品牌led广告语
品牌LED广告语
现代社会越来越注重品牌效应，很多企业通过品牌营销来提高知名度和影响力，而LED广告语是品牌营销的重要手段之一。品牌LED广告语是指在LED屏幕上以文字和图像的形式展示的品牌口号或标语，具有高亮度、高清晰度、高可视性等特点，能够吸引消费者的目光，传达品牌的理念和形象，提升品牌的认知度和美誉度。
品牌LED广告语在各个领域得到了广泛应用，比如商业地产、金融保险、汽车、酒店旅游、体育赛事、政府公益等。在商业地产领域，品牌LED广告语可以用于楼宇立面、室内公共区域、电梯、走廊等位置，提升物业形象和品牌价值。在金融保险领域，品牌LED广告语可以用于银行大堂、保险中心、证券交易所等场所，增强品牌信誉和客户忠诚度。
品牌LED广告语的优势
品牌LED广告语相对于传统媒介广告有着明显的优势。
首先，品牌LED广告语具有高亮度、高清晰度、高可视性等特点，可以在复杂的环境中清晰展示，吸引消费者的目光，形成记忆点，增强品牌印象。
其次，品牌LED广告语具有灵活性，可以实现定时、定向、定位的投放，满足不同场合、不同时间段的需求，提高广告的效果和覆盖面。
另外，品牌LED广告语还可以与互联网、移动终端等进行融合，实现跨平台传播，扩大品牌影响力。
如何制作品牌LED广告语
制作品牌LED广告语需要注意以下几点。
首先，必须遵守中国广告法律法规，不得出现虚假、夸张、欺骗等信息，不能侵犯他人的合法权益。
其次，要根据品牌的特点和定位，确定合适的广告语言和视觉风格，突出品牌的个性和优势。
还要注意文字和图像的清晰度和可读性，不要过于复杂、细节过多，以免影响观众的理解和接受。
最后，制作品牌LED广告语需要选择专业的厂家和制作团队，确保技术和质量的可靠性。
总结
品牌LED广告语是提升品牌知名度和影响力的重要手段，具有高亮度、高清晰度、高可视性等优势，可以在各个领域得到广泛应用。制作品牌LED广告语需要遵守法律法规、突出品牌个性和优势、注意清晰度和可读性、选择专业团队等。
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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>北(bei)大(da)、西(xi)湖(hu)大學(xue)等(deng)開(kai)源(yuan)「裁(cai)判(pan)大模(mo)型(xing)」PandaLM：三(san)行(xing)代(dai)碼(ma)全(quan)自(zi)動(dong)評(ping)估(gu)LLM，準(zhun)確(que)率(lv)達(da)ChatGPT的(de)94% 新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao) 編(bian)輯(ji)：LRS 【新智元導(dao)讀(du)】大模型誰(shui)強(qiang)谁弱(ruo)，用(yong)PandaLM比(bi)壹(yi)比就(jiu)知(zhi)道了(le)！ ChatGPT發(fa)布(bu)後(hou)，自然(ran)語(yu)言(yan)處(chu)理(li)領(ling)域(yu)的生(sheng)態(tai)徹(che)底(di)发生了變(bian)化(hua)，很(hen)多(duo)之(zhi)前(qian)無(wu)法(fa)完(wan)成(cheng)的問(wen)題(ti)都(dou)可(ke)以(yi)利(li)用ChatGPT解(jie)決(jue)。 不(bu)過(guo)也(ye)帶(dai)來(lai)了一個(ge)问题：大模型的性(xing)能(neng)都太(tai)强了，光(guang)靠(kao)肉(rou)眼(yan) 很難(nan)评估各(ge)个模型的差(cha)異(yi)。 比如(ru)用不同(tong)的基(ji)座(zuo)模型和(he)超(chao)參(can)數(shu)訓(xun)練(lian)了幾(ji)版(ban)模型，從(cong)樣(yang)例(li)来看(kan)性能可能都差不多，无法完全量(liang)化兩(liang)个模型之間(jian)的性能差距(ju)。 目(mu)前 评估大语言模型主(zhu)要(yao)有(you)两个方(fang)案(an)： 1、調(tiao)用OpenAI的API接(jie)口(kou)评估。 