安心广告创意
安心广告创意：让消费者更加信任您的品牌
在当今竞争激烈的市场中，想要成功地推广品牌，吸引更多的消费者，让他们信任您的产品是至关重要。安心广告创意是一种有效的方法，它不仅可以增强消费者对您品牌的信任度，还可以帮助您吸引更多的潜在客户。本文将为您介绍如何利用安心广告创意吸引消费者，并且符合中国广告法。
什么是安心广告创意
安心广告创意是一种让消费者更加信任您的品牌的广告策略。它通常包括以下元素：
1.品牌故事：通过展示品牌的历史、价值观和成功的案例，让消费者更好地了解您的品牌。
2.专业认证：如果您的产品获得了相关的认证，如ISO认证或FDA认证，您可以在广告中展示这些认证证书，让消费者对您的产品更有信心。
3.客户评价：展示您的客户对您产品的评价，这可以让消费者更加相信您的产品。
4.品牌形象：通过使用优质的图片和设计，让您的品牌更加具有吸引力。
通过使用这些元素，您可以让消费者更加信任您的品牌，从而吸引更多的潜在顾客。
如何做好安心广告创意
要做好安心广告创意，您需要注意以下几点：
1.符合中国广告法：在编写广告时，您需要确保您的广告符合中国广告法。您不能使用虚假的宣传手段来误导消费者。
2.独特性：您的广告应该是独特的，具有吸引力，并且与您的品牌形象一致。
3.品牌故事：您可以利用品牌故事来展示您的独特性。通过让消费者了解您的品牌故事，他们可以更好地了解您的价值观和愿景。
4.专业认证：如果您的产品获得了相关认证，您应该在广告中展示这些证书。这可以让消费者对您的产品更有信心。
5.客户评价：您可以展示来自客户的评价，这可以让消费者更加相信您的产品。
通过注意这些要点，您可以做好安心广告创意，并且吸引更多的消费者。
结论
在竞争激烈的市场中，做好广告创意是必要的。安心广告创意可以有效地增强消费者对您品牌的信任度，吸引更多的潜在客户。通过遵守中国广告法，使用独特的品牌故事、专业认证和客户评价，您可以做好安心广告创意，并且获得成功。
安心广告创意随机日志
进行多种类型的心理测试，包括性格测试、情感测试、人际关系测试等，发现自己的潜在问题和优势，帮助自己成长和提升自我认知。也可以与其他用户一起分享自己的测试结果和感悟，增进交流和分享。
1、通过拍照识别、扫描二维码、导入图片识别方式采集名片信息，支持手工编辑名片。
2、全网视频搜索,全新的播放器模式,支持更多片源
3、修复若干bug，提升稳定性，使用更流畅；
4、悬浮窗功能允许同时使用要抓的app以及观看抓包结果。
5、•文本值为空的全局变量现在正确显示在全局变量列表中
<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>達(da)摩(mo)院(yuan)貓(mao)頭(tou)鷹(ying) mPLUG-Owl 亮(liang)相(xiang)：模(mo)塊(kuai)化(hua)多(duo)模態(tai)大(da)模型(xing)，追(zhui)趕(gan) GPT-4 多模态能(neng)力(li) 來(lai)源(yuan)：機(ji)器(qi)之(zhi)心(xin) 純(chun)文(wen)本(ben)大模型方(fang)興(xing)未(wei)艾(ai)，多模态領(ling)域(yu)也(ye)開(kai)始(shi)湧(yong)現(xian)出(chu)多模态大模型工(gong)作(zuo)，地(di)表(biao)最(zui)強(qiang)的(de) GPT-4 具(ju)備(bei)讀(du)圖(tu)的多模态能力，但(dan)是(shi)遲(chi)迟未向(xiang)公(gong)眾(zhong)开放(fang)體(ti)驗(yan)，於(yu)是乎(hu)研(yan)究(jiu)社(she)區(qu)开始在(zai)這(zhe)個(ge)方向上(shang)發(fa)力研究並(bing)开源。MiniGPT-4 和(he) LLaVA 問(wen)世(shi)不(bu)久(jiu)，阿(e)裏(li)达摩院便(bian)推(tui)出 mPLUG-Owl ，壹(yi)个基(ji)于模块化實(shi)现的多模态大模型。 今(jin)天(tian)要(yao)介(jie)紹(shao)的是 mPLUG-Owl，該(gai)工作不僅(jin)通(tong)過(guo)大量(liang) cases 展(zhan)示(shi)出優(you)秀(xiu)的多模态能力，還(hai)第(di)一次(ci)針(zhen)對(dui)視(shi)覺(jiao)相關(guan)的指(zhi)令(ling)理(li)解(jie)提(ti)出一个全(quan)?的測(ce)試(shi)集(ji) OwlEval，通过人(ren)工評(ping)测对比(bi)了(le)已(yi)有(you)模型，包(bao)括(kuo) LLaVA 、MiniGPT-4 、BLIP-2 以(yi)及(ji)系(xi)統(tong)類(lei) MM-REACT 等(deng)工作，实验結(jie)果(guo)表明(ming) mPLUG-Owl 展示出更(geng)优的多模态能力，尤(you)其(qi)在多模态指令理解能力、多輪(lun)对話(hua)能力、知(zhi)識(shi)推理能力等方?表现突(tu)出 ModelScope体验地址(zhi)： https://modelscope.cn/studios/damo/mPLUG-Owl/summary HuggingFace体验地址： https://huggingface.co/spaces/MAGAer13/mPLUG-Owl 多模态能力展示 我(wo)們(men)把(ba) mPLUG-Owl 與(yu)现有工作進(jin)行(xing)对比来感(gan)受(shou)一下(xia) mPLUG-Owl 的多模态效(xiao)果，值(zhi)得(de)一提的是，该工作中(zhong)评比的测试樣(yang)例(li)基本上都(dou)来自(zi)已有工作，避(bi)免(mian)了 cherry pick 问題(ti)。 