《2024营销大模型评测白皮书》为营销大模型的评测提供了清晰的框架和实用指导，促进行业内的交流与合作，共同探索营销智能化的未来方向。
营销大模型发展现状及评测白皮书
在数字化时代，营销大模型通过深度学习和精准预测能力，正在重塑营销领域。这些模型提升了对消费者行为的理解和预测精度，增强了行业适应性和跨领域学习潜力。
《2024营销大模型评测白皮书》由东信云评测团队发布，全面概述了营销大模型的评测工作，对于模型优化、迭代和技术创新至关重要。白皮书详细讨论了评测场景、原则和体系构建，以及评测工具和方法，旨在推动人工智能技术在营销领域的深入应用和发展。
1. 大模型发展现状
营销大模型因其庞大的参数量、计算效能以及模型架构的复杂性，在攻克营销领域的复杂挑战中展现出显著优势。这些优势主要体现在对消费者行为的深度理解和精准预测、广泛的行业适应性、卓越的跨领域学习潜力，以及端到端训练的高效性。
营销大模型技术正日益受到各行各业的瞩目，通过大模型技术与营销场景的深度融合，能够为消费者提供更加个性化、精准的服务体验。
2. 评测场景与范围
营销大模型的评测涵盖了文本、图像、视频和音频等多个维度，主要需求包括文案创作、品牌推广等广泛领域。这些评测场景旨在全面考察模型在不同任务类型、技术难度、应用场景和知识要求下的表现。
3. 评测原则
评测原则包括合法合规、客观全面和用户视角。这些原则确保评测过程遵循法律法规和行业规范，采用严格的标准和流程，确保评测数据集的质量、评测任务的合理性、评价指标的有效性、评测工具的稳定性等。
4. 评测体系
东信云评测团队构建了营销大模型的评测体系，包含4种评测类型，2种评测场景，覆盖了从文案创作到营销策划等广泛的营销活动场景。评测体系还包括4个评测要求与5+评测维度，确保了模型在提供服务时的可靠性和合规性。
5. 评测展望
评测展望包括发展趋势、建议、存在问题和挑战。发展趋势指出自动化与智能化的评测工具开发、可解释性与透明度的提升、多维度和全面性的评测框架构建。
建议包括开发适用的工具、关注模型的可解释性和透明度、构建多维度全面性的评测框架。存在问题和挑战包括数据质量与多样性问题、模型的可解释性与透明度问题、评估标准的一致性和适应性问题。
总结：
随着人工智能技术的快速发展，评测框架也将与大模型技术演进保持同步，确保评测方法能够全面、客观、公正地评价大模型并能够适应最新的技术趋势。
通过这些综合的评测方法，旨在为营销大模型提供一个全面深入的评估框架，不仅有助于理解模型在特定任务上的表现，而且能够确保模型在多样化的应用场景中满足用户的实际需求，同时符合伦理和合规性标准。
