矿泉水广告语创意文案
矿泉水广告语创意文案
矿泉水是我们日常生活中必不可少的饮品之一，无论是在工作中还是在运动的过程中，都需要喝到足够的水。因此，我们需要一种高品质的矿泉水来满足我们的需求。在本篇文章中，我们将探讨矿泉水广告语创意文案的重要性，以及如何撰写高品质的矿泉水广告语创意文案。
为什么需要高品质的矿泉水广告语创意文案？
在当今竞争激烈的市场中，广告语的创意和表达方式会对消费者的购买行为产生巨大影响。一句好的广告语可以让消费者对产品产生好感，而一句差的广告语则会让消费者对产品产生抵触情绪。因此，撰写高品质的矿泉水广告语创意文案对于提高品牌影响力和销售量至关重要。
首先，好的广告语可以让消费者在众多矿泉水品牌中选择你的产品。矿泉水市场竞争非常激烈，消费者往往面临着众多品牌的选择。一个吸引人的广告语可以让消费者对你的矿泉水产生好感，增加购买的可能性。
其次，好的广告语可以提高品牌的知名度和忠诚度。一个有创意的广告语可以让消费者对你的品牌产生印象，从而提高品牌的知名度和忠诚度。在长远的销售过程中，这种积累的品牌价值将会是非常宝贵的资产。
如何撰写高品质的矿泉水广告语创意文案？
撰写高品质的矿泉水广告语创意文案是一项挑战，需要具备很高的写作技巧和广告语创意。以下是一些撰写高品质矿泉水广告语创意文案的技巧。
首先，了解受众群体的需求和心理。矿泉水的消费者群体比较广泛，需要通过市场调研和分析找到优秀的受众。然后，你需要从受众的角度出发，了解他们的需求和心理，从而撰写出真正能够吸引他们的广告语。
其次，突出矿泉水的品质和特点。矿泉水的品质和特点是消费者选择的最重要因素之一。好的矿泉水广告语需要突出你的产品在品质和特点上的优势，让消费者认识到你的品牌更有价值和实用性。
最后，结合文化、时尚和科技元素。矿泉水广告语需要符合当代消费者的文化、时尚和科技元素，这样才能在市场中产生更大的影响力。因此，你需要时刻关注当代社会的文化、时尚和科技动态，将这些元素巧妙地融入到你的广告语中。
结论
撰写高品质的矿泉水广告语创意文案是一项非常重要的工作，需要具备很高的写作技巧和广告语创意。通过了解受众群体的需求和心理，突出矿泉水的品质和特点以及结合文化、时尚和科技元素，你可以写出一个真正吸引消费者的高品质广告语。因此，我们需要花费更多的时间和精力在这项工作上，通过高品质的矿泉水广告语创意文案来提高品牌的知名度和销售量。
矿泉水广告语创意文案特色
1、运用灵活的视角设定，拆分不同的配件，组装更为强化的车辆；
2、多种特色技能，无限模式闯关玩法。
3、游戏中可以消灭各种各样的混混来增加自己的实力，还可以通过招募来招募强大的武将来帮助你一统江山，成为武林最强。
4、玩家将会成为一名单身的男子。
5、个性化的游戏地图实时打开，让我们看看你创建的世界可以解锁更多的玩法。
矿泉水广告语创意文案亮点
1、角色成长，多种多样，天赋，进阶，技能，缘分，无所不能！
2、复古像素艺术图形和手工制作的动画。
3、在游戏中，我们可以攀爬任何可以攀爬的场景与物体，这一点与前作有着极大的区别。
4、极棒的特殊力量！利用每个人物的特殊力量，可将您的对手撞出赛道，夺取致胜位置；
5、简单的建模玩法特别的游戏体验，让你沉迷在这个有趣的模拟3D人物世界难以自拔！
yunyonglinghuodeshijiaosheding，chaifenbutongdepeijian，zuzhuanggengweiqianghuadecheliang；duozhongtesejineng，wuxianmoshichuangguanwanfa。youxizhongkeyixiaomiegezhonggeyangdehunhunlaizengjiazijideshili，haikeyitongguozhaomulaizhaomuqiangdadewujianglaibangzhuniyitongjiangshan，chengweiwulinzuiqiang。wanjiajianghuichengweiyimingdanshendenanzi。gexinghuadeyouxiditushishidakai，rangwomenkankannichuangjiandeshijiekeyijiesuogengduodewanfa。ChatGPT上(shang)下(xia)文(wen)碾(nian)壓(ya)64K開(kai)源(yuan)模(mo)型(xing)！