandaLM-7B对于各个模型之间优劣(lie)关系的判断完全一致。 总结 PandaLM提供了除人类评估与OpenAI API评估之外的第三條(tiao)评估大模型的方案，PandaLM不仅评估水平高(gao)，而且评估结果可复现，评估流(liu)程(cheng)自动化，保护隐私且开销低。 未来，PandaLM将推动学術(shu)界(jie)和工業(ye)界关于大模型的研究，使得更多人受(shou)益(yi)于大模型的发展(zhan)。 参考資(zi)料(liao)： https://zhuanlan.zhihu.com/p/626391857返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：