让触控广告机为您的业务带来更多曝光率

让触控广告机为您的业务带来更多曝光率近年来，随着科技的发展和人们消费习惯的改变，传统广告渠道已经不能满足商家推广的需求。如今，触控广告机作为一种新型的广告媒介迅速走红。那么，如何让触控广告机为您的业务带来更多曝光率呢？本篇文章将从四个方面进行详细的阐述。

1.选择合适的广告机种类

触控广告机种类繁多，包括立柱式广告机、壁挂式广告机、桌面式广告机等。选择合适的广告机种类是提高曝光率的第一步。应该根据品牌、产品的特点以及广告展示的环境等因素，综合考虑后做出选择。例如，如果您的产品是面向大众市场，可以选择在人流量较大的公共场所，如商场、机场等场所放置立柱式广告机，这样可以更好的吸引受众的注意力；如果产品是面向酒店或餐厅等场所，可以选择在桌子上放置桌面式广告机或在墙上挂壁挂式广告机，这样可以更好的与消费者产生互动，提高曝光率。

2.制作精美的广告内容

好的广告内容非常重要，不仅可以吸引顾客的目光，还能让顾客对产品更加了解。制作广告内容时，应注意内容的创意性和视觉效果。可以运用动态图像、炫酷特效、超清画质等多种手段，提高广告内容的吸引力和信息量。同时，制作广告内容时，还应注意信息的简洁明了，突出产品的特点和优势，让顾客更加容易理解和接受。

3.选对广告投放的时间和地点

选择恰当的时间和地点进行广告投放能够让广告曝光率得到有效提高。例如，在购物热潮期间，如双十一、618等重大购物节活动期间，恰当的广告投放能够吸引更多的顾客关注，提高曝光率。在广告投放地点上，可以选择与产品定位相符合的场所，如高档酒店、豪华商场、写字楼等地方，这样的广告投放可以更好的满足目标人群的需求，提高广告曝光率。

4.关注广告机后期维护和管理

广告机的后期维护和管理是保障曝光率稳步上升的关键。应保证广告机的正常运转，及时更新广告内容，并根据不同的投放环境和时间进行调整和优化。合理的后期维护和管理不仅有利于提高曝光率，还可以延长广告机的使用寿命，降低维护成本。

总结

触控广告机作为新型的广告媒介，通过选择合适的广告机种类、制作精美的广告内容、选对广告投放的时间和地点、关注广告机后期维护和管理等多种手段，可以为商家带来更多的曝光率。在广告营销中，不断深化对触控广告机的了解和应用，是企业实现品牌价值提升和市场拓展的重要战略选择。问答话题：1.触控广告机的优势有哪些？触控广告机具有信息量大、交互性强、覆盖面广等优势。它可以通过多种形式展示广告内容，如图像、视频、音频等，提高用户对广告内容的接受度和记忆度；同时，触控广告机可以为用户提供交互式体验，如触屏、体感、语音等，从而吸引更多的用户参与，提高品牌关注度和用户粘性；此外，触控广告机的广告展示范围也非常广泛，可以覆盖商场、机场、酒店、餐厅等多个场所，拓宽品牌推广的渠道。2.如何提高触控广告机的使用寿命？触控广告机的使用寿命与后期维护和管理密不可分。要想提高触控广告机的使用寿命，需要注意以下几个方面：（1）定期检查广告机的硬件设备，如屏幕、主板、电源等，确保其正常运转。（2）及时更新广告内容，保证内容新鲜有趣，以吸引更多的用户关注。（3）根据不同的投放环境和时间进行调整和优化，如调节屏幕亮度、音量等参数，以保护设备。（4）选择合适的广告机种类，根据产品特点和投放环境等因素进行综合考虑，避免误投和浪费。（）做好广告机的安全防护，如安装防盗、防水、防尘等设备，保证广告机的安全使用。

让触控广告机为您的业务带来更多曝光率特色

1、sd卡修复工具免费下载

2、进度条走完就会跳出一个txt文件，一些异常的软件都会显示出来。

3、经营着一家猫咪咖啡馆，按照要求去解锁更多品种的猫咪及多口味咖啡;

