貨拉拉做營銷廣告繞不開一個核心問題每天要產(chǎn)出成千上萬條面向司機(jī)師傅、貨主、搬家用戶、企業(yè)客戶的文案、圖片素材和投放策略純靠人工去寫、去定、去調(diào)效率跟不上投放節(jié)奏成本也兜不住。我們內(nèi)部落地了一套以大模型為主干的營銷廣告內(nèi)容生產(chǎn)與投放決策系統(tǒng)覆蓋拉新、促活、轉(zhuǎn)化、留存全鏈路從文案自動生成、素材批量產(chǎn)出到人群智能圈選和投放策略優(yōu)化基本都過了一遍大模型。這篇文章就把這套方案的場景拆解、選型邏輯、實現(xiàn)細(xì)節(jié)和踩過的坑一次講清楚正在做營銷智能化、或者準(zhǔn)備把大模型往業(yè)務(wù)里落地的同學(xué)應(yīng)該能少走不少彎路。1. 貨拉拉營銷廣告場景的業(yè)務(wù)拆解與需求分析1.1 四個核心場景文案、素材、人群、策略先梳理貨拉拉營銷廣告的實際業(yè)務(wù)盤子。貨拉拉的營銷分成幾個大的模塊司機(jī)端、貨主端、搬家C端、企業(yè)版。司機(jī)端要拉新司機(jī)入駐、促活老司機(jī)跑單、配合完單獎勵做通知貨主端要看用戶發(fā)單頻次用優(yōu)惠券和滿減活動刺激下單搬家C端是典型的高客單價低頻次場景用戶做一次決策周期長需要信任感和價格錨點企業(yè)版則是多角色決策、合同制客戶營銷鏈路更重。這些場景落到大模型能摻和進(jìn)來的環(huán)節(jié)我歸納為四類。第一類是高轉(zhuǎn)化文案生成包括投放平臺的廣告標(biāo)題、push通知文案、彈窗文案、短信文案、活動頁banner文案。第二類是圖片素材和視頻腳本生成尤其是活動頁KV、投放素材圖、15秒短視頻腳本過去一張主視覺要設(shè)計做三天大模型能把初稿時間壓縮到分鐘級。第三類是人群圈選借助語義模型理解用戶畫像和行為序列把原本需要數(shù)據(jù)分析師寫SQL圈選的人群包改成用自然語言描述模型自動映射到標(biāo)簽體系。第四類是投放策略優(yōu)化基于大模型對歷史投產(chǎn)數(shù)據(jù)的理解自動生成預(yù)算分配建議、渠道組合方案、出價調(diào)整策略。這四類不是相互獨立的。文案生成完要配素材素材要根據(jù)人群偏好變化人群圈選結(jié)果又決定投放策略的方向。我們最后做成的是一個串聯(lián)鏈路而不是四個孤立的API。這個設(shè)計決策在后面展開。1.2 傳統(tǒng)模板和規(guī)則引擎為什么頂不住在沒上大模型之前貨拉拉的營銷內(nèi)容生產(chǎn)依賴兩類工具一類是運營同學(xué)手寫文案另一類是內(nèi)部搭的模板系統(tǒng)。模板系統(tǒng)的邏輯是“前綴活動信息后綴”比如“【$城市$】$福利$新老用戶均可領(lǐng)取快來參與”。這種方案的問題很明顯文案千篇一律用戶對模板話術(shù)的免疫越來越強(qiáng)點擊率逐年下滑。更麻煩的是模板的組合數(shù)量看著多實際上同一時間每個活動只有少數(shù)幾個可用組合運營同學(xué)改起來仍然依賴人工。規(guī)則引擎在人群圈選上也有天花板。標(biāo)簽體系經(jīng)過多年建設(shè)后維度達(dá)到數(shù)百個規(guī)則之間經(jīng)常相互沖突比如一個用戶同時命中“高活躍貨主”和“價格敏感型用戶”兩個人群包到底該進(jìn)哪個規(guī)則表里沒有答案。