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Post by mdrafimia002 on Feb 13, 2024 5:21:01 GMT -5
可以完成自动化的托管。实现什么样的产品功能、自动的上架新活动、根据活动效果 通过对所有数据集和LLM进行全球性的时间序列分析,发现对于在布之前收集的数据集(左侧),无论是零样本还是少样本任务中,击败多数基线的可能性都远远更大。 三、最终结论 在所有实验过后,论文给出如下关键结论: 由于任务污染,闭源模型在零样本或少样本评估中的性能表现被夸大了,特别是那些经过人类反馈的强化学习或指令微调的模型。由于污染程度仍然未知,我们需要谨慎对待。 在实验中,对于没有展示出污染可能性的分类任务,大模型在零样本和少样本设置里很少显示出相对多数基线在统计学意义上的显著性改进。 随着时间推移,系列模型在许多下游任务的零样本或少样本性能上的提升很可能是由于任务污染造成的。 即使是开源的出于多种原因,检查训练数据的任务污染也可能是困难的。 鼓励公开训练数据集,以便更容易诊断污染问题。 四、“变笨”不孤单,所有大模型殊途同归? 读过论文后,许多网友也悲观地表示:降智没准儿是目前所有大模型的共同命运。 对于没有持续学习能力的机器学习模型来说,其权重在训练后被冻结,但输入分布却 墨西哥手机号码数据 不断漂移。近两亿用户五花八门的新问题日夜不间断,如果模型不能持续适应这种变化,其性能就会逐步退化。但相比另外两家已在香港外卖市场占据绝对主导地位的平台—和作为新玩家的即使有优惠开道,也暂时难以与之抗衡。 市场调查公司Measurable AI的数据显示,推出外卖服务的第一个月,不计自取服务,其外卖订单量占旺角/大角咀地区市场份额的约20%,而别占约36%和44%。 此后,逐步将业务拓展至九龙、港岛、港岛南区和新界等地区,直至今年10月,外卖配送范围已经覆盖全香港18区。 随之而来的,是外卖业务量的显著增长。 提供的数据显示,今年10月后平台上的订单量在一个月时间内翻了一倍,甚至一度超过,相关收入也出现大幅增长。 图源:Measurable AI 订单量的增长,一方面源于务覆盖范围的全面铺开,另一方面其持续推出的各类优惠活动,也吸引了大量用户下单。 对新用户来说,在上注册后就可以享受“十亿激赏”优惠,包括合计300港元的下单和运费减免。期间,还和不少香港本地商家合作,推出了例如“HK$29叹三餸米线”以及全港嗌”等活动,让消费者可以29港元的价格包运费吃到米线,或是以最低35元的价格在麦当劳、星巴克、大快活、吉野家等连锁餐厅下单外卖。 产品经理到底该不该选择做B端? 近几年互联网经历了砸钱做市场的热潮后,越来越意识到,仅靠C端发力是不行的,需要尽快补齐B端的短板。那产品经理到底该不该选择转型做B端呢? 查看详情 > “KeeTa刚进香港的时候只在九龙部分地区配送,服务覆盖港岛以后,我就开始试用了,主要原因还是有推广优惠券。”香港白领Lena家住港岛中环,因为看到KeeTa免运费的活动,才注册了平台。 她说,自己平时叫外卖一般会选择离家5公里范围内的餐饮店,通常半个小时可以送达,配送价格为20至30港元。“也有一些配送费比较贵,要40港币。”Lena说,“如果不用KeeTa上的推广优惠券,我可能也并不会叫外卖。
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