北京农业企业广告价格

北京农业企业广告价格的因素

北京的农业企业市场竞争激烈,广告价格也因此变得异常重要。广告价格的因素有很多,下面我们就来一一分析。

1. 媒介渠道

媒介渠道是广告价格的一个重要因素。不同的媒介渠道受众群体不同,覆盖面也不同,因此价格也存在差异。例如,电视广告的价格可能会比报纸广告更高,因为电视广告会覆盖更广泛的受众群体,而且观众注意到电视广告的概率也更高。

电视广告

2. 时间段

时间段也是广告价格的一个重要因素。不同的时间段,在同一媒介渠道下,价格也存在差异。例如,黄金时段的电视广告价格会比其他时间段更高,因为在这个时间段观众会更多地关注电视节目,观看广告的概率也更高。

时间段

3. 广告形式

广告形式也是广告价格的一个重要因素。不同形式的广告,价格也存在差异。例如,视频广告的价格可能会比文字广告更高,因为视频广告能够更好地吸引受众的注意力,传达更多的信息。

视频广告

如何选择合适的广告媒介

选择合适的广告媒介是至关重要的,因为这会影响广告的效果和价格。下面我们提供一些选择广告媒介的建议。

1. 充分了解受众群体

了解受众群体是选择广告媒介的关键。不同的受众群体会对不同的广告媒介有不同的反应,因此在选择广告媒介时需要充分了解目标受众群体的特征和喜好。

了解目标受众群体

2. 优先选择覆盖面广的媒介

覆盖面广的媒介能够覆盖更多的受众群体,因此在一定程度上可以提高广告的曝光率和效果。因此,在选择广告媒介时,优先选择覆盖面广的媒介是比较明智的选择。

覆盖面广的媒介

3. 与预算匹配

在选择广告媒介时,还需要考虑预算。不同的广告媒介价格差异很大,因此需要根据预算选择合适的媒介。如果预算不充足,可以考虑选择一些价格相对较低的媒介,例如报纸广告或者户外广告。

与预算匹配

结论

综上所述,北京农业企业广告价格受到多种因素的影响,例如媒介渠道、时间段、广告形式等。在选择广告媒介时,需要充分了解受众群体、优先选择覆盖面广的媒介以及与预算匹配。希望这些建议能够帮助农业企业选择合适的广告媒介,提升广告效果。

北京农业企业广告价格特色

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北京农业企业广告价格亮点

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來(lai)源:新(xin)智(zhi)元(yuan)

能(neng)聽(ting)還(hai)能看(kan),給(gei)模型不(bu)同(tong)的感(gan)官(guan)理(li)解(jie)世(shi)界(jie)!

當(dang)下(xia)的大型語(yu)言(yan)模型,如(ru)ChatGPT只(zhi)能接(jie)收(shou)文(wen)本(ben)作(zuo)為(wei)輸(shu)入(ru),即(ji)便(bian)升(sheng)級(ji)版(ban)的GPT-4也(ye)只是(shi)增(zeng)加(jia)了(le)圖(tu)像(xiang)输入的功(gong)能,無(wu)法(fa)處(chu)理其(qi)他(ta)模态的數(shu)據(ju),如視(shi)頻(pin)、音(yin)频等(deng)。

最(zui)近(jin),来自(zi)剑桥大學(xue)、奈(nai)良(liang)先(xian)端(duan)科(ke)学技(ji)術(shu)大学院(yuan)大学和(he)騰(teng)訊(xun)的研(yan)究(jiu)人員(yuan)共(gong)同提(ti)出(chu)並(bing)开源了通(tong)用(yong)指(zhi)令(ling)遵(zun)循(xun)模型PandaGPT模型,也是首个實(shi)現(xian)了跨(kua)六種(zhong)模态(图像/视频、文本、音频、深(shen)度(du)、thermal和IMU)執(zhi)行(xing)指令遵循数据的基础模型。

論(lun)文鏈(lian)接:https://arxiv.org/pdf/2305.16355.pdf

代(dai)碼(ma)链接:https://github.com/yxuansu/PandaGPT

在(zai)沒(mei)有(you)明(ming)確(que)多(duo)模态監(jian)督(du)的情(qing)況(kuang)下,PandaGPT就(jiu)展(zhan)现出了強(qiang)大的多模态能力(li),可(ke)以(yi)执行復(fu)雜(za)的理解/推(tui)理任(ren)務(wu),如詳(xiang)細(xi)的图像描(miao)述(shu)生(sheng)成(cheng)、編(bian)寫(xie)视频啟(qi)發(fa)的故(gu)事(shi)、回(hui)答(da)有關(guan)音频的問(wen)題(ti),或(huo)是多輪(lun)對(dui)話(hua)等。