UC伯(bo)克(ke)利(li)：开源模型能(neng)力(li)嚴(yan)重(zhong)「虛(xu)標(biao)」｜最(zui)新(xin)硬(ying)核(he)評(ping)測(ce)曝(pu)光(guang) 新智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao) 編(bian)輯(ji)：潤(run) 好(hao)困(kun) 【新智元導(dao)讀(du)】最近(jin)，來(lai)自(zi) LMSYS Org的(de)研(yan)究(jiu)人(ren)員(yuan)不(bu)僅(jin)壹(yi)次(ci)發(fa)了(le)兩(liang)個(ge)支(zhi)持(chi)16k token上下文長(chang)度(du)的开源大(da)模型LongChat-7B和(he)LongChat-13B。而(er)且(qie)，他(ta)們(men)還(hai)测試(shi)了號(hao)稱(cheng)支持长上下文能力的幾(ji)个大模型的實(shi)際(ji)表(biao)現(xian)，发现开源模型虚标严重。 早(zao)先(xian)发布(bu)Vicuna模型和大語(yu)言(yan)模型排(pai)位(wei)賽(sai)的LMSYS Org（UC伯克利主(zhu)导）的研究人员又(you)开始(shi)搞(gao)事(shi)情(qing)了。 這(zhe)次，他们开发出(chu)了一个支持长上下文的开源大模型家(jia)族(zu)LongChat-7B和LongChat-13B，支持高(gao)達(da)16 Ktoken的上下文长度。 但(dan)是(shi)吧(ba)，其(qi)实市(shi)面(mian)上早已(yi)出现支持65 K（MPT-7B-storyteller）和32 K（CHatGLM2-6B） token的選(xuan)手(shou)了。 抱(bao)著(zhu)(zhe)一邊(bian)向(xiang)他们虚心(xin)學(xue)習(xi)一边質(zhi)疑(yi)的研究者(zhe)心態(tai)，他们設(she)計(ji)一个專(zhuan)門(men)评估(gu)大语言模型處(chu)理(li)长上下文任(ren)務(wu)的性(xing)能的工(gong)具(ju)，测了测一眾(zhong)号称支持长上下文的模型们性能到(dao)底(di)怎(zen)麽(me)樣(yang)。 不测不知(zhi)道，一测发现之(zhi)前(qian)宣(xuan)称能支持长上下的开源模型几乎(hu)水(shui)平(ping)都(dou)不怎么样，而自家的LongChat在(zai)一众「开源李(li)鬼(gui)」裏(li)才(cai)是真(zhen)的李逵(kui)。 而商(shang)業(ye)閉(bi)源大模型的长上下文能力，是真的不錯(cuo)，各(ge)个都很(hen)能打(da)。 在长距(ju)離(li)主題(ti)檢(jian)索(suo)任务上比(bi)較(jiao)LongChat和其他模型 长上下文「打假(jia)」 根(gen)據(ju)研究人员测试的結(jie)果(guo)，闭源的商业长上下文模型確(que)实能兌(dui)现它(ta)们的承(cheng)諾(nuo)：gpt-3.5-16k和Anthropic Claude在基(ji)準(zhun)测试中(zhong)几乎都达到了完(wan)美(mei)的性能。 然(ran)而，现有(you)的开源模型在长上下文长度方(fang)面的表现卻(que)比自己(ji)「聲(sheng)称」的要(yao)差(cha)很多(duo)。 大语言模型支持长上下文能力的等(deng)級(ji) 全(quan)新LongChat开源模型，支持16k上下文 LongChat模型不仅可(ke)以(yi)处理高达16k token的上下文长度，而且还能准确地(di)遵(zun)循(xun)對(dui)話(hua)中的人類(lei)指(zhi)令(ling)，並(bing)在人类偏(pian)好基准MT-Bench中展(zhan)示(shi)出強(qiang)大的性能。 預(yu)覽(lan)版(ban)本(ben)可在HuggingFace上獲(huo)得(de)： · lmsys/longchat-13b-16k · lmsys/longchat-7b-16k 感(gan)興(xing)趣(qu)的同(tong)学可以在命(ming)令行(xing)界(jie)面或(huo)Web界面中使(shi)用(yong)FastChat来跑(pao)一下试试： 在研究團(tuan)隊(dui)的LongChat存(cun)儲(chu)庫(ku)中可以找(zhao)到用於(yu)重现研究结果结果的數(shu)据和代(dai)碼(ma)，研究人员还貼(tie)心地提(ti)供(gong)了可視(shi)化(hua)效(xiao)果展示。 