优缺点分析：企业广告语该如何选择？
企业广告语是企业的重要品牌形象之一，对企业品牌的宣传和推广起到至关重要的作用。一个好的广告语能够有效地传达企业所要表达的信息和价值，引起消费者的共鸣和关注，从而提高企业知名度和销售量。但是，选择一个适合企业的广告语并不是一件容易的事情。本文将从目标受众、品牌定位、语言风格和创新性四个方面探讨企业在选择广告语时需要考虑的因素。
目标受众
任何一次广告宣传都不可能面面俱到，因此企业需要明确广告宣传的目标受众，以便选择最合适的广告语。广告语应该言简意赅、易于记忆，能够吸引目标受众的注意力，产生共鸣，从而更容易达到企业宣传的目的。比如，如果企业的目标受众是年轻人，那么广告语应该充满活力、时尚，使用生动的词汇和文化元素等，能够引起年轻人的共鸣，潜移默化地影响年轻人对品牌的认知和信任。以下是几种广告语选择上需要考虑目标受众的策略：
1. 年龄定位
根据目标受众的不同年龄段，选择不同的广告语。如果是面向老年人的广告，应该选择简单明了，亲和力强的语言风格，比如家电更省心，因为老年人更注重实用性，情感诉求和信任感。如果是面向年轻人的广告，应该选择更多的潮流文化元素，比如奔驰，用颜值征服世界，因为年轻人更关注时尚、个性和品位。
2. 地域定位
根据目标受众所在地区的文化和语言差异，选择不同的广告语。比如，面向华南地区的广告语可以采用海南免税店，免税购物，畅享异域风情，因为华南地区的消费者更倾向于购物旅游，渴望热带风情。但如果是面向华北地区的广告，可以选择更加实用、务实的广告语，比如北方窗户户户开，荣耀智能锁，及时省心、省力。
品牌定位
企业品牌定位是企业形象的基础，广告语应该与品牌定位保持一致。一个好的广告语应该既能够有效地传递品牌形象，又要贴近目标受众的心理需求。因此在选择广告语时，企业需要考虑品牌的核心价值和差异化特点，以便选择一个更切合实际的广告语。以下是一些选择广告语时需要考虑品牌定位的策略：
1. 找准品牌核心价值
品牌核心价值是品牌宣传的重点，因此广告语要贴近品牌核心价值，从而使品牌广告更加有力地传递品牌信息，强化品牌形象。比如，苹果公司的广告语Think Different就很好地传达了苹果公司的创新价值，从而赢得了消费者的青睐。
2. 与市场竞争进行比较
企业在选择广告语时，要考虑与竞争企业的区别，从而选出一个更能够突出自身优势的广告语。比如，可口可乐公司的广告语开心就喝可乐就很好地传达了可口可乐公司的品牌形象，强化了可口可乐在饮料市场的领导地位。
语言风格
语言风格是广告语的一大特点，不同的语言风格往往会带给观众不同的情感体验。选择广告语时，需要考虑广告语的语言风格是否符合企业的形象和消费者的心理需求。以下是一些选择广告语时需要考虑语言风格的策略：
1. 生动鲜活
生动鲜活的广告语更能够吸引观众的眼球，产生共鸣。因此企业在选择广告语时，要尽量使用生动鲜活的语言，比如吃货就是我，我就是小龙虾，因为这些广告语更能够体现出品牌的个性和差异化。
2. 幽默诙谐
幽默诙谐的广告语可以让消费者记忆深刻，从而更加容易留下好感。比如，宝洁公司的就算是我也有一个小秘密就很好地利用了幽默的手法，吸引了消费者的眼球，提高了品牌知名度。
创新性
创新性是广告语最重要的一个特点，一个好的广告语必须能够引起消费者的共鸣，产生新奇的感官体验。因此选择广告语时，企业需要通过创新性的表达方式，使广告语独树一帜。以下是一些选择广告语时需要考虑创新性的策略：
1. 突破传统
许多广告语往往沿袭着传统的表达方式，因此企业需要对广告语进行突破和创新，从而产生新奇的感官体验。比如，苹果公司的广告语Think Different就是基于传统的表达方式进行了突破，使广告语更加富有创新性。
2. 反转思维
反转思维是广告语创新的一种常见手法，通过打破传统的思维方式，让消费者看到不同的角度，从而对品牌产生新的认知。比如，摩托罗拉公司的广告语好像没有只是说不出口，就是基于反转思维的表达方式，富有创新性。
总结
选择一个好的广告语是企业品牌推广的重要一环。企业在选择广告语时，需要从目标受众、品牌定位、语言风格和创新性四个方面考虑。广告语应该贴近目标受众的需求，与品牌定位保持一致，具有生动鲜活或幽默诙谐的语言风格，富有创新性。通过科学合理的广告语选择，企业可以更好地提高品牌知名度和影响力，从而获得更好的市场效益。
问题与解答
1. 如何避免广告语重复，让消费者记忆深刻？
答：广告语创新是解决广告语重复的关键。创新性的广告语可以让消费者感受到品牌的独特性和个性，从而更容易记住。此外，广告语所表达的信息也应该与品牌定位相符，符合消费者的心理需求，这也可以增加广告语的影响力。
2. 广告语如何才能达到最佳效果？
答：广告语的效果与多个因素有关，包括品牌定位、语言风格、创新性、目标受众等。因此，企业在选择广告语时，需要根据自身的品牌形象和目标受众，选择一个最切合实际的广告语。此外，广告语还需要在宣传推广过程中不断地被重复和强化，才能够产生更好的效果。
优缺点分析：企业广告语该如何选择？特色
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优缺点分析：企业广告语该如何选择？亮点
