养生堂广告语大全,健康从这里开始!

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在现代快节奏的生活中,人们越来越关注健康养生。然而,养生并不是一件容易的事情,需要我们在饮食、运动、心理等方面做出改变。养生堂广告语大全就是一个很好的指南,我们可以从这里开始改变自己的生活方式,触发身体健康的每一个细节。

一、饮食养生

对于养生来说,饮食是至关重要的一环。首先,我们需要控制饮食量,尽量避免暴饮暴食。其次,我们需要注意营养搭配,保证营养均衡。最后,要选择新鲜、天然的食材,避免食用过多加工食品。

养生堂广告语大全中有很多与饮食有关的口号,例如:有机生活,从健康饮食开始、生鲜,从健康的饮食开始等等。这些广告语都强调对于健康的追求,提醒人们健康饮食的重要性。

二、运动养生

在养生过程中,运动也是必不可少的。适当的运动可以提高身体免疫力,消耗多余脂肪,降低血压等等。而正是因为运动对于身体健康的重要性,养生堂广告语大全也涉及到了运动的方面。

例如:行走,从健康的运动开始、跑步,从健康的运动开始等等。这些广告语强调了运动对于身体健康的帮助,提醒人们在养生过程中要注意运动。

三、心理养生

养生不仅涉及到身体健康,还有心理健康。在现代快节奏的社会中,人们很容易失去心理平衡,产生压力、焦虑等负面情绪。因此,心理养生也是非常重要的一环。

养生堂广告语大全中也有很多与心理养生相关的口号,例如:抛开烦恼,从健康心态开始、心灵调节,从健康心态开始等等。这些广告语提醒人们要重视心理健康,从正面的心态出发,保持身心健康。

四、养生产品

在养生过程中,很多人会选择购买养生产品。而对于生产养生产品的厂商来说,养生堂广告语大全也是非常重要的。好的广告语可以吸引消费者的注意,增加产品的销量。

例如:自然呵护,无懈可击、纯天然养生,放心选择等等。这些广告语强调产品的自然、纯净,让消费者在购买时更加放心。

总结

养生堂广告语大全提供了很好的养生指南,从饮食、运动、心理、产品等方面都有涉及。在这个快节奏的社会中,我们需要从每一个细节开始,慢慢改变自己的生活方式,让养生成为一种生活习惯。

问答话题

1. 养生堂广告语大全中,哪些口号比较受欢迎?

养生堂广告语大全中,受欢迎的口号一般都能够引起人们的共鸣,或者特别有创意。例如:有机生活,从健康饮食开始、行走,从健康的运动开始等等。这些广告语能够引导人们引起关注,从而起到宣传养生的作用。

2. 想要购买养生产品,哪些关键词比较重要?

在购买养生产品时,一般需要注意产品的品质、成分、口感等方面。关键词可以包括自然呵护、纯天然、无添加等等。这些关键词可以让消费者更加放心购买,提高产品的销量。

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新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji):桃(tao)子(zi) Ellie

【新智元導(dao)讀(du)】微软亞(ya)研(yan)院(yuan)發(fa)布(bu)了仅16亿参数的(de)多模态大(da)型(xing)語(yu)言(yan)模型KOSMOS-1,不(bu)仅能(neng)看(kan)图回(hui)答(da),還(hai)搞定了瑞(rui)文(wen)智商(shang)测试。

大模型的卷(juan),已(yi)經(jing)不睡(shui)覺(jiao)都趕(gan)不上(shang)進(jin)度(du)了......

這(zhe)不,微软亚研院剛(gang)刚发布了壹(yi)個(ge)多模态大型语言模型(MLLM)—— KOSMOS-1。

論(lun)文地(di)址(zhi):https://arxiv.org/pdf/2302.14045.pdf

论文題(ti)目(mu)Language Is Not All You Need,还得(de)源(yuan)於(yu)一句(ju)名(ming)言。

文中(zhong)有(you)这麽(me)一句話(hua),「我(wo)语言的局(ju)限(xian),就(jiu)是(shi)我世(shi)界(jie)的局限。——奧(ao)地利(li)哲(zhe)學(xue)家(jia)Ludwig Wittgenstein」

那(na)么問(wen)题來(lai)了......

