led广告机价格
一、LED广告机的价格
如果你正在寻找一种有效的方式来吸引潜在客户，那么LED广告机是你不可错过的选择。LED广告机是一种非常实用的宣传工具，可以帮助你在商场、办公楼、广场、机场等地方吸引更多的关注。不过，许多人都认为LED广告机的价格高昂，不是每个公司或企业都能够承受得起。然而，我可以告诉你，LED广告机的价格并不是那么高，你可以在不花费太多的钱的情况下购买到高质量的LED广告机。
LED广告机的价格会受到多种因素的影响。首先，品牌和型号是影响价格的主要因素。不同品牌和型号的LED广告机价格差异非常大。一般来说，大品牌的LED广告机价格高于小品牌的LED广告机。此外，LED广告机的尺寸和显示效果也会对价格产生影响。通常情况下，尺寸越大、显示效果越好的LED广告机价格越高。
二、购买LED广告机的建议
如果你想购买LED广告机，我们建议你首先考虑自己的需求。你需要决定LED广告机的尺寸、显示效果和所需的功能。如果你需要在室外使用LED广告机，那么你需要选择具有防水和防晒功能的LED广告机。
在选择型号和品牌时，你可以多比较几家供应商的价格和质量。不要只选择价格最低的供应商，因为这可能会影响LED广告机的质量和使用寿命。此外，在购买之前最好能够了解供应商的售后服务和保修政策。
三、LED广告机的优势
LED广告机的价格虽然有一定的成本，但是它们的使用价值却是非常高的。LED广告机可以吸引更多的关注，帮助品牌宣传和推广。它们的亮度高、色彩丰富、耐用性强，可以在各种环境和天气条件下使用。
此外，LED广告机还可以根据需要随时更改广告内容和播放方式。这意味着你可以根据市场需求做出及时的调整，更好地满足客户需求。此外，LED广告机还具有较低的能耗和维护成本，能够为你提供长期经济效益。
结论
总之，LED广告机的价格并不是高不可攀。只要你了解自己的需求，选择适当的品牌和型号，购买LED广告机仍然是一种非常实用的投资。如果你正在寻找一种有效的宣传工具，那么LED广告机绝对是值得考虑的选择。
led广告机价格特色
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2、远程启动：无距离限制，只要联网都可以用遥控车门开锁、关锁、启动、熄火
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led广告机价格亮点
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雖(sui)說(shuo)目(mu)前(qian)LLM風(feng)頭(tou)正(zheng)旺(wang)，進(jin)展(zhan)頗(po)多(duo)，在(zai)各种任(ren)務(wu)中(zhong)的性能表(biao)現(xian)也(ye)可圈(quan)可點(dian)，但(dan)这些(xie)模型通(tong)过API调用有(you)效(xiao)使(shi)用工(gong)具(ju)的潛(qian)力(li)還(hai)亟(ji)待(dai)挖(wa)掘(jue)。 即(ji)使對(dui)于今(jin)天(tian)最先(xian)进的LLM，比(bi)如(ru)GPT-4，API调用也是壹(yi)項(xiang)具有挑(tiao)戰(zhan)性的任务，主(zhu)要(yao)是由(you)于它(ta)們(men)無(wu)法(fa)生成(cheng)準(zhun)確(que)的輸(shu)入(ru)參(can)數(shu)，並(bing)且(qie)LLM容(rong)易(yi)对API调用的錯(cuo)誤(wu)使用產(chan)生幻(huan)覺(jiao)。 这不(bu)，研(yan)究(jiu)人員(yuan)搞了个Gorilla，一个經(jing)过微调的基于LLaMA的模型，它在编寫(xie)API调用上(shang)的性能甚(shen)至(zhi)超过了GPT-4。 而(er)當(dang)與(yu)文(wen)檔(dang)檢(jian)索(suo)器(qi)相(xiang)結(jie)合(he)時(shi)，Gorilla同(tong)樣(yang)展示(shi)出(chu)了强大的性能，使用戶(hu)更(geng)新或(huo)版(ban)本(ben)變(bian)化(hua)变得(de)更加(jia)灵活。 此(ci)外(wai)，Gorilla还大大緩(huan)解(jie)了LLM會(hui)经常(chang)遇(yu)到(dao)的幻觉問(wen)題(ti)。 為(wei)了評(ping)估(gu)該(gai)模型的能力，研究人员还引(yin)入了API基准，一个由HuggingFace、TorchHub和(he)TensorHub API組(zu)成的綜(zong)合数據(ju)集(ji) Gorilla LLMs的各项强大的能力不用再(zai)多介(jie)紹(shao)，包(bao)括(kuo)自(zi)然(ran)对話(hua)能力、数學(xue)推(tui)理(li)能力，以及(ji)程(cheng)序(xu)合成在能力什(shen)麽(me)的。 