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Transformer）正(zheng)式(shi)上(shang)線(xian)，Meta稱(cheng)其(qi)「对2000个語(yu)言(yan)任(ren)務(wu)進(jin)行(xing)了微(wei)調(tiao)，包(bao)含(han)1750 亿个参数」，还將(jiang)為(wei)非(fei)商(shang)業(ye)研(yan)究(jiu)用(yong)途(tu)免费开放。 这次更新的OPT-IML的性(xing)能(neng)表(biao)現(xian)如(ru)何，先(xian)上兩(liang)張(zhang)圖(tu)来看(kan)看。 这次的OPT-IML創(chuang)建(jian)了两種(zhong)模型尺(chi)寸(cun)，分(fen)別(bie)是(shi)30B和175B。 與(yu)舊(jiu)版OPT模型相(xiang)比(bi)，OPT-IML在(zai)14个標(biao)準(zhun)NLP評(ping)估(gu)任务中(zhong)的平(ping)均(jun)表现均優(you)于OPT。 在零(ling)次學(xue)習(xi)任务上两种模型大小(xiao)分别好(hao)7%~ 和32-shot 任务分别好4%~ 和 0.4%~。 在这項(xiang)研究中，研究人(ren)員(yuan)描(miao)述(shu)了增(zeng)加(jia)模型和基准大小如何影(ying)響(xiang)指(zhi)令(ling)调整決(jue)策(ce)对下(xia)遊(you)任务性能的影响。 为此(ci)他(ta)們(men)开发了 OPT-IML Bench，这是壹(yi)个相當(dang)大的指令元学习 (IML) 基准，包含2000个NLP任务，这些(xie)任务根(gen)據(ju)现有的八(ba)个基准分为任务類(lei)别。 为訓(xun)練(lian)OPT-IML 30B和175B，研究人员首先從(cong)该框(kuang)架(jia)的角(jiao)度(du)对應(ying)用于 OPT-30B 的指令调优决策提出了見(jian)解(jie)。 在具(ju)有不(bu)同(tong)目(mu)标和輸(shu)入(ru)格(ge)式的四(si)个评估基准（PromptSource、FLAN、Super-NaturalInstructions 和 UnifiedSKG）上，OPT-IML 在两个尺度上展(zhan)示(shi)了所有三(san)种泛(fan)化(hua)技(ji)能。 它(ta)不僅(jin)在所有基准測(ce)試(shi)中顯(xian)著(zhu)优于OPT，而(er)且(qie)以(yi)極(ji)具競(jing)爭(zheng)力(li)的方(fang)式优于針(zhen)对该特(te)定(ding)基准优化的现有模型。 此外(wai)OPT-IML已(yi)經(jing)开源(yuan)，Github鏈(lian)接(jie)小编也(ye)放在下面(mian)啦(la)~ Github链接：https://github.com/facebookresearch/metaseq/tree/main/projects/OPT-IML 接下来通(tong)過(guo)論(lun)文(wen)来一起(qi)了解一下OPT-IML。 论文链接：https://github.com/facebookresearch/metaseq/blob/main/projects/OPT-IML/optimal_paper_v1.pdf 研究方法(fa) 大型语言模型的指令微调已成(cheng)为增強(qiang)其零樣(yang)本和少(shao)样本泛化能力的有效(xiao)方法。在这项研究中，Meta研究人员对指令微调进行了三项重要(yao)的補(bu)充(chong)。 首先，他们编譯(yi)了一个大規(gui)模的指令微调基准，其中包含来自(zi)八个数据集(ji)集合(he)的2,000个NLP任务，按(an)任务类型分类。 研究人员在此基准上有選(xuan)擇(ze)地(di)構(gou)建评估拆(chai)分，以测试三种不同类型的模型泛化能力： 包括(kuo)来自完全(quan)保(bao)留(liu)类别的任务（tasks from fully held-out categories）、来自已见类型的保留任务（held-out tasks from seen types）以及(ji)来自已见任务的保留實(shi)例(li)（held-out instances from seen tasks）。 指令微调 对模型进行微调，以使(shi)它们与遵(zun)守(shou)說(shuo)明(ming)保持(chi)一致(zhi)，是目前(qian)機(ji)器(qi)学习的研究方向(xiang)之(zhi)一。 指令微调有两种方法。