4、挑战每一个不同的游戏内容，每一个内容都能让你有不同的体验，不同的游戏规则会有不同的操作。

5、所以在计算过程中方便快捷，也可以解决很多问题。

让触控广告机为您的业务带来更多曝光率亮点

1、脑洞王国大侦探游戏

2、招募英雄角色成为自己的专属同伴，在战斗中尽情的击败对手感受无休止的每日对决；

3、跨服PK，争夺霸主

4、最新的游戏资讯以及攻略

5、在混乱中，每个人都是你的对手。为了活到最后，你必须用自己的大脑。

sdkaxiufugongjumianfeixiazaijindutiaozouwanjiuhuitiaochuyigetxtwenjian，yixieyichangderuanjiandouhuixianshichulai。jingyingzheyijiamaomikafeiguan，anzhaoyaoqiuqujiesuogengduopinzhongdemaomijiduokouweikafei;tiaozhanmeiyigebutongdeyouxineirong，meiyigeneirongdounengrangniyoubutongdetiyan，butongdeyouxiguizehuiyoubutongdecaozuo。suoyizaijisuanguochengzhongfangbiankuaijie，yekeyijiejuehenduowenti。擊(ji)敗(bai)ChatGPT？OpenChat霸(ba)榜(bang)斯(si)坦(tan)福(fu)AlpacaEval開(kai)源(yuan)榜首(shou)，性(xing)能(neng)高(gao)達(da)105.7%

新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：编辑部(bu)

【新智元導(dao)讀(du)】最(zui)能打(da)的(de)开源模(mo)型(xing)來(lai)了(le)？OpenLLM在(zai)最新評(ping)測(ce)中(zhong)，壹(yi)舉(ju)击败ChatGPT。

一夜(ye)之(zhi)間(jian)，全(quan)新开源模型「OpenLLM」击败ChatGPT的消(xiao)息(xi)，在網(wang)上(shang)引(yin)起(qi)軒(xuan)然(ran)大(da)波(bo)。

根(gen)據(ju)官(guan)方(fang)的介(jie)紹(shao)，OpenLLM：

- 在斯坦福AlpacaEval上，以(yi)80.9%的勝(sheng)率(lv)位(wei)列(lie)开源模型第(di)一

- 在Vicuna GPT-4评测中，性能則(ze)达到(dao)了ChatGPT的105.7%

最重(zhong)要(yao)的是(shi)，如(ru)此(ci)卓(zhuo)越(yue)的性能，只(zhi)需(xu)要6K的GPT-4對(dui)話(hua)數(shu)据進(jin)行(xing)微(wei)調(tiao)訓(xun)練(lian)。

項(xiang)目(mu)地(di)址(zhi)：https://github.com/imoneoi/openchat

不(bu)過(guo)Chatbot Arena的「榜單(dan)主(zhu)」提(ti)醒(xing)稱(cheng)，由(you)於(yu)舊(jiu)的Vicu?a eval基(ji)準(zhun)存(cun)在一些(xie)bias，因(yin)此提倡(chang)大家(jia)遷(qian)移(yi)到新提出(chu)的MT-bench上——從(cong)而(er)更(geng)好(hao)地测评LLM更多(duo)方面(mian)的能力(li)。

OpenLLM：只需6K GPT-4对话微调

OpenLLM是一個(ge)在多樣(yang)化(hua)且(qie)高質(zhi)量(liang)的多輪(lun)对话数据集(ji)上进行微调的开源語(yu)言(yan)模型系(xi)列。

具(ju)體(ti)来講(jiang)，研(yan)究(jiu)人(ren)員(yuan)从約(yue)90K的ShareGPT对话中，过濾(lv)出来约6K的GPT-4对话。

經(jing)过6k数据微调後(hou)，令(ling)人驚(jing)訝(ya)的是，OpenLLM已(yi)经被(bei)證(zheng)明(ming)可(ke)以在有(you)限(xian)的数据下(xia)實(shi)現(xian)高性能。

