Model besar Streamer-Sales telah membawa perubahan cerdas pada industri streaming langsung. Ini bukan hanya alat, tetapi juga asisten cerdas untuk streaming langsung. Ini dapat secara otomatis menghasilkan salinan penjelasan produk yang menarik, menjawab pertanyaan pelanggan secara real time, dan secara signifikan meningkatkan efisiensi siaran langsung dan tingkat konversi penjualan. Model ini mengintegrasikan berbagai teknologi canggih, seperti teknologi LMDeploy untuk mempercepat penalaran, teknologi retrieval-enhanced generation (RAG) untuk meningkatkan kualitas copywriting, dan fungsi ucapan-ke-teks dan teks-ke-ucapan untuk mencapai interaksi langsung yang lebih jelas. Selain itu, ia juga mendukung generasi manusia digital dan permintaan informasi real-time, menyediakan berbagai layanan lengkap bagi pengguna. Artikel ini akan memperkenalkan secara rinci fungsi utama, arsitektur model, skenario yang berlaku, dan sorotan teknis dari model besar Streamer-Sales, serta memberikan alamat pengunduhan model dan tautan platform pengalaman online.
Dalam gelombang penjualan siaran langsung, model besar Streamer-Sales telah membawa perubahan revolusioner pada penjualan langsung dengan fungsi cerdasnya yang unik. Ini bukan sekedar alat, ini adalah mitra cerdas untuk streaming langsung, yang secara otomatis dapat menghasilkan salinan penjelasan yang menarik pengguna, menjawab pertanyaan pelanggan secara real time, dan membuat penjualan lebih jelas dan efisien.
Video dari penulis proyek HinGwenWoong
Alamat video HD:
https://www.bilibili.com/video/BV1ZJ4m1w75P/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=1f648bd6809721ebf81314c53bda24f8
Fungsi utama:
Pembuatan jangkar copywriting sekali klik: Berdasarkan karakteristik produk, Streamer-Sales dapat secara otomatis menghasilkan copywriting penjelasan untuk merangsang keinginan pengguna untuk membeli dan meningkatkan tingkat konversi penjualan.
Akselerasi inferensi: Mengintegrasikan teknologi LMDeploy, Streamer-Sales telah meningkatkan kecepatan inferensi secara signifikan dan mendukung cache KV dan Turbomind, membuat interaksi siaran langsung menjadi lebih lancar.
Retrieval Enhanced Generation (RAG): Dikombinasikan dengan deskripsi produk dan dokumen terkait, Streamer-Sales dapat menghasilkan salinan konten yang lebih relevan dengan kenyataan.
Speech-to-text (ASR): Ubah suara pembawa berita menjadi teks secara real time untuk memfasilitasi interaksi dengan penonton.
Text-to-speech (TTS): Keluaran suara emosional membuat deskripsi produk lebih jelas dan alami.
Generasi manusia digital: Melalui video jangkar virtual, Streamer-Sales dapat memberikan penjelasan produk yang lebih jelas dan meningkatkan pengalaman penonton.
Permintaan informasi waktu nyata (Agen): Dapat menanyakan status ekspres dan informasi lainnya secara waktu nyata untuk memberikan data terbaru kepada pengguna.
Arsitektur model:
Streamer-Sales adalah model untuk menyempurnakan instruksi berdasarkan InternLM2. Model ini mengintegrasikan sejumlah teknologi canggih untuk membangun sistem pengiriman streaming langsung yang komprehensif. Arsitekturnya mencakup beberapa modul seperti pembuatan dan pemrosesan data, pelatihan dan penyesuaian model, inferensi dan pembuatan, pemrosesan ucapan, pembuatan manusia digital, dan permintaan informasi waktu nyata.
Pengenalan model:
streamer-sales-lelemiao-7b: Model yang dirancang khusus untuk menghasilkan salinan penjelasan untuk streaming langsung. Model ini dilatih dengan sejumlah besar data produk untuk menghasilkan salinan berkualitas tinggi.
Alamat pengunduhan model: https://top.aibase.com/tool/maihuozhubodamoxing-lelemiao-7b
streamer-sales-lelemiao-7b-4bit: Versi model terkuantisasi 4-bit, yang mengoptimalkan kecepatan inferensi dan penggunaan sumber daya, dan cocok untuk lingkungan dengan sumber daya terbatas.
Alamat pengunduhan model: https://top.aibase.com/tool/maihuozhubodamoxing-lelemiao-7b-4bit
Skenario yang berlaku:
Streamer-Sales dapat memainkan peran yang sangat baik dalam penjualan langsung online, promosi toko offline, pembuatan salinan iklan produk, dll.
Sorotan Teknis:
Pembuatan kumpulan data: Gunakan Tongyi Qianwen dan Wenxinyiyan untuk menghasilkan kumpulan data, termasuk copywriting produk dan dialog tanya jawab.
Penyempurnaan model: Gunakan xtuner untuk menyempurnakan model dasar agar dapat beradaptasi dengan berbagai produk dan kebutuhan pengguna.
Pemrosesan kuantisasi: kuantisasi 4-bit meningkatkan efisiensi penalaran dan menjaga kualitas pembangkitan.
Saat ini, proyek Streamer-Sales telah bersumber terbuka di GitHub, menyediakan tautan unduhan model dan platform pengalaman online, sehingga penyiar siaran langsung dapat dengan mudah mengakses asisten AI yang kuat ini dan menikmati kenyamanan serta keuntungan yang dibawanya.
Alamat proyek: https://top.aibase.com/tool/streamer-sales
Pengalaman online: https://openxlab.org.cn/apps/detail/HinGwenWong/Streamer-Sales
Secara keseluruhan, model besar Streamer-Sales telah menghadirkan solusi cerdas baru untuk industri pengiriman barang live streaming. Fitur-fiturnya yang efisien dan nyaman pasti akan mendorong perkembangan lebih lanjut dari industri e-commerce live streaming. Selamat datang untuk mengunjungi alamat proyek dan platform pengalaman online untuk merasakan sendiri fungsi-fungsi canggihnya.