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为什么要去KTV?

现代人的生活压力越来越大,偶尔放松一下心情是必要的。KTV成为了众多人放松娱乐的好去处,因为可以唱歌、跳舞、美食、饮品应有尽有。而且KTV的音响效果也是非常好的,这让人们尽情享受音乐的同时放松身心,释放压力。因此,KTV的受欢迎程度越来越高,成为了人们娱乐消遣的重要场所。

KTV唱歌

图片描述:在KTV唱歌是一种非常放松的娱乐方式。

怎样选KTV?

在选择KTV时,要注意环境、服务和价格。首先,KTV的环境很重要,环境好的KTV能够给人们一个非常愉悦的心情,也更容易放松。其次,服务也是非常重要的,良好的服务可以让人们感到舒适和满意,而且服务好的KTV往往能够吸引更多的顾客。最后,价格也是我们选择KTV时需要考虑的因素,不同的KTV价格不同,顾客可以根据自己的需求和预算选择适合自己的KTV。

KTV环境

图片描述:环境好的KTV可以让人们更放松地唱歌和享受音乐。

怎样选择合适的KTV套餐?

在选择KTV套餐时,要考虑自己的需求和预算。首先,要根据自己的喜好选择音乐类型,比如说流行、摇滚、民谣等等。其次,要选择适合自己的时间段,晚上的人流量大,但是价格也会相对高一些,白天的价格相对较低。最后,要根据自己的预算来选择套餐,明确每个套餐包含的服务内容和价格,不要盲目选择,以免造成浪费。

KTV美食

图片描述:在KTV可以享受美食,满足不同的口味需求。

结论

总之,KTV是一个非常好的娱乐场所,可以让人们放松身心、释放压力。选择适合自己的KTV,套餐也是非常重要的,不要盲目选择,以免造成浪费。最后,希望大家能够在KTV中尽情享受音乐、美食和服务,感受到最好的娱乐体验。

KTV聚会

图片描述:在KTV聚会是非常有趣的,可以拉近人与人之间的距离。

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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。

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发布于:广东揭阳惠来县