OpenLLM有兩(liang)个通(tong)用(yong)模型，它(ta)們(men)是OpenChat和(he)OpenChat-8192。

OpenChat：基于LLaMA-13B微调，上下文(wen)長(chang)度(du)為(wei)2048

- 在Vicuna GPT-4评估(gu)中达到ChatGPT分(fen)数的105.7%

- 在AlpacaEval上取(qu)得(de)了惊人的80.9%的胜率

OpenChat-8192：基于LLaMA-13B微调，上下文长度为8192

- 在Vicuna GPT-4评估中达到ChatGPT分数的106.6%

- 在AlpacaEval上取得的79.5%胜率

此外(wai)，OpenLLM還(hai)有代(dai)碼(ma)模型，其(qi)性能如下：

OpenCoderPlus：基于StarCoderPlus，原(yuan)始(shi)上下文长度为8192

- 在Vicuna GPT-4评估中达到ChatGPT分数的102.5%

- 在AlpacaEval上獲(huo)得78.7%的胜率

模型评估

研究人员使(shi)用Vicuna GPT-4和AlpacaEval基准评估了最新模型，結(jie)果(guo)如下圖(tu)所(suo)示(shi)：

Vicuna GPT-4评估（v.s. gpt-3.5-turbo）

Vicuna GPT-3.5-Turbo评估（v.s. gpt-3.5-turbo）

另(ling)外，值(zhi)得註(zhu)意(yi)的是，研究者(zhe)采(cai)用的评估模式(shi)與(yu)Vicuna的略(lve)有不同(tong)，还使用了证据校(xiao)准（EC）+平(ping)衡(heng)位置(zhi)校准（BPC）来減(jian)少(shao)潛(qian)在的偏(pian)差(cha)。

安(an)裝(zhuang)和權(quan)重

要使用OpenLLM，需要安装CUDA和PyTorch。用戶(hu)可以克(ke)隆(long)這(zhe)个資(zi)源庫(ku)，並(bing)通过pip安装这些依(yi)賴(lai)：

git clone git@github.com:imoneoi/OChat.git pip install -r requirements.txt

目前(qian)，研究人员已经提供(gong)了所有模型的完(wan)整(zheng)权重作(zuo)为huggingface存儲(chu)库。

用户可以使用以下命(ming)令在本(ben)地啟(qi)動(dong)一个API服(fu)務(wu)器(qi)，地址为http://localhost:18888。

其中，服务器与openai包(bao)，以及(ji)ChatCompletions協(xie)議(yi)兼(jian)容(rong)（請(qing)注意，某(mou)些功(gong)能可能不完全支(zhi)持(chi)）。

用户可以通过設(she)置以下方式指(zhi)定(ding)openai包的服务器：

openai.api_base ="http://localhost:18888/v1"

當(dang)前支持的ChatCompletions參(can)数有：

建(jian)议：使用至(zhi)少40GB（1x A100）顯(xian)存的GPU来運(yun)行服务器。

数据集

轉(zhuan)換(huan)后的数据集可在openchat_sharegpt4_dataset上获取。

项目中所使用的数据集，是对ShareGPT清(qing)洗(xi)和篩(shai)選(xuan)后的版(ban)本。

其中，原始的ShareGPT数据集包含(han)大约90,000个对话，而僅(jin)有6,000个经过清理(li)的GPT-4对话被保(bao)留(liu)用于微调。

清洗后的GPT-4对话与对话模板(ban)和回(hui)合(he)结束(shu)時(shi)的token相(xiang)结合，然后根据模型的上下文限制(zhi)进行截(jie)斷(duan)（超(chao)出限制的內(nei)容將(jiang)被丟(diu)棄(qi)）。

要运行数据處(chu)理流(liu)程(cheng)，请執(zhi)行以下命令：

./ochat/data/run_data_pipeline.sh INPUT_FOLDER OUTPUT_FOLDER

輸(shu)入(ru)文件(jian)夾(jia)應(ying)包含一个ShareGPT文件夹，其中包含每(mei)个ShareGPT对话頁(ye)面的.html文件。

数据处理流程包括(kuo)三(san)个步(bu)驟(zhou)：

- 清洗：对HTML进行清理并转换为Markdown格(ge)式，刪(shan)除(chu)格式錯(cuo)誤(wu)的对话，删除包含被屏(ping)蔽(bi)詞(ci)匯(hui)的对话，并进行基于哈(ha)希(xi)的精(jing)確(que)去(qu)重处理