那(na)么我(wo)们来看(kan)看LongChat是怎么一步(bu)一步從(cong)LLaMA的2048个token的上下文长度訓(xun)練(lian)到16 K的。 第(di)一步：压縮(suo)旋(xuan)轉(zhuan)嵌(qian)入(ru)（ Rotary embedding） 旋转位置(zhi)嵌入是一種(zhong)將(jiang)位置信(xin)息(xi)註(zhu)入Transformer的位置嵌入方法(fa)。 在Hugging Face的Transformer库中，它的实现方式(shi)如(ru)下： 其中position_ids是索引(yin)，如1、2、3等，用于表示句(ju)子(zi)中token的位置。 例(li)如，在句子「today is a good day」中，token「today」的position_ids為(wei)1。apply_rotary_pos_emb函(han)数根据提供的position_ids應(ying)用變(bian)換(huan)。 LLaMA模型使用旋转嵌入在序(xu)列(lie)长度2048上進(jin)行预训练的。 这就(jiu)意(yi)味(wei)着在预训练階(jie)段(duan)就觀(guan)察(cha)不到position_ids > 2048的情況(kuang)。 研究团队沒(mei)有强制(zhi)LLaMA模型適(shi)应position_ids > 2048，而是将position_ids > 2048的部(bu)分(fen)压缩到0到2048之間(jian)。 直(zhi)观地說(shuo)，研究人员假设这种压缩可以最大程(cheng)度地重用在预训练阶段学到的模型權(quan)重。 他们通(tong)過(guo)将目(mu)标新上下文长度y除(chu)以2048来定(ding)義(yi)压缩比率(lv)。 然後(hou)将每(mei)个position_ids除以这个比率，并将其輸(shu)入apply_rotary_pos_emb函数。 在此(ci)版本中，研究人员将模型微(wei)調(tiao)到上下文长度为16384，压缩率设为8。 例如，把(ba)position_ids = 10000的token变为position_ids = 10000 / 8 = 1250，而相(xiang)鄰(lin)的token10001变为10001 / 8 = 1250.125。 这个技(ji)術(shu)最先由(you)开源社(she)區(qu)的一个叫(jiao)Kaiokendev的开源愛(ai)好者发现（https://kaiokendev.github.io/context）并傳(chuan)播(bo)和討(tao)論(lun)。LMSys Org的研究人员发现这个技术确实很好使，而且这一步只(zhi)需(xu)要改(gai)一行代码，不需要进行训练。 第二(er)步：微调精(jing)选的对话数据库 在压缩嵌入之后，研究人员使用他们精心挑(tiao)选的对话数据集(ji)執(zhi)行微调过程。 研究团队重新使用了先前用来训练Vicuna的用戶(hu)分享(xiang)对话数据。 使用FastChat数据处理流(liu)程清(qing)理数据，截(jie)斷(duan)了这些(xie)对话，使其长度不超(chao)过16 K。 然后再(zai)使用标准下一个token预测損(sun)失(shi)对模型进行微调。 最后他们分別(bie)使用80,000个和18,000个对话对7B和13B模型进行微调。 假设在雲(yun)上使用A100花(hua)費(fei)每小(xiao)時(shi)3美元，7B模型的成(cheng)本約(yue)为300美元，而13B模型的成本约为700美元。 上下文能力驗(yan)證(zheng)工具：LongEval 为了验证商业闭源和开源模型宣传支持的长上下文能力（从8 K、32 K到100 K）到底有多强，研究团队开发了一套(tao)验证工具包(bao)。 不同的模型作(zuo)者可能对所(suo)謂(wei)的「长上下文能力」对有着不同的理解(jie)。 舉(ju)个例子，MPT-7B-StoryWriter所宣称的65 K上下文长度是否(fou)與(yu)OpenAI的ChatGPT在16 K上下文长度下具有相同的性能？ 