拿(na)著(zhe)图问KOSMOS-1「是鴨(ya)还是兔(tu)」能搞明白嗎(ma)?这張(zhang)有100多年歷(li)史(shi)的梗图硬(ying)是把(ba)谷(gu)歌(ge)AI整不會(hui)了。

1899年,美(mei)國(guo)心(xin)理(li)学家Joseph Jastrow首(shou)次(ci)使(shi)用(yong)「鸭兔图」来表(biao)明感(gan)知(zhi)不仅是人(ren)們(men)所(suo)看到(dao)的,而(er)且(qie)是一種(zhong)心理活(huo)動(dong)。

現(xian)在(zai),KOSMOS-1便(bian)能將(jiang)这种感知和(he)语言模型相(xiang)結(jie)合(he)。

-图中是什(shen)么?

-像(xiang)一只(zhi)鸭子。

-如(ru)果(guo)不是鸭子,那是什么?

-看起(qi)来更(geng)像兔子。

-為(wei)什么?

-它(ta)有兔子的耳(er)朵(duo)。

这么一问,KOSMOS-1真(zhen)有點(dian)像微软版(ban)的ChatGPT了。

不仅如此(ci),Kosmos-1还能理解(jie)图像、文本(ben)、帶(dai)有文本的图像、OCR、图像說(shuo)明、視(shi)觉QA。

甚(shen)至(zhi)IQ测试也(ye)不在话下(xia)。

「宇宙」無(wu)所不能

Kosmos来源希(xi)臘(la)一詞(ci)cosmos,有「宇宙」之(zhi)意(yi)。

據(ju)论文介(jie)紹(shao),最(zui)新Kosmos-1模型是一个多模态大型语言模型。

其(qi)主(zhu)幹(gan)是一个基(ji)于Transformer的因(yin)果语言模型,除(chu)了文本之外(wai),其他(ta)模态,如视觉、音(yin)頻(pin)都可(ke)以(yi)嵌(qian)入(ru)模型。

Transformer解碼(ma)器(qi)用作(zuo)多模态輸(shu)入的通(tong)用接(jie)口(kou),因此它能感知一般(ban)模态,进行(xing)上下文学習(xi),並(bing)遵(zun)循(xun)指(zhi)令(ling)。

如下是Kosmos-1生(sheng)成(cheng)一些(xie)例(li)子式(shi)樣(yang)。

那么,Kosmos-1是在哪(na)些数据集(ji)上进行預(yu)訓(xun)練(lian)的呢(ne)?

训练所用的数据庫(ku),包(bao)括(kuo)文本语料(liao)库、图像-字(zi)幕(mu)對(dui)、图像和文本交(jiao)叉(cha)数据集。

文本语料库取(qu)自(zi)The Pile和Common Crawl(CC);

图像-字幕对的来源为English LAION-2B、LAION-400M、COYO-700M和Conceptual Captions;

文本交叉数据集的来源是Common Crawl snapshot。

数据库有了,接下来就是对模型进行预训练了。

MLLM組(zu)件(jian)有24層(ceng)、2,048个隱(yin)藏(zang)維(wei)度、8,192个FFN和32个註(zhu)意力(li)頭(tou)头,產(chan)生了大約(yue)1.3B的参数。

为了保(bao)證(zheng)優(you)化(hua)的穩(wen)定性(xing),采(cai)用Magneto初(chu)始(shi)化;为了更快(kuai)地收(shou)斂(lian),图像表示(shi)是從(cong)一个预先(xian)训练好(hao)的具(ju)有1024个特(te)征(zheng)维度的CLIP ViT-L/14模型獲(huo)取的。在训练過(guo)程(cheng)中,图像被(bei)预處(chu)理成224×224分(fen)辨(bian)率(lv),CLIP模型的参数除了最後(hou)一层均(jun)被凍(dong)结。

KOSMOS-1的参数總(zong)量(liang)约为16亿。

为了使KOSMOS-1更好地與(yu)指令保持(chi)一致(zhi),对其进行了只用语言的指令調(tiao)整 [LHV+23, HSLS22],即(ji)用指令数据繼(ji)續(xu)训练模型,該(gai)指令数据是仅有的语言数据,与训练语料库混(hun)合。

