O grande modelo Streamer-Sales trouxe mudanças inteligentes para a indústria de transmissão ao vivo. Não é apenas uma ferramenta, mas também um assistente inteligente para transmissão ao vivo. Ele pode gerar automaticamente cópias atraentes de explicação do produto, responder às perguntas dos clientes em tempo real e melhorar significativamente a eficiência da transmissão ao vivo e a taxa de conversão de vendas. O modelo integra uma variedade de tecnologias avançadas, como a tecnologia LMDeploy para acelerar o raciocínio, a tecnologia Retrieval Enhanced Generation (RAG) para melhorar a qualidade da redação e funções de fala para texto e texto para fala para obter uma interação ao vivo mais vívida. Além disso, também suporta a geração humana digital e a consulta de informações em tempo real, proporcionando aos usuários uma gama completa de serviços. Este artigo apresentará em detalhes as principais funções, arquitetura do modelo, cenários aplicáveis e destaques técnicos do modelo grande Streamer-Sales, e fornecerá o endereço de download do modelo e o link da plataforma de experiência online.
Na onda de vendas de transmissão ao vivo, o grande modelo Streamer-Sales trouxe mudanças revolucionárias às vendas ao vivo com suas funções inteligentes exclusivas. Esta não é apenas uma ferramenta, é um parceiro inteligente para transmissão ao vivo, que pode gerar automaticamente textos explicativos que atraem usuários, respondem às dúvidas dos clientes em tempo real e tornam as vendas mais vivas e eficientes.
Vídeo do autor do projeto HinGwenWoong
Endereço de vídeo HD:
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Principais funções:
Geração de copywriting âncora com um clique: Com base nas características do produto, o Streamer-Sales pode gerar automaticamente copywriting explicativo para estimular o desejo dos usuários de comprar e aumentar a taxa de conversão de vendas.
Aceleração de inferência: Integrando a tecnologia LMDeploy, o Streamer-Sales melhorou significativamente a velocidade de inferência e suporta cache KV e Turbomind, tornando a interação de transmissão ao vivo mais suave.
Retrieval Enhanced Generation (RAG): Combinado com descrições de produtos e documentos relacionados, o Streamer-Sales pode gerar conteúdo copywriting mais relevante para a realidade.
Speech-to-text (ASR): Converta a voz do âncora em texto em tempo real para facilitar a interação com o público.
Conversão de texto para fala (TTS): a saída de voz emocional torna as descrições dos produtos mais vívidas e naturais.
Geração humana digital: por meio de vídeos âncora virtuais, o Streamer-Sales pode fornecer explicações mais vívidas sobre os produtos e aprimorar a experiência do público.
Consulta de informações em tempo real (Agente): Capacidade de consultar o status da entrega expressa e outras informações em tempo real, fornecendo aos usuários os dados mais recentes.
Arquitetura do modelo:
Streamer-Sales é um modelo para ajuste fino de instruções baseado em InternLM2. Ele integra uma série de tecnologias avançadas para construir um sistema abrangente de entrega de streaming ao vivo. Sua arquitetura inclui vários módulos, como geração e processamento de dados, treinamento e ajuste fino de modelos, inferência e geração, processamento de fala, geração humana digital e consulta de informações em tempo real.
Introdução do modelo:
streamer-sales-lelemiao-7b: Um modelo especialmente projetado para gerar cópia explicativa para streaming ao vivo. É treinado com uma grande quantidade de dados do produto para gerar cópia de alta qualidade.
Endereço de download do modelo: https://top.aibase.com/tool/maihuozhubodamoxing-lelemiao-7b
streamer-sales-lelemiao-7b-4bit: Uma versão quantizada de 4 bits do modelo, que otimiza a velocidade de inferência e o uso de recursos e é adequada para ambientes com recursos limitados.
Endereço de download do modelo: https://top.aibase.com/tool/maihuozhubodamoxing-lelemiao-7b-4bit
Cenários aplicáveis:
Streamer-Sales pode desempenhar um papel excelente em vendas online ao vivo, promoção de lojas offline, geração de cópias de publicidade de produtos, etc.
Destaques técnicos:
Geração de conjunto de dados: Use Tongyi Qianwen e Wenxinyiyan para gerar um conjunto de dados, incluindo redação de produtos e diálogos de perguntas e respostas.
Ajuste fino do modelo: Use o xtuner para ajustar o modelo básico para se adaptar aos diferentes produtos e necessidades do usuário.
Processamento de quantização: a quantização de 4 bits melhora a eficiência do raciocínio e mantém a qualidade da geração.
Atualmente, o projeto Streamer-Sales tem código aberto no GitHub, fornecendo um link de download de modelo e uma plataforma de experiência on-line, para que os âncoras de transmissão ao vivo possam acessar facilmente este poderoso assistente de IA e aproveitar a conveniência e as vantagens que ele traz.
Endereço do projeto: https://top.aibase.com/tool/streamer-sales
Experiência on-line: https://openxlab.org.cn/apps/detail/HinGwenWong/Streamer-Sales
Em suma, o grande modelo Streamer-Sales trouxe uma nova solução inteligente para a indústria de entrega de mercadorias por streaming ao vivo. Seus recursos funcionais eficientes e convenientes certamente promoverão o desenvolvimento da indústria de comércio eletrônico de streaming ao vivo. Bem-vindo a visitar o endereço do projeto e a plataforma de experiência online para experimentar suas poderosas funções por si mesmo.