總(zong)之(zhi),PandaGPT的核(he)心(xin)創(chuang)新在於(yu)可以同時(shi)接受(shou)多个模态输入,并自然(ran)地(di)組(zu)合(he)不同模态的语義(yi),超(chao)越(yue)傳(chuan)統(tong)的單(dan)模态分(fen)析(xi),擴(kuo)展了下遊(you)應(ying)用場(chang)景(jing),也更(geng)貼(tie)近AGI的实现方(fang)式(shi)。

示(shi)例(li)

基于图片(pian)的问答:

基于图片的多轮问答:

基于视频的问答:

受图像/视频启发的创意(yi)性(xing)写作:

视覺(jiao)推理能力:

音频推理能力:

图片+音频的多模态理解能力:

视频+音频的多模态理解能力:

多模态PandaGPT

和困(kun)在計(ji)算(suan)機(ji)內(nei)的AI模型相(xiang)比(bi),人類(lei)具(ju)有多种感官来了解世界,可以看壹(yi)幅(fu)畫(hua),可以听到(dao)自然界的各(ge)种聲(sheng)音;机器(qi)如果(guo)也能输入多模态的信(xin)息(xi),就可以更全(quan)面(mian)地解決(jue)各种问题。

目(mu)前(qian)多模态的研究大多数局(ju)限(xian)于单模态,或是文本與(yu)其他模态的组合,缺(que)乏(fa)感知(zhi)和理解多模态输入的整(zheng)體(ti)性和互(hu)補(bu)性。

为了讓(rang)PandaGPT具有多模态输入能力,研究人员結(jie)合了ImageBind的多模态编码器和大型语言模型Vicuna,二(er)者(zhe)在视觉和音频基础的指令遵循任务中(zhong)都(dou)取(qu)得(de)了非(fei)常(chang)强大的性能。

同时,为了使(shi)二个模型的特(te)征(zheng)空(kong)間(jian)一致(zhi),研究人员使用开源的16萬(wan)个图像-语言指令遵循数据来訓(xun)練(lian)PandaGPT,其中每(mei)个训练实例包(bao)括(kuo)一个图像和一组多轮对话数据,对话中包含(han)每轮人类的指令和系(xi)统的回复。

为了減(jian)少(shao)可训练參(can)数的数量(liang),研究人员只训练用来連(lian)接Vicuna的ImageBind表(biao)征,以及(ji)Vicuna的註(zhu)意力模塊(kuai)上(shang)的額(e)外(wai)LoRA權(quan)重(zhong)。

训练過(guo)程(cheng)中,按(an)照(zhao)8×A100 40G GPU的计算資(zi)源来算,Vicuna-13B最大序(xu)列(lie)長(chang)度被(bei)設(she)定(ding)为400的情况下,训练需(xu)要(yao)大約(yue)7小(xiao)时。

值(zhi)得注意的是,当前版本的PandaGPT只用对齊(qi)的图像-文本数据進(jin)行训练,但(dan)通过利(li)用凍(dong)结的ImageBind编码器中繼(ji)承(cheng)的六种模态(图像/视频、文本、音频、深度、thermal和IMU)的綁(bang)定屬(shu)性,PandaGPT展示出了湧(yong)现,即零(ling)樣(yang)本跨模态的能力。

限制(zhi)

盡(jin)管(guan)PandaGPT在处理多模态及模态组合方面有驚(jing)人的能力,但还有幾(ji)种方法可以用来进一步(bu)改(gai)进PandaGPT:

1. PandaGPT的训练过程可以通过引(yin)入更多对齐数据来豐(feng)富(fu),比如其他与文本匹(pi)配(pei)的模态(音频-文本)

2. 研究人员对文本以外的模态内容(rong)只使用一个嵌(qian)入向(xiang)量来表征,还需要对细粒(li)度的特征提取畸(ji)形(xing)更多研究,如跨模态的注意力机制可能會(hui)对性能提升有好(hao)处

3. PandaGPT目前只是將(jiang)多模态信息作为输入,未(wei)来可能会在生成端引入更丰富的多媒(mei)体内容,比如在音频中生成图像和文字(zi)回复。

4. 还需要有新的基準(zhun)来評(ping)估(gu)多模态输入的组合能力

5. PandaGPT也可以表现出现有语言模型的几个常見(jian)缺陷(xian),包括幻(huan)觉、毒(du)性和刻(ke)板(ban)印(yin)象(xiang)。

研究人员也指出,PandaGPT目前还只是一个研究原(yuan)型,不能直(zhi)接用于现实世界的应用。

参考(kao)资料(liao):返(fan)回搜(sou)狐(hu),查(zha)看更多

https://huggingface.co/spaces/GMFTBY/PandaGPT https://panda-gpt.github.io/ https://github.com/yxuansu/PandaGPT

責(ze)任编輯(ji):

发布于:河南洛阳嵩县