深圳led广告制作

深圳画报

深圳LED广告制作：创新与品质并重

在现代商业社会中，营销策略已经成为企业赢得市场的重要手段之一。随着科技的不断进步，广告展示的形式也在不断变化。而LED广告制作作为新兴业务，以其多样化的展示效果和高清晰度的特点，逐渐受到市场的欢迎。

深圳作为LED产业的重镇之一，拥有众多专业的LED广告制作公司，其产品以创新和品质并重，成为市场的热门选择。最为重要的是，这些公司坚持严格遵循中国广告法，保证广告的合法性和道德性。

LED广告制作不仅可以与室内外环境完美融合，而且还可以通过高精度控制系统，实现真正的全彩色、多功能和高亮度。这些优点使得LED广告在宣传中更能够吸引人们的注意力，传递企业意愿，提升品牌知名度。

LED广告制作的适用范围与优势

LED广告制作适用于各种场合，比如大型商业广场、电影院、体育场馆、会议展览等。这些场所因为人流量大，视觉效果好，所以成为LED广告制作的主要应用场景。

与传统的广告宣传方式相比，LED广告制作具有明显的优势。

第一，LED广告制作可以实现定制化制作，满足不同客户的需求，包括尺寸、颜色、形状等。这种形式的广告可以更好地适应不同的宣传需求。

第二，LED广告制作可以实现多种展示效果，包括闪烁、流动、交替等。不同的展示效果可以更好地呈现出广告的特点和主要内容，更好地吸引观众的眼球。

第三，LED广告制作可以实现远程控制，可以随时随地更新广告内容，更加灵活便捷。这种方式可以节省更多的时间和人员成本，提高工作效率。

深圳LED广告制作公司的品质保证

作为LED广告制作重镇，深圳拥有许多专业的LED广告制作公司，其质量保证和服务质量受到广大客户的信任和好评。

深圳LED广告制作公司具有以下几个方面的优势和保证。

首先，多年的行业经验和技术积累使得公司具有先进的技术水平和丰富的实际操作经验。

其次，公司的设备和材料都经过严格的筛选和检验，保证产品的质量和性能。

最后，公司严格遵循中国广告法，坚持道德标准，保证广告的合法性和道德性。

综上所述，深圳LED广告制作公司的品质保证和服务质量都非常优秀，如果您需要LED广告制作的服务，可以联系网站客服咨询更多详情。

深圳led广告制作特色

1、讲师均是临床经验,教学经验以及预测经验丰富的专家教授，深度解剖临床真实案例;

2、一款以传奇为主题的手游，玩家可以选择自己喜欢的传奇职业，开始一场激动人心的冒险。

3、十分的精美，各种卡通元素充斥在游戏中，经典的三消玩法搭配了很多新元素。

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深圳led广告制作亮点

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新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：拉(la)燕(yan)

【新智元導(dao)讀(du)】UC伯(bo)克(ke)利(li)華(hua)人(ren)博(bo)士(shi)生(sheng)搞(gao)了個(ge)Gorilla，可(ke)以(yi)靈(ling)活(huo)调用各(ge)種(zhong)API，性能超过GPT-4。

繼(ji)羊(yang)駝(tuo)之(zhi)後(hou)，又(you)来了个以動(dong)物(wu)命(ming)名(ming)的(de)模型，這(zhe)次(ci)是(shi)大(da)猩(xing)猩（Gorilla）。

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

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