IMOSR / Media-LLaMA

中文的自媒体大语言模型

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Media LLaMA :中文自媒体大模型

虽然LLaMA模型在通用领域通过指令微调已经展示出了令人印象深刻的性能,但对于自媒体创作、直播和运营等领域,由于缺乏专业的训练数据,其能力仍有待提高。为了解决这个问题,我们提出了Media LLaMA,一个针对自媒体领域进行特殊训练的模型。

Media LLaMA首先在大规模自媒体语料上进行连续预训练,系统地学习自媒体的知识体系。然后,我们借助ChatGPT收集了一批关于抖音运营、短视频创作、巨量千川投放、直播运营和直播话术技巧等领域知识问题的分析和回答,并利用这些数据对模型进行指令微调,使模型习得如何将自媒体知识应用到实际场景中。

我们的模型具有以下能力:

  1. 掌握自媒体知识: 能够理解抖音运营、短视频创作、巨量千川投放、直播运营等领域的核心概念和策略。

  2. 适用于实际操作: 能够以通俗易懂的语言解释自媒体概念,并进行基础的自媒体运营咨询,涵盖内容创作、平台运营、广告投放等领域。

为了推动中文自媒体大模型的开放研究,我们将开源一系列自媒体领域的指令微调数据基于LLaMA训练的中文自媒体大模型的参数

模型效果

Human:

请介绍一下抖音带货的运营策略

Assistant:
抖音带货的运营策略可以从以下几个方面进行: 
1.了解目标受众,根据受众的兴趣和需求来选择适合的产品;
2.与优质的主播合作,提高直播间的影响力和吸引力;
3.利用抖音平台的特点,如短视频引流和直播间互动等,将产品销售地带向用户;
4.定期分析数据,了解用户对产品的反应和偏好,根据数据调整运营策略;
5.与供应商和品牌建立良好的合作关系,以获得更优惠的佣金和商品资源。


Human:

如何做好停留模型来补充销量和转化?

Assistant:
要在直播间中做好停留模型的补充,可以考虑以下方面:
1.提供有吸引力的内容,给观众带来更多的价值和信息,增加他们停留的动机和感兴趣;
2.与观众进行互动,回答他们的问题,建立良好的交流和互动关系;
3.提供购买商品的便利,如设置商品链接、提醒观众下单等,增加转化率。
4.提供与直播内容相关的其他内容,如教程、折扣促销等,吸引观众的关注和参与。

更新计划

  • (20230629)开源抖音创作、运营和直播相关的指令微调数据

  • (20230629)开源7B的指令微调模型

  • 开源更大规模指令微调数据集(预计十万级别)

  • 开源13B的指令微调模型

  • 开源33B的指令微调模型

  • 开源通用自媒体领域的预训练模型

训练数据

自媒体领域纯文本语料

我们收集了部分公开的自媒体运营、短视频创作等数据用于模型的连续训练。

自媒体领域指令微调数据

我们将一些关于抖音运营、短视频创作、巨量千川投放、直播运营等领域的问题输入ChatGPT,并让其生成对每个问题的回答。

开源数据概览

文件名 规模 描述
data/tiktok_v1 3,000 ChatGPT生成的抖音知识问答

数据

我们将自媒体运营、创作等相关知识输入ChatGPT,让其生成对应的数据,代码地址: generate_data/generate_tiktok.py,样例如下:

Human:

如何在直播间中选择和组合产品?

Assistant:
1. 定一个北极星指标,选择一到两个引流品和三到五个爆品,还有三到四个利润款。
2. 引流品应具备一见钟情的特点,不需要过多解释和讲解,吸引观众主动关注和购买。
3. 爆品是卖点强、热销的产品,具有薄利多销的特点,可以帮助提升销量。
4. 利润款是能够带来高利润和溢价的产品,让观众愿意为之付出更多。
5. 根据直播间的阶段和目标进行选择和组合产品,如前期引流品较多,后期利润款较多。
6. 根据产品的定位和特点来进行组合,确保产品之间有协调性和互补性。
7. 考虑直播间的流量和观众需求,选择适合的产品来满足他们的购买欲望。
8. 不断观察和分析产品的表现和销售数据,进行调整和优化选择。
9. 考虑市场趋势和潮流,选择具有竞争力和吸引力的产品。
10. 根据产品的类别、价格和受众群体进行筛选和安排,确保产品的多样性和吸引力。

Human:

请介绍一下抖音带货的运营策略。

Assistant:
1. 确定目标受众,了解目标受众的喜好、需求和购买习惯。
2. 建立一个吸引人的个人品牌形象,包括昵称、头像、简介等。
3. 精选高质量的商品,确保商品的品质和性价比。
4. 制定合适的推广计划,包括直播时间、直播内容和促销活动。
5. 运用直播间工具,如商品链接、优惠券和红包,增加转化率。
6. 与粉丝互动,回答问题、提供购买建议,并提供售后服务。
7. 定期进行数据分析,了解直播效果,并根据数据调整策略。
8. 与品牌商合作,提供更多的优惠和资源。
9. 不断学习和提升自己的直播技巧,增加吸引力和影响力。
10. 持续关注市场和竞争对手,及时调整策略和推广内容。

模型参数

我们目前公开了以下版本的Media LLaMA:

  • media-alpaca-lora-7b-beta0.1: 以Chinese-LLaMA-7B为基础,未经过自媒体语料连续训练,使用通用指令和自媒体指令进行SFT。

下载地址:

链接:https://pan.baidu.com/s/1tEuj0SvwJK4czQPCE6gI9w?pwd=onfo 提取码:onfo

训练和测试教程

训练和测试教程请参考: train/finetune_media_alpaca_lora.ipynb

讨论群

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致谢

本项目的开放过程中,获得了以下项目的文档和帮助,用到的代码不在项目中一一标出了,在此表示感谢。

https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca

局限性和使用限制

本项目内容仅供用于学术研究,不得用于商业以及其他可能对社会带来危害的用途。使用涉及第三方代码的部分时,请严格遵循相应的开源协议。

本项目中使用的数据由ChatGPT生成,未经严格验证,可能会存在错误内容,在使用时请注意甄别。

本项目中的模型输出并非专业自媒体运营建议,可能会包含错误内容。如需自媒体运营援助,请向专业人士寻求帮助。

引用

如果您使用了本项目的内容,或者认为本项目对您的研究有帮助,请引用本项目。

About

中文的自媒体大语言模型

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Languages

Language:Python 77.5%Language:Jupyter Notebook 22.5%