數(shù)據(jù)分析師寫SQL圈選一個人群包要半天做完以后對策略的反饋又是滯后的整個迭代周期按周算。大模型的價值不在于大幅超越人類文案大師的創(chuàng)意水平而在于把“日產(chǎn)百條”的內(nèi)容生產(chǎn)量穩(wěn)定在“日產(chǎn)萬條”的規(guī)模同時把人群圈選的迭代周期從周壓縮到小時。想清楚這一點后面所有技術(shù)選型都有了解釋。2. 技術(shù)選型與整體方案設(shè)計2.1 模型選型開源底座微調(diào)還是API直調(diào)選型是團(tuán)隊吵得最兇的環(huán)節(jié)。公版API大模型能力確實強(qiáng)尤其是長文本理解和跨領(lǐng)域創(chuàng)意生成直接調(diào)用省去很多訓(xùn)練成本。但貨拉拉的營銷場景有幾道坎兒一是數(shù)據(jù)隱私用戶畫像、交易數(shù)據(jù)不能出內(nèi)網(wǎng)二是業(yè)務(wù)術(shù)語貨運行業(yè)的“搶單”“拼車”“多聯(lián)單”“候鳥車隊”這些詞通用模型理解得很淺三是定制化要求文案要和品牌調(diào)性對齊不能一股“通用味”。綜合判斷我們最終選擇的是“開源底座私有化部署領(lǐng)域微調(diào)”的主路線API模型只用來做并行候選集的補(bǔ)充。底座模型當(dāng)時考慮過幾條線最終選擇了中文能力扎實、社區(qū)生態(tài)豐富的開源系模型核心原因是可控和可改。營銷文案場景不需要模型具備非常深的推理能力參數(shù)量在7B到14B之間就夠用這個規(guī)模在推理成本和生成質(zhì)量之間比較平衡。后續(xù)基于這套底座做了LoRA微調(diào)把貨運行業(yè)的知識和營銷話術(shù)注入進(jìn)去。選型過程里有一個容易被忽略的點除了看模型跑分還要看模型的商用協(xié)議、社區(qū)活躍度、周邊的推理部署工具鏈?zhǔn)欠癯墒煲约皥F(tuán)隊是否熟悉其訓(xùn)練框架。跑分最高的模型如果團(tuán)隊沒人用過出了問題排查成本極高這不叫選型叫賭博。2.2 生成鏈路與系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計系統(tǒng)整體是一套內(nèi)容與策略中臺底層的服務(wù)劃分為四層。最底下是基礎(chǔ)設(shè)施層包含GPU推理集群和向量數(shù)據(jù)庫。推理集群用vLLM作為推理引擎支撐多模型并發(fā)向量數(shù)據(jù)庫存的是歷史高轉(zhuǎn)化文案、品牌語料和活動規(guī)則的embedding用來做檢索增強(qiáng)。中間是模型服務(wù)層負(fù)責(zé)文案生成、素材生成、人群語義圈選和策略推薦幾個核心服務(wù)。上層是業(yè)務(wù)編排層做審核、去重、渠道適配、級聯(lián)兜底。最頂層是面向運營同學(xué)的作業(yè)臺提供批量生成、預(yù)覽修改、一鍵發(fā)布的能力。為什么單獨搞一個業(yè)務(wù)編排層而不是所有邏輯都在模型服務(wù)層處理因為在真實業(yè)務(wù)里大模型的輸出永遠(yuǎn)不能直接發(fā)出去要過三道關(guān)合規(guī)審核關(guān)、品牌一致性關(guān)、渠道適配關(guān)。后面會具體講這三道關(guān)卡的內(nèi)容。說到底大模型在這個系統(tǒng)里是“發(fā)動機(jī)”但整個車輛還需要變速箱和剎車編排層干的就是這個活。