ChatGPT可以用来评估两个模型輸(shu)出(chu)的質(zhi)量，不过ChatGPT一直(zhi)在(zai)疊(die)(die)代升(sheng)級(ji)，不同時(shi)间對(dui)同一个问题的回(hui)復(fu)可能會(hui)有所(suo)不同，评估結(jie)果(guo)存(cun)在 无法复現(xian)的问题。 2、人(ren)工(gong)標(biao)註(zhu) 如果在眾(zhong)包(bao)平(ping)臺(tai)上(shang)請(qing)人工标注的話(hua)， 經(jing)費(fei)不足(zu)的團(tuan)隊(dui)可能无力(li)負(fu)擔(dan)，也存在第(di)三方公(gong)司(si) 泄(xie)露(lu)数據(ju)的情(qing)況(kuang)。 為(wei)了解决諸(zhu)如此(ci)類(lei)的「大模型评估问题」，来自北京(jing)大学、西湖大学、北卡(ka)羅(luo)来納(na)州(zhou)立(li)大学、卡內(nei)基梅(mei)隆(long)大学、MSRA的研(yan)究(jiu)人員(yuan)合(he)作(zuo)开发了一个全新的语言模型评估框(kuang)架(jia)PandaLM，致(zhi)力於(yu)實(shi)现保(bao)護(hu)隱(yin)私(si)、可靠、可复现及(ji)廉(lian)價(jia)的大模型评估方案。 項(xiang)目鏈(lian)接：https://github.com/WeOpenML/PandaLM 提(ti)供(gong)相(xiang)同的上下(xia)文(wen)，PandaLM可以比較(jiao)不同LLM的響(xiang)應(ying)输出，並(bing)提供具(ju)體(ti)的理由(you)。 为了證(zheng)明(ming)該(gai)工具的可靠性和一致性，研究人员創(chuang)建(jian)了一个由大約(yue)1000个样本(ben)組(zu)成的多样化的人类标注測(ce)試(shi)数据集(ji)，其(qi)中(zhong)PandaLM-7B的准确率达到(dao)了 ChatGPT的94%评估能力。 三行代码用上PandaLM 當(dang)两个不同的大模型对同一个指(zhi)令(ling)和上下文產(chan)生不同响应时，PandaLM旨(zhi)在比较這(zhe)两个大模型的响应质量，并输出比较结果，比较理由以及可供参考(kao)的响应。 比较结果有三種(zhong)：响应1更(geng)好(hao)，响应2更好，响应1與(yu)响应2质量相似(si)。 比较多个大模型的性能时，只(zhi)需(xu)使(shi)用PandaLM对其進(jin)行两两比较，再(zai)匯(hui)總(zong)两两比较的结果进行多个大模型的性能排(pai)名(ming)或(huo)畫(hua)出模型偏(pian)序(xu)關(guan)系(xi)圖(tu)，即(ji)可清(qing)晰(xi)直觀(guan)地(di)分(fen)析(xi)不同模型间的性能差异。 PandaLM只需要在「本地部(bu)署(shu)」，且(qie)「不需要人类参与」，因(yin)此PandaLM的评估是(shi)可以保护隐私且相当廉价的。 为了提供更好的可解釋(shi)性，PandaLM亦(yi)可用自然语言对其選(xuan)擇(ze)进行解释，并額(e)外(wai)生成一组参考响应。 在项目中，研究人员不僅(jin)支(zhi)持(chi)使用Web UI使用PandaLM以便(bian)于进行案例分析，为了方便使用，還(hai)支持三行代码调用PandaLM对任(ren)意(yi)模型和数据生成的文本评估。 考慮(lv)到现有的許(xu)多模型、框架并不开源或难以在本地完成推(tui)理，PandaLM支持利用指定(ding)模型權(quan)重(zhong)生成待(dai)评估文本，或直接傳(chuan)入(ru)包含(han)待评估文本的.json文件(jian)。 用戶(hu)只需传入一个包含模型名稱(cheng)/HuggingFace模型ID或.json文件路(lu)徑(jing)的列(lie)表(biao)，即可利用PandaLM对用户定義(yi)的模型和输入数据进行评估。