该调优过程是按(an)照(zhao)语言建(jian)模的方(fang)式进行的,選(xuan)取的指令数据集为Unnatural Instructions [HSLS22]和FLANv2 [LHV+23]。

结果顯(xian)示,指令跟(gen)隨(sui)能力的提(ti)高(gao)可以跨(kua)模式轉(zhuan)移(yi)。

总之,MLLM可以从跨模态遷(qian)移中获益(yi),将知識(shi)从语言迁移到多模态,反(fan)之亦(yi)然(ran);

5大類(lei)10个任(ren)務(wu),都拿捏(nie)了

一个模型好不好使,拿出(chu)来溜(liu)溜就知道了。

研究(jiu)團(tuan)隊(dui)从多角(jiao)度进行實(shi)驗(yan)来評(ping)價(jia)KOSMOS-1的性能,包括5大类十(shi)項(xiang)任务:

1 语言任务(语言理解、语言生成、无OCR的文本分类)

2 多模态转移(常(chang)识推(tui)理)

3 非(fei)语言推理(IQ测试)

4 感知-语言任务(图像说明、视觉问答、網(wang)頁(ye)问答)

5 视觉任务(零(ling)样本图像分类、带描(miao)述(shu)的零样本图像分类)

无OCR的文本分类

KOSMOS-1对HatefulMemes和对Rendered SST-2测试集的準(zhun)確(que)率均高于优于其他模型。

而且Flamingo明确提供(gong)OCR文本到提示中,KOSMOS-1并沒(mei)有訪(fang)问任何(he)外部(bu)工(gong)具或(huo)資(zi)源,这展(zhan)示了KOSMOS-1閱(yue)读和理解渲(xuan)染(ran)的图像中的文本的內(nei)在能力。

IQ测试

瑞文智力测试是评估(gu)非语言的最常用测试之一。

KOSMOS-1在没有进行微调時(shi)准确率比(bi)随機(ji)选擇(ze)提高了5.3%,经过微调后則(ze)提高了9.3%,表明其具有感知非语言環(huan)境(jing)中的抽(chou)象(xiang)概(gai)念(nian)模式的能力。

这是首次有模型能夠(gou)完(wan)成零样本Raven测试,证明了MLLMs通过将感知与语言模型结合起来进行零样本非言语推理的潛(qian)力。

图像说明

KOSMOS-1在COCO和Flickr30k测试中的零样本性能均表现优秀(xiu),相比其他模型,其得分更高,但(dan)采用的参数量更小(xiao)。

在少(shao)样本性能测试中,得分随着k值(zhi)增(zeng)大有所增加(jia)。

零样本图像分类

給(gei)定一个输入图像,并将该图像与提示 「The photo of the」连接起来。然后,输入模型以获得图像的类別(bie)名稱(cheng)。

通过在ImageNet[DDS+09]上评估该模型,在有约束(shu)和无约束的條(tiao)件下,KOSMOS-1的图像歸(gui)类效(xiao)果都明显优于GIT[WYH+22],展现了完成视觉任务的強(qiang)大能力。

常识推理

视觉常识推理任务要(yao)求(qiu)模型理解现实世界中日(ri)常物(wu)體(ti)的屬(shu)性,如顏(yan)色(se)、大小和形(xing)狀(zhuang),这些任务是具有挑(tiao)戰(zhan)性的,因为它们可能需(xu)要比文本中更多的關(guan)于物体属性的信(xin)息(xi)。

结果显示,KOSMOS-1在尺(chi)寸(cun)和颜色方面(mian)的推理能力都明显好于LLM模型。这主要是因为KOSMOS-1具備(bei)多模态迁移能力,从而能够将视觉知识運(yun)用到语言任务中,而不必(bi)像LLM那样必須(xu)依(yi)靠(kao)文本知识和線(xian)索(suo)来推理。

对于微软Kosmos-1,网友(you)称贊(zan)道,未(wei)来5年,我可以看到一个高級(ji)机器人瀏(liu)覽(lan)网絡(luo),并仅通过视觉方式基于人类的文本输入来工作。真是有趣(qu)的时代(dai)。

参考(kao)资料:

https://arxiv.org/pdf/2302.14045.pdf返(fan)回搜(sou)狐(hu),查(zha)看更多

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发布于:黑龙江省伊春新青区