然而，盡(jin)管(guan)性能强大，但LLM仍(reng)然会受(shou)到一些限(xian)制(zhi)。并且，LLM也需(xu)要重(zhong)新訓(xun)練(lian)以及时更新他(ta)们的知(zhi)識(shi)庫(ku)，以及推理能力。 通过授(shou)權(quan)LLM可使用的工具，研究人员可以允(yun)許(xu)LLM訪(fang)问巨(ju)大的、不斷(duan)变化的知识库，完(wan)成復(fu)雜(za)的計(ji)算(suan)任务。 通过提(ti)供(gong)对搜(sou)索技(ji)術(shu)和数据库的访问，研究人员可以增(zeng)强LLM的能力，以處(chu)理更大和更动態(tai)的知识空(kong)間(jian)。 同样，通过提供计算工具的使用，LLM也可以完成复杂的计算任务。 因(yin)此，科(ke)技巨头已(yi)经開(kai)始(shi)嘗(chang)試(shi)整(zheng)合各類(lei)插(cha)件(jian)，使LLM能夠(gou)通过API调用外部(bu)工具。 從(cong)一个規(gui)模較(jiao)小(xiao)的手(shou)工编碼(ma)的工具，到能够调用一个巨大的、不断变化的雲(yun)API空间，这种轉(zhuan)变可以將(jiang)LLM转变为计算基礎(chu)設(she)施(shi)，以及網(wang)絡(luo)所(suo)需的主要界(jie)面(mian)。 从預(yu)訂(ding)整个假(jia)期(qi)到舉(ju)辦(ban)一次会議(yi)的任务，可以变得像(xiang)与能够访问航(hang)班(ban)、汽(qi)車(che)租(zu)賃(lin)、酒(jiu)店(dian)、餐(can)飲(yin)和娛(yu)樂(le)网络API的LLM交(jiao)談(tan)一样簡(jian)單(dan)。 然而，许多先前的工作(zuo)将工具整合到LLM中，考(kao)慮(lv)的是一小套(tao)有据可查(zha)的API，可以很(hen)容易地(di)註(zhu)入到提示中。 支(zhi)持(chi)一个由潜在的数百(bai)萬(wan)个变化的API组成的网络规模的集合，需要重新思(si)考研究人员如何(he)整合工具的方(fang)法。 现在已经不可能在一个单一的環(huan)境(jing)中描(miao)述(shu)所有的API了。许多API会有重疊(die)的功(gong)能，有細(xi)微的限制和約(yue)束(shu)。在这种新的环境中简单地评估LLM需要新的基准。 在本文中，研究人员探(tan)索了使用自我(wo)结構(gou)微调和检索的方法，以使LLM能够准确地从使用其(qi)API和API文档表達(da)的大量(liang)、重叠和变化的工具集中进行(xing)選(xuan)擇(ze)。 研究人员通过从公(gong)共(gong)模型中心(xin)刮(gua)取(qu)ML API（模型）来构建(jian)API Bench，这是一个具有复杂且经常重叠功能的大型API語(yu)料(liao)库。 研究人员选择了三(san)个主要的模型中心来构建数据集：TorchHub、TensorHub和HuggingFace。 研究人员詳(xiang)尽地包括了TorchHub（94个API调用）和TensorHub（696个API调用）中的每(mei)一个API调用。 对于HuggingFace，由于模型的数量很大，所以研究人员选择了每个任务类別(bie)中下(xia)載(zai)最多的20个模型（總(zong)共925个）。 研究人员还使用Self-Instruct为每个API生成了10个用户问题的prompt。 因此，数据集中的每个條(tiao)目都(dou)成为了一个指(zhi)令(ling)参考API对。研究人员采(cai)用常見(jian)的AST子(zi)樹(shu)匹(pi)配(pei)技术来评估生成的API的功能正确性。 研究人员首(shou)先将生成的代(dai)码解析(xi)成AST树，然后找(zhao)到一个子树，其根(gen)節(jie)点是研究人员關(guan)心的API调用，然后使用它来索引研究人员的数据集。 研究人员检查LLMs的功能正确性和幻觉问题，反(fan)饋(kui)相應(ying)的准确性。然后，研究人员再对Gorilla进行微调，这是一个基于LLaMA-7B的模型，使用研究人员的数据集进行文档检索的操(cao)作。 研究人员發(fa)现，Gorilla在API功能准确性以及減(jian)少(shao)幻觉错误方面明(ming)顯(xian)優(you)于GPT-4。 研究人员在圖(tu)1中展示了一个實(shi)例(li)。 此外，研究人员对Gorilla进行的检索感(gan)知训练使得该模型能够適(shi)应API文档的变化。 