賬號(hào)集中管理
數(shù)據(jù)自動(dòng)監(jiān)測(cè)
運(yùn)營效果評(píng)估
任務(wù)考核排名
矩陣風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)
內(nèi)容資產(chǎn)留存
看趨勢(shì)，了解品牌聲量
聽聲音，洞察用戶偏好
管聲譽(yù)，發(fā)現(xiàn)品牌正負(fù)面輿情
做對(duì)比，明確競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)
留存投放資產(chǎn)
復(fù)盤投放效果
優(yōu)化投放策略
擴(kuò)寬行業(yè)視角
新榜訊 財(cái)聯(lián)社 2 月 8 日電，據(jù)天眼查 App 披露，騰訊科技（深圳）有限公司于 2 月 7 日申請(qǐng)的“大語言模型的訓(xùn)練方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)”專利已公布。摘要指出，此方法在大語言模型訓(xùn)練過程中引入第一摘要文本與第二摘要文本，為模型訓(xùn)練增添更多可供學(xué)習(xí)的信息。鑒于第一摘要文本和第二摘要文本信息量各異，且第一摘要文本既有正確語句又有錯(cuò)誤語句，通過對(duì)同一樣本文本的這兩個(gè)不同摘要文本進(jìn)行對(duì)比學(xué)習(xí)，并區(qū)分第一摘要文本中的正確與錯(cuò)誤語句，有效避免了因摘要文本單一所引發(fā)的模型過擬合及生成不準(zhǔn)確等狀況，不但提升了模型的泛化性能，還增強(qiáng)了模型的準(zhǔn)確性。