下面(mian)是一个極(ji)簡(jian)的使用示(shi)例： 为了能讓(rang)大家(jia)靈(ling)活(huo)的運(yun)用PandaLM进行自由评测，研究人员也將(jiang)PandaLM的模型权重公布在了huggingface網(wang)站(zhan)上，可以通(tong)过以下命(ming)令加(jia)載(zai)PandaLM-7B模型： PandaLM的特(te)點(dian) 可复现性 因为PandaLM的权重是公开的，即使语言模型的输出有隨(sui)機(ji)性，当固(gu)定随机种子(zi)之后，PandaLM的评价结果仍(reng)可始(shi)終(zhong)保持一致。 而(er)基于在線(xian)API的模型的更新不透(tou)明，其输出在不同时间有可能很不一致，且舊(jiu)版模型不再可訪(fang)问，因此基于在线API的评测往(wang)往不具有可复现性。 自动化、保护隐私性和开銷(xiao)低(di) 只需本地部署PandaLM模型，调用现成的命令即可开始评估各种大模型，不需像(xiang)雇(gu)傭(yong)專(zhuan)家标注时要时刻(ke)与专家保持溝(gou)通，也不会存在数据泄露的问题，同时也不涉(she)及任何(he)API费用以及勞(lao)務(wu)费用，非(fei)常(chang)廉价。 评估水(shui)平 为了证明PandaLM的可靠性，研究人员雇佣了三个专家进行獨(du)立重复标注，创建了一个人工标注的测试集。 测试集包含50个不同的場(chang)景(jing)，每(mei)个场景中又(you)包含若(ruo)幹(gan)任务。这个测试集是多样化、可靠且与人类对文本的偏好相一致的。测试集的每个样本由一个指令和上下文，以及两个由不同大模型生成的响应共(gong)同组成，并由人类来比较这两个响应的质量。 篩(shai)除(chu)了标注员之间有较大差异的样本，以确保每个标注者(zhe)在最(zui)终测试集上的IAA（Inter Annotator Agreement）接近(jin)0.85。值(zhi)得(de)注意的是，PandaLM的训练集与创建的人工标注测试集无任何重叠。 这些(xie)被(bei)过濾(lv)的样本需要额外的知識(shi)或难以獲(huo)取(qu)的信(xin)息(xi)来輔(fu)助(zhu)判斷(duan)，这使得人类也难以对它(ta)們(men)进行准确标注。 经过筛选的测试集包含1000个样本，而原(yuan)始未(wei)经过滤的测试集包含2500个样本。测试集的分布为{0：105，1：422，2：472}，其中0表示两个响应质量相似，1表示响应1更好，2表示响应2更好。以人类测试集为基准，PandaLM与gpt-3.5-turbo的性能对比如下： 可以看到，PandaLM-7B在准确度(du)上已(yi)经达到了gpt-3.5-turbo 94%的水平，而在精(jing)确率，召(zhao)回率，F1分数上，PandaLM-7B已于gpt-3.5-turbo相差无几。 因此，相比于gpt-3.5-turbo而言，可以認(ren)为PandaLM-7B已经具備(bei)了相当的大模型评估能力。 除了在测试集上的准确度，精确率，召回率，F1分数之外，还提供了5个大小(xiao)相近且开源的大模型之间比较的结果。 首(shou)先(xian)使用了相同的训练数据对这个5个模型进行指令微(wei)调，接著(zhe)用人类，gpt-3.5-turbo，PandaLM对这5个模型分別(bie)进行两两比较。 下表中第一行第一个元组（72，28，11）表示有72个LLaMA-7B的响应比Bloom-7B的好，有28个LLaMA-7B的响应比Bloom-7B的差，两个模型有11个响应质量相似。 因此在这个例子中，人类认为LLaMA-7B優(you)于Bloom-7B。下面三張(zhang)表的结果說(shuo)明人类，gpt-3.5-turbo与PandaLM-7B对于各个模型之间优劣(lie)关系的判断完全一致。 总结 PandaLM提供了除人类评估与OpenAI API评估之外的第三條(tiao)评估大模型的方案，PandaLM不仅评估水平高(gao)，而且评估结果可复现，评估流(liu)程(cheng)自动化，保护隐私且开销低。 未来，PandaLM将推动学術(shu)界(jie)和工業(ye)界关于大模型的研究，使得更多人受(shou)益(yi)于大模型的发展(zhan)。 参考資(zi)料(liao)： https://zhuanlan.zhihu.com/p/626391857返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：