一种側(ce)重于使用人工(gong)註(zhu)釋(shi)的指令和反(fan)饋(kui)对各(ge)种任务的模型进行微调；另(ling)一种，侧重于通过注释或(huo)自動(dong)向可(ke)公开訪(fang)問(wen)的基准和数据集添(tian)加指令。 在本研究中，Meta AI成员專(zhuan)注于第(di)二(er)种技術(shu)，並(bing)编译了許(xu)多(duo)可公开访问的数据集，其中包含改(gai)进OPT的方法。 研究过程(cheng)中，Meta成员使用来自四个基准的1836个任务，提出了类似(si)的縮(suo)放方法。最(zui)后，在调整整个测试，以突(tu)破(po)具有挑(tiao)戰(zhan)性的外部(bu)基准（例如 MMLU 和 Big-Bench Hard (BBH)）性能极限(xian)的同時(shi)，研究人员描述了可能影响下游性能的各种指令调整策略(lve)的權(quan)值(zhi)。 多任务学习 多任务学习是基于指令的微调 (MTL) 的一种表述。 MTL 是一种流(liu)行的範(fan)例，当与共(gong)享(xiang)可比較(jiao)参数或表示的类似函(han)数結(jie)合使用时，它可以提高(gao)任务的泛化性能。 近(jin)年来，MTL已应用于眾(zhong)多NLP場(chang)景(jing)，主(zhu)要侧重于通过利(li)用来自相關(guan)活(huo)动的信(xin)號(hao)来提高训练任务或新領(ling)域(yu)的性能。 相比之下，基于指令的微调有助(zhu)于我(wo)们提高对前所未(wei)见问題(ti)的泛化性能。它是通过指令将所有任务組(zu)合成一个概(gai)念(nian)并通过在所有任务上分配(pei)模型的权重来一起训练它们来实现的。 什(shen)麽(me)是OPT？ 大型语言模型，即(ji)具有超过 1000 亿个参数的自然(ran)语言處(chu)理(li)系(xi)統(tong)，在过去(qu)幾(ji)年中改變(bian)了NLP和AI研究。 这些模型接受(shou)了大量(liang)不同文本的训练，展现出令人驚(jing)訝(ya)的新能力，可以生(sheng)成创意(yi)文本、解决基本数学问题、回(hui)答(da)閱(yue)读理解问题等(deng)等。 雖(sui)然在某(mou)些情(qing)況(kuang)下，公众可以通过付(fu)费 API 与这些模型进行交(jiao)互(hu)，但(dan)完整的研究访问权限仍(reng)然仅限于少数資(zi)源豐(feng)富(fu)的实驗(yan)室(shi)。 这种受限访问限制(zhi)了研究人员理解这些大型语言模型如何工作(zuo)以及为何工作的能力，阻(zu)礙(ai)了提高其魯(lu)棒(bang)性和減(jian)輕(qing)偏(pian)见等已知(zhi)问题的进展。 出于对开放科(ke)学的承(cheng)諾(nuo)，Meta AI于今年5月发布了Open Pretrained Transformer (OPT-175B)，这是一个具有 1750 亿参数的模型，在公共数据集上训练而成，之所以共享这个模型，Meta AI 希(xi)望(wang)更多的社区参与理解关于大模型的基本技术。 簡(jian)單(dan)来说，Meta将用于人工智能研究的大型语言模型访问权限开放給(gei)大众，从而实现大模型研究的人工智能民(min)主化。 与老(lao)版对比 根据Meta现在发布的IML版本经过微调，在自然语言任务上的表现比旧版OPT更好。 典(dian)型的语言任务包括回答问题、總(zong)结文本和翻(fan)译。 为了进行微调，研究人员使用了大約(yue)2000个自然语言任务。这些任务分为八个NLP基准（OPT-IML Bench），研究人员也提供(gong)了这些基准。 平均而言，以30B和175B模型为例，OPT-IML比OPT的零次学习准確(que)度提高了约 6-7%。在32次学习中，300亿参数的模型准确度有显著改进，1750亿参数的模型有轻微改进。 经过对比，Meta團(tuan)隊(dui)发现OPT-IML的性能在所有基准测试上都(dou)优于OPT，并且在零样本和少样本学习准确度方面，比其他基于指令微调的模型更具有竞争力。 参考(kao)资料(liao)： https://the-decoder.com/opt-iml-meta-releases-open-source-language-model-optimized-for-tasks/ https://wandb.ai/telidavies/ml-news/reports/OPT-IML-Meta-Releases-New-Instruction-Tuned-OPT-Models-NLP-Task-Benchmark--VmlldzozMjAzMzc1返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：