最后，研究人员还展示了Gorilla理解和推理约束的能力。 另(ling)外，在幻觉方面，Gorilla也表现出色(se)。 下图是精(jing)度(du)和幻觉在四(si)种情(qing)況(kuang)下的对比，零(ling)样本（即，沒(mei)有任何检索器）以及使用BM25、GPT和Oracle的检索器。 其中BM25和GPT是常用的检索器，而Oracle检索器則(ze)会以100%的相关性返(fan)回(hui)相关文档，表示一种上限。 图中准确性更高(gao)、幻觉更少的即为效果(guo)更好(hao)。 在整个数据集中，Gorilla在提高准确性的同时减少了幻觉。 为了收(shou)集数据集，研究人员细致(zhi)地記(ji)錄(lu)了HuggingFace的The Model Hub、PyTorch Hub和TensorFlow Hub模型的所有在線(xian)模型。 然而，其中很多模型的文档都不咋(za)样。 为了过濾(lv)掉(diao)这些質(zhi)量不高的模型，研究人员最終(zhong)从每个領(ling)域(yu)挑选出前20个模型。 研究人员考虑了多模态数据的7个领域，CV的8个领域，NLP的12个领域，音(yin)頻(pin)的5个领域，表格(ge)数据的2个领域，以及强化学習(xi)的2个领域。 过滤后，研究人员从HuggingFace得到了总共925个模型。TensorFlow Hub的版本分(fen)为v1和v2。 最新的版本（v2）总共有801个模型，研究人员处理了所有的模型。在过滤掉幾(ji)乎(hu)没有信(xin)息(xi)的模型后，剩(sheng)下了626个模型。 与TensorFlow Hub类似(si)，研究人员从Torch Hub得到95个模型。 在self-instruct範(fan)式(shi)的指导下，研究人员采用GPT-4来生成合成指令数据。 研究人员提供了三个语境中的例子，以及一个参考的API文档，并責(ze)成模型生成调用API的真(zhen)实用例。 研究人员特(te)别指示该模型在創(chuang)建指令时不要使用任何API名稱(cheng)或提示。研究人员为三个模型中心的每一个构建了六(liu)个例子（指令-API对）。 这18个点，是唯(wei)一手工生成或者(zhe)修(xiu)改(gai)过的数据。 而Gorilla，则是检索感知的LLaMA-7B模型，專(zhuan)門(men)用于API调用。 如图3所示，研究人员采用自我构造(zao)来生成{指令，API}对。 为了对LLaMA进行微调，研究人员将其转換(huan)为用户——代理的聊(liao)天式对话，其中每个数据点都是一个对话，用户和代理輪(lun)流(liu)交谈。 然后研究人员在基础的LLaMA-7B模型上进行標(biao)准的指令微调。在实驗(yan)中，研究人员在有和没有检索器的情况下分别训练了Gorilla。 由于API的功能是一种通用语言(yan)，使不同的系(xi)統(tong)之间能够进行有效地溝(gou)通，正确使用API可以提高LLM与更廣(guang)泛(fan)的工具进行互(hu)动的能力。 在研究人员收集的三个大规模数据集中，Gorilla的性能超过了最先进的LLM（GPT-4）。Gorilla产生了可靠(kao)的API调用ML模型，且没有产生幻觉，并能在挑选API时滿(man)足(zu)约束条件。 由于希(xi)望(wang)找到一个具有挑战性的数据集，研究人员选择了ML APIs，因为它们的功能相似。专注于ML领域的API的潜在缺(que)点是，如果在有傾(qing)向(xiang)的数据上进行训练，它们就(jiu)有可能产生有偏(pian)见的预測(ce)，可能对某(mou)些子群(qun)體(ti)不利。 为了消(xiao)除(chu)这种顧(gu)虑并促(cu)进对这些API的深(shen)入了解，研究人员正在发布(bu)更加广泛的数据集，其中包括超过11000个指令——API对。 在下图这个示例中，研究人员使用抽(chou)象(xiang)语法树（AST）子树匹配来评估API调用的正确性。 抽象语法树是源(yuan)代码结构的树形(xing)表示，有助(zhu)于更好地分析和理解代码。 首先，研究人员从Gorilla返回的API调用（左(zuo)側(ce)）构建相关的API树。然后将其与数据集进行比较，以查看(kan)API数据集是否(fou)具有子树匹配。 在上面的示例中，匹配的子树以棕(zong)色突(tu)出显示，表示API调用确实是正确的。其中Pretrained=True是一个可选参数。 这一資(zi)源将为更广泛的社(she)區(qu)提供服(fu)务，作为研究和衡(heng)量现有API的寶(bao)貴(gui)工具，为更公平(ping)和优化使用機(ji)器学习做(zuo)出貢(gong)獻(xian)。 参考资料： https://arxiv.org/pdf/2305.15334.pdf返回搜狐(hu)，查看更多 责任编辑：