- 筛选：仅保留token为Model: GPT-4的对话

- 转换：为了模型的微调，針(zhen)对所有的对话进行转换和分词处理

最終(zhong)转换后的数据集遵(zun)循(xun)以下格式：

MODEL_TYPE.train.json / .eval.json

[ [token_id_list, supervise_mask_list], [token_id_list, supervise_mask_list], ... ]

MODEL_TYPE.train.text.json / .eval.text.json从token_id_list解(jie)码的純(chun)文本

除此之外，研究人员还提供了一个用于可視(shi)化对话嵌(qian)入的工(gong)具。

只需用瀏(liu)覽(lan)器打开ochat/visualization/ui/visualizer.html，并将MODEL_TYPE.visualizer.json拖(tuo)放(fang)到网页中。點(dian)击3D图中的点，就(jiu)可以显示相应的对话。

其中，嵌入是使用openai_embeddings.py創(chuang)建的，然后使用dim_reduction.ipynb进行UMAP降(jiang)維(wei)和K-Means著(zhe)色(se)。

模型修(xiu)改(gai)

研究人员为每个基礎(chu)模型添(tian)加(jia)了一个EOT（对话结束）token。

对于LLaMA模型，EOT的嵌入初(chu)始化为所有现有token嵌入的平均(jun)值。对于StarCoder模型，EOT的嵌入以0.02標(biao)准差进行隨(sui)機(ji)初始化。

对于具有8192上下文的LLaMA-based模型，max_position_embeddings被设置为8192，并且进行了RoPE（相对位置编码）代码的外推(tui)。

训练

训练模型时使用的超参数在所有模型中都(dou)是相同的：

使用8xA100 80GB进行训练：

NUM_GPUS= 8

deepspeed--num_gpus=$NUM_GPUS --module ochat.training_deepspeed.train \--model_type MODEL_TYPE \--model_path BASE_MODEL_PATH \--save_path TARGET_FOLDER \--length_grouping \--epochs 5 \--data_path DATASET_PATH \--deepspeed \--deepspeed_config ochat/training_deepspeed/deepspeed_config.json

评估

要运行Vicuna GPT-4评估，请执行以下步骤：

1. 生(sheng)成(cheng)模型答(da)案(an)

python-m ochat.evaluation.get_model_answer --model_type MODEL_TYPE --models_path PATH_CONTAINING_ALL_MODELS_SAME_TYPE --data_path ./ochat/evaluation/vicuna --output_path ./eval_results

2. 生成基線(xian)（GPT-3.5）答案

OPENAI_API_KEY=sk-XXX python -m ochat.evaluation.get_openai_answer --data_path ./ochat/evaluation/vicuna --output_path ./eval_baselines --model_types gpt- 3.5-turbo

3. 运行GPT-4评估

OPENAI_API_KEY=sk-XXX python -m ochat.evaluation.openai_eval --data_path ./ochat/evaluation/vicuna --baseline_path ./eval_baselines/vicuna_gpt- 3.5-turbo.jsonl --input_path ./eval_results

4. 可视化和細(xi)節(jie)

要获得可视化和繪(hui)制评估结果，请使用浏览器打开ochat/visualization/eval_result_ui/eval_result_visualizer.html，并选擇(ze)./eval_results/eval_result_YYYYMMDD文件夹中的所有文件以显示结果。

局(ju)限性

基础模型限制

盡(jin)管(guan)能夠(gou)实现優(you)秀(xiu)的性能，但(dan)OpenLLM仍(reng)然受(shou)到其基础模型固(gu)有限制的限制。这些限制可能會(hui)影(ying)響(xiang)模型在以下領(ling)域(yu)的性能：

- 復(fu)雜(za)推理

- 数學(xue)和算(suan)術(shu)任(ren)务

- 编程和编码挑(tiao)戰(zhan)

不存在信(xin)息的幻(huan)覺(jiao)

OpenLLM有时可能会產(chan)生不存在或(huo)不准确的信息，也(ye)称为「幻觉」。用户应該(gai)意識(shi)到这種(zhong)可能性，并驗(yan)证从模型中获得的任何(he)關(guan)鍵(jian)信息。

参考(kao)资料(liao)：

https://github.com/imoneoi/openchat

https://tatsu-lab.github.io/alpaca_eval/返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看(kan)更多

責(ze)任编辑：