在LongChat开发过程中，同样的問(wen)题也(ye)困擾(rao)着研究团队。 如何(he)迅(xun)速(su)有效地确認(ren)一个新训练的模型是否能夠(gou)真地有效处理预期(qi)的上下文长度？ 为了解決(jue)这个问题，研究团队可以基于需要LLM处理长上下文的任务进行评估。 例如文本生(sheng)成、检索、摘(zhai)要和长文本序列中的信息關(guan)聯(lian)。 受(shou)最近的研究啟(qi)发，研究人员们设计了一个名(ming)为LongEval的长上下文测试套件(jian)。 这个套件包括(kuo)两个難(nan)度不同的任务，提供了一种簡(jian)單(dan)快(kuai)捷(jie)的方式来衡(heng)量(liang)和比较长上下文的性能。 任务一：粗(cu)粒(li)度主题检索 在现实世(shi)界的长对话中，用户通常(chang)与聊(liao)天(tian)機(ji)器(qi)人的讨论會(hui)在多个主题间跳(tiao)转。 研究团队使用主题检索任务来模擬(ni)这种場(chang)景(jing)。 这个任务会要求(qiu)聊天机器人检索由多个主题組(zu)成的长对话中的第一个主题，来模拟这种情景。 示例任务如下： 这个任务测试模型是否能够定位长下文中的一段文本并将其与正(zheng)确的主题名称相关联。 研究人员设计了很多个由400到600个token组成的对话，并隨(sui)机组合(he)它们达到到想(xiang)要测试的长度，将组合出来的长文本作为 Prompt. 所以，这是一个粗粒度的对话，因(yin)为當(dang)模型能够定位到距离正确位置不太(tai)遠(yuan)（<500个token距离）的位置时，它可能会給(gei)出正确的预测。 任务二：細(xi)粒度检索 为了进一步测试模型在长对话中定位和关联文本的能力，研究人员引入了更(geng)精细的行检索测试（Line Retrieval test）。 在这个测试中，聊天机器人需要精确地从长文檔(dang)中检索一个数字(zi)，而不是从长对话中检索一个主题。 以下是一个示例： 这个任务最初(chu)是在「Little Retrieval Test」中被(bei)设计出来的。 原(yuan)始的测试中，是使用数字来表示一行，但研究人员发现较小的LLM通常無(wu)法很好地理解数字。 为了解开这些因素(su)并使其更适合测试不同大小的开源聊天机器人，他们通过使用随机的自然语言（例如「torpid-kid」）进行改进。 研究人员发现这两个任务都具有这几预期的特(te)點(dian)： 1. 任务可以有效捕(bu)捉(zhuo)到文本生成、检索和长上下文信息关联的能力，最終(zhong)反(fan)映(ying)在检索准确性上。 2. 可以輕(qing)松(song)将测试擴(kuo)展到任意长度，以测试模型在不同上下文长度下的能力。 3. 研究人员已經(jing)对这两个任务进行了检查(zha)，并观察到了预期的结果。 例如，对于使用2 K上下文进行预训练的原始LLaMA模型，在测试输入长度小于2 K时可以实现完美的准确性。 但对于超过2 K的测试输入，准确性几乎为零(ling)。 研究人员通过这个原理，就能检测不同模型对于不同上下文长度时，执行信息检索和关联相关信息的能力。 测评结果 根据粗粒度的主题检索测试结果，团队观察到开源的长上下文模型的性能似(si)乎没有自己宣称得那么好。 例如，Mpt-7b-storywriter声称具有84 K的上下文长度，但即(ji)使在它声称的上下文长度的四(si)分之一（16 K）处，准确率也仅达到50%。 Chatglm2-6B在长度为6 K（46%准确率）时无法可靠(kao)地检索第一个主题。 当在大于10 K的上下文长度上进行测试时，其准确率几乎为0%。 另(ling)一方面，研究人员观察到LongChat-13B-16K模型可靠地检索到第一个主题，并且准确率与gpt-3.5-turbo相当。 在更细粒度的行检索测试中，Mpt-7b-storywriter的表现甚(shen)至(zhi)比粗粒度情况下更差，准确率从约50%下降(jiang)到约30%。 Chatglm2-6B也出现了下降，在研究人员测试的最短(duan)长度（5K上下文长度）上表现也不太好。 相比之下，LongChat-13B-16K表现可靠，在12K的上下文长度內(nei)接(jie)近gpt-3.5/Anthropic-claude的能力。 解开LongEval中与LLM能力无关的因素 在主题和行检索测试中，研究人员观察到一些错誤(wu)是由与长上下文能力无关的因素引起(qi)的，比如指令跟(gen)随能力。 