下图 6 展示了 mPLUG-Owl 很(hen)强的多轮对话能力。 從(cong)图 7 中可(ke)以发现， mPLUG-Owl 具有很强的推理能力。 如(ru)图 9 展示了一些(xie)笑(xiao)话解釋(shi)例?。 在该工作中，除(chu)了评测对比外(wai)，该研究團(tuan)隊(dui)还觀(guan)察(cha)到(dao) mPLUG-Owl 初(chu)顯(xian)一些意(yi)想(xiang)不到的能力，比如多图关聯(lian)、多語(yu)?、文字(zi)识別(bie)和文檔(dang)理解等能力。 如图 10 所(suo)示，雖(sui)然(ran)在訓(xun)練(lian)階(jie)段(duan)并沒(mei)有进行多图关联數(shu)據(ju)的训练，mPLUG-Owl 展现出了一定(ding)的多图关联能力。 如图 11 所示，盡(jin)管(guan) mPLUG-Owl 在训练阶段仅使(shi)用(yong)了英(ying)文数据，但其展现出了有趣(qu)的多语?能力。这可能是因(yin)為(wei) mPLUG-Owl 中的语?模型使用了 LLaMA，从而(er)出现了这一现象(xiang)。 尽管 mPLUG-Owl 没有在帶(dai)有標(biao)註(zhu)的文档数据上进行训练，但其仍(reng)然展现出了一定的文字识别和文档理解能力，测试结果如图 12 所示。 方法(fa)介绍 该工作提出的 mPLUG-Owl，其整(zheng)体架(jia)構(gou)如图 2 所示。 模型结构：它(ta)由(you)视觉基礎(chu)模块(开源的 ViT-L)、视觉抽(chou)象模块以及預(yu)训练语?模型( LLaMA-7B) 組(zu)成(cheng)。视觉抽象模块將(jiang)較(jiao)?的、細(xi)粒(li)度(du)的图像(xiang)特(te)征(zheng)概(gai)括为少(shao)量可學(xue)習(xi)的 Token，从而实现对视觉信(xin)息(xi)的?效建(jian)模。?成的视觉 Token 与文本查(zha)詢(xun)一起(qi)輸(shu)?到语?模型中，以?成相應(ying)的回(hui)復(fu)。 模型训练：采(cai)用兩(liang)阶段的训练方式(shi) 第一阶段：主(zhu)要目(mu)的也是先(xian)学习视觉和语?模态間(jian)的对?。不同(tong)于先前(qian)的工作， mPLUG-Owl 提出凍(dong)住(zhu)视觉基础模块會(hui)限(xian)制(zhi)模型关联视觉知识和文本知识的能力。 因此(ci) mPLUG-Owl 在第一阶段只(zhi)冻住 LLM 的參(can)数，采用 LAION-400M， COYO-700M， CC 以及 MSCOCO 训练视觉基础模块和视觉摘(zhai)要模块。 第?阶段：延(yan)續(xu) mPLUG 和 mPLUG-2 中不同模态混(hun)合(he)训练对彼(bi)此有收(shou)益(yi)的发现，Owl 在第?阶段的指令微(wei)調(tiao)训练中也同時(shi)采用了纯文本的指令数据 (52kfrom Alpaca+90k from Vicuna+50k from Baize) 和多模态的指令数据 (150k from LLaVA)。作者(zhe)通过詳(xiang)细的消(xiao)融(rong)实验验證(zheng)了引(yin)?纯文本指令微调在指令理解等方?带来的收益。第?阶段中视觉基础模块、视觉摘要模块和原(yuan)始 LLM 的参数都被(bei)冻住，参考(kao) LoRA，只在 LLM 引?少量参数的 adapter 结构用于指令微调。 实验结果SOTA 对比 为了比较不同模型的多模态能力，该工作构建一个多模态指令评测集 OwlEval。由于?前并没有合適(shi)的自動(dong)化指标，参考 Self-Intruct 对模型的回复进行人工评测，打(da)分(fen)規(gui)則(ze)为：A="正(zheng)確(que)且(qie)令人滿(man)意"；B="有一些不完(wan)美(mei)，但可以接(jie)受"；C="理解了指令但是回复存(cun)在明显錯(cuo)誤(wu)"；D="完全不相关或(huo)不正确的回复"。 对比结果如下图 3 所示，实验证明 Owl 在视觉相关的指令回复任(ren)務(wu)上优于已有的 OpenFlamingo 、BLIP-2 、LLaVA、MiniGPT-4。 多維(wei)度能力对比 多模态指令回复任务中牽(qian)扯(che)到多種(zhong)能力，例如指令理解、视觉理解、图?上文字理解以及推理等。为了细粒度地探(tan)究模型在不同能力上的?平(ping)，本文进一步(bu)定義(yi)了多模态場(chang)景(jing)中的 6 种主要的能力，并对 OwlEval 每(mei)个测试指令人工标注了相关的能力要求(qiu)以及模型的回复中体现了哪(na)些能力。 结果如下表格(ge) 6 所示，在该部(bu)分实验，作者既(ji)进行了 Owl 的消融实验，验证了训练策(ce)略(lve)和多模态指令微调数据的有效性(xing)，也和上一个实验中表现最佳(jia)的 baseline— MiniGPT4 进行了对比，结果显示 Owl 在各(ge)个能力方?都优于 MiniGPT4。 返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查看(kan)更多 責(ze)任編(bian)輯(ji)：