鏈路設(shè)計上做了一條主流程運營發(fā)起需求描述活動目標(biāo)、目標(biāo)人群、優(yōu)惠力度和投放渠道系統(tǒng)先通過RAG拉取相關(guān)的高轉(zhuǎn)化歷史文案作為參照再構(gòu)造prompt交給大模型生成候選集隨后經(jīng)過規(guī)則審核、模型打分和人工抽檢后輸出最終可用內(nèi)容同時把本次生成好的內(nèi)容回流進(jìn)向量庫。整套鏈路跑下來單次內(nèi)容生產(chǎn)的端到端耗時控制在30秒左右。2.3 提示詞工程與上下文工程的配合很多人把提示詞工程理解為寫幾個漂亮的prompt模板實際完全不是這樣。我們在實踐里把提示詞工程拆成兩部分一部分是面向大模型的指令設(shè)計另一部分是基于檢索的上下文管理這兩者合起來才是完整的上下文工程。在指令設(shè)計上最開始踩了個坑prompt越詳細(xì)模型反而越容易在一些次要約束上“過度發(fā)揮”。比如強(qiáng)調(diào)“要有創(chuàng)意”它就給你來一堆押韻和網(wǎng)絡(luò)熱詞強(qiáng)調(diào)“貼合司機(jī)師傅的口味”它就滿屏“兄弟”“老鐵”。后來我們把prompt的結(jié)構(gòu)固定下來分成角色定義、任務(wù)描述、業(yè)務(wù)約束、示例參考、輸出格式五段每一段只做一件事業(yè)務(wù)約束用編號列舉示例參考只給2到3個正例。測試下來結(jié)構(gòu)化的prompt比長篇大論的描述在業(yè)務(wù)指標(biāo)上高出大概兩成。上下文工程解決的是檢索增強(qiáng)的問題。我們把歷史高轉(zhuǎn)化文案、活動規(guī)則、品牌禁忌詞庫、當(dāng)季投放策略文檔都做了向量化在生成時根據(jù)當(dāng)前活動的語義檢索出最相關(guān)的內(nèi)容拼進(jìn)上下文。這里的關(guān)鍵點是控制上下文總長度7B模型的上下文窗口雖然有32K營銷場景根本用不完上下文太長反而會稀釋模型對核心指令的注意力。我們實踐下來單個生成任務(wù)的上下文控制在1.5K到2K token這個區(qū)間指令、示例、檢索內(nèi)容的比例大概在1比1比1效果最穩(wěn)。3. 核心環(huán)節(jié)實現(xiàn)從文案到素材再到定向3.1 高轉(zhuǎn)化文案的生成鏈路實現(xiàn)細(xì)節(jié)文案生成是整個系統(tǒng)最先落地、也是價值最直觀的模塊。實現(xiàn)的流程是接收活動參數(shù)以后先做一次渠道適配判斷。同一個活動在App彈窗、短信、push和抖音投放上的文案風(fēng)格約束完全不一樣推送渠道字?jǐn)?shù)嚴(yán)格受限投放渠道要特別注意標(biāo)題黨風(fēng)險短信渠道還要考慮運營商攔截策略。這個判斷規(guī)則不是讓模型來做而是編排層先用代碼判斷好再傳不同的約束參數(shù)給模型。prompt構(gòu)造上面已經(jīng)說過舉一個實際例子。拉新活動“新司機(jī)注冊完成首單獎50元現(xiàn)金”的prompt里任務(wù)描述要求輸出一句20字以內(nèi)的push文案和一句15字以內(nèi)的短標(biāo)題業(yè)務(wù)約束是必須包含“首單”“現(xiàn)金”兩個關(guān)鍵詞不得出現(xiàn)“大師”“穩(wěn)賺”等誘導(dǎo)性詞匯不得使用“最高”“第一”等絕對化用語示例參考給一條往期點擊率較高的司機(jī)端文案格式嚴(yán)格對齊輸出要求。