大模型

人工智能大模型助力营销效果评估数据收集的方法和技巧

营销效果评估是产品经理和运营人员必不可少的工作之一,它可以帮助我们了解营销活动的效果和影响,从而优化营销策略和提升营销效果。但是,要进行有效的营销效果评估,我们需要收集大量的评估数据,这是一个既复杂又耗时的过程。如何快速、准确、全面地收集评

什么是大模型幻觉?应该如何解决?

一、什么是大模型幻觉?语言模型的幻觉(Hallucination)指的是模型生成了不符合事实或毫无根据的信息。这种现象在自然语言处理(NLP)任务中尤其常见,如机器翻译、文本生成和问答系统。比如:用户问模型:“秦始皇为什么喜欢用苹果手机,为

当2027年人类数据被用尽,那大模型未来怎么办?

为什么会产生这个问题呢?是因为最近我看见了一篇论文,说人工智能研究和预测组织Epoch在其发表的一篇论文里预测,人类世界的高质量的文本数据会在2023-2027年之间消耗殆尽。而我们也知道,大模型的参数从十亿、百亿再到千亿,最近华为又推出了

如何用大模型实现常见的个性化内容页面展示策略,让用户爱不释手,内容传播无限

在数字化营销业务中,内容页面的展示是一个非常重要的环节,它直接影响着用户的体验和转化,以及平台和内容作者的收益和口碑。然而,内容页面的展示也面临着很多挑战,如如何满足不同用户的不同需求和偏好,如何平衡平台和内容作者的不同目标和利益,如何适应

模型评测怎么做?一篇文章看懂

前段时间公司非常看好AI赛道,所以想要将AI能力集合至公司内的产品中,助力产品降本增效。在调研初期,我也走了比较多的弯路,在这篇文章里,详细说说模型测评怎么做,应该如何制作文档有助于汇报。由于我们是工业低代码产品,在b端中也属于较为复杂的,

内容页面个性化展示的最佳实践:使用人工智能大模型,三个行业案例教你如何做到

在数字化时代,内容是吸引和留住用户的重要手段,内容页面的展示方式直接影响了用户的体验和满意度,进而影响了广告营销的效果、用户流程和平台及内容发布者的收益。那么,如何优化内容页面的展示方式,使之能够适应不同用户的喜好和需求呢?传统的方法是通过

一个大模型是如何被炼出来的

在大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)中,无监督学习、有监督学习和强化学习是机器学习的三个组成部分,也是训练一个大模型的三个基础阶段。他们各自扮演着不同的角色,并应用于不同的训练阶段和任务中。第一步:无监督学习阶段无监