例如，在行检索测试中，模型可能会简单地回(hui)答(da)「当然，我会告(gao)訴(su)妳(ni)这个数字」，而不是按(an)照(zhao)要求回答实际的数字。 为了进行公(gong)平比较，研究人员采(cai)取(qu)了两个措(cuo)施(shi)来避(bi)免(mian)与长上下文能力无关的因素： 1）设计适当的提示詞(ci) 2）仅在模型按照研究人员的指令执行的情况下计算(suan)准确率。 人类偏好基准（MT-bench） 在前面的部分中，研究人员观察到LongChat模型在长距离检索任务上表现良(liang)好，但这是否会导致(zhi)人类偏好顯(xian)著下降呢(ne)？ 为了测试它是否仍(reng)然符(fu)合人类的偏好，研究人员使用了GPT-4评分的MT-bench，这是一组具有挑戰(zhan)性的多輪(lun)对话问题。 研究人员发现，LongChat-13B-16K与其最接近的替(ti)代模型Vicuna-13B相比，确实在MT-Bench分数上略(lve)有下降，但在可接受的範(fan)圍(wei)内，这表明(ming)这种长距离能力并没有显著犧(xi)牲(sheng)其短距离能力。 同时，LongChat-13B-16K与其他相同規(gui)模的模型相比也具有競(jing)爭(zheng)力。 讨论分析(xi) 研究人员发现，当上下文长度接近16K时，LongChat-13B-16K在细粒度的行检索任务上出现了准确率下降的情况。 在他们的初步嘗(chang)试中，研究人员猜(cai)测这是因为接近最大的微调长度。 例如，使用更大的长度（例如32K）进行训练可以緩(huan)解这个问题。 研究人员正在積(ji)極(ji)努(nu)力解决这个问题，并计劃(hua)在不久(jiu)的将来发布中解决。 研究人员用表格(ge)形(xing)式定性地说明了性能水平，并且希(xi)望(wang)提出他们的最终思(si)考(kao)：能够在一个上下文范围内生成文本，和真正的具備(bei)在宣称的上下文长度上能进行reasoning和检索，这两种能力是有很大差距的。 模型提供者通暢(chang)需要对模型进行良好的训练（例如使用高质量的长序列数据，或者像(xiang)研究人员探(tan)索过的进行压缩），以实现良好的长上下文文本生成、检索和推(tui)理能力。 雖(sui)然闭源模型基本在研究人员设计出的检索测试上都能达到要求，但开源模型提供者在自己宣传支持的长下文长度上，水分很大。 研究人员呼(hu)籲(xu)社区为长上下文聊天机器人貢(gong)獻(xian)更多的评估基准，并进一步理解和填(tian)補(bu)这一差距。 团队介(jie)紹(shao) 共(gong)同一作Dacheng Li Dacheng Li目前是加(jia)州(zhou)大学伯克利分校(xiao)的博(bo)士(shi)生。本科(ke)畢(bi)业于加州大学聖(sheng)地亞(ya)哥(ge)分校，碩(shuo)士毕业于卡(ka)耐(nai)基梅(mei)隆(long)大学机器学习专业。他的主要研究方向是机器学习和分布式系(xi)統(tong)的交(jiao)叉(cha)領(ling)域(yu)。 共同一作Rulin Shao Rulin Shao 目前，被錄(lu)取为華(hua)盛(sheng)頓(dun)大学博士。她(ta)本科毕业于西(xi)安(an)交通大学，硕士毕业于CMU机器学习专业。 Anze Xie Anze Xie目前就读于加州大学圣地亚哥分校计算机专业，本科毕业于維(wei)斯(si)康(kang)星(xing)大学麥(mai)迪(di)遜(xun)分校。 Xuezhe Ma Xuezhe Ma目前是南(nan)加州大学计算机系的助(zhu)理教(jiao)授(shou)，本科和研究生毕业于上海(hai)交通大学，博士毕业于卡耐基梅隆大学。他的研究方向是提高表征(zheng)学习的效率，有效性等。 团队的其他几位成员就是LMSYS Org发起人和老(lao)熟(shu)人了：盛穎(ying)，鄭(zheng)憐(lian)憫(min)，Ion Stoica和張(zhang)昊(hao)等。 參(can)考資(zi)料(liao)： https://lmsys.org/blog/2023-06-29-longchat/返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查看更多 責(ze)任编辑：