模型生成后的候選集會經(jīng)過一次去重和相似度過濾避免十條候選都是同一個句式。落地過程中特別注意了一個問題文案的情感傾向調(diào)節(jié)。司機(jī)師傅群體和貨主群體的內(nèi)容偏好差異很大前者更吃“多勞多得”“穩(wěn)定接單”這類表達(dá)后者更在意“便宜”“快”“省心”。我們沒有在單個模型里硬調(diào)這兩個方向而是通過上下文工程在生成時注入不同的人群偏好語料讓同一個底座模型在不同prompt上下文下產(chǎn)出不同風(fēng)格的文案比訓(xùn)練兩個獨立模型更容易維護(hù)。3.2 圖片素材與視頻腳本的生成文案上線以后運營同學(xué)反饋最多的是“文案有了圖呢”于是第二期我們做了素材生成。圖片素材分兩個方向一類是模板化素材比如優(yōu)惠券彈窗背景圖、banner底圖這些圖不需要復(fù)雜的創(chuàng)意主要是把文案和品牌元素拼起來另一類是主視覺KV傳統(tǒng)做法是設(shè)計師出草稿討論幾輪以后定稿我們試著把大模型生成的創(chuàng)意描述直接接到AI繪圖流程上。實踐中發(fā)現(xiàn)純靠AI繪圖工具直接出圖很難可控經(jīng)常出現(xiàn)品牌元素變形、文字亂碼、風(fēng)格不統(tǒng)一的問題。后來改成“大模型出畫面描述AI繪圖出草圖設(shè)計師精修”的半自動流程大模型根據(jù)活動主題生成構(gòu)圖描述包括主體、場景、色調(diào)、光影、畫面文字AI繪圖工具根據(jù)描述生成3到5版草稿設(shè)計師在草稿基礎(chǔ)上選擇一版精修。實測單張主視覺的制作時間從原來的8小時壓縮到3小時以內(nèi)設(shè)計師從零開始畫變成了改圖產(chǎn)能釋放非常明顯。視頻腳本生成同樣走了這套思路。15秒短視頻拆成逐幀分鏡描述大模型生成旁白、畫面建議、字幕內(nèi)容和拍攝提示然后由視頻制作同學(xué)按照分鏡腳本進(jìn)行實拍或剪輯。這里要提醒一句大模型生成旁白沒問題但讓它直接生成的完整短視頻目前在可控性和素材合規(guī)性上還不適合量產(chǎn)分鏡腳本這個中間產(chǎn)物是目前最實用的折中方案。3.3 智能人群圈選與投放策略人群圈選是技術(shù)含量最高、推進(jìn)難度也最大的模塊。我們建設(shè)了一套基于語義標(biāo)簽的人群圈選服務(wù)運營同學(xué)在界面上用自然語言輸入比如“最近30天發(fā)單超過5次但沒有使用過搬家服務(wù)的同城貨運貨主”系統(tǒng)先把自然語言解析成標(biāo)簽組合再自動映射到底層用戶畫像系統(tǒng)生成人群包整個過程從過去的半天縮短到十分鐘以內(nèi)。實現(xiàn)上依賴兩點一是標(biāo)簽體系本身要完整語義映射才有對象我們接入了內(nèi)部原有的數(shù)百個用戶標(biāo)簽二是需要一個語義理解能力較強(qiáng)的解析層這個地方我們用大模型完成自然語言到標(biāo)簽表達(dá)式的轉(zhuǎn)換。具體做法是把標(biāo)簽?zāi)夸洝?biāo)簽釋義、標(biāo)簽之間的關(guān)系作為上下文注入prompt讓模型輸出結(jié)構(gòu)化的標(biāo)簽表達(dá)式再用規(guī)則引擎做一次合法性校驗防止模型生成了不存在的標(biāo)簽。投放策略優(yōu)化這個模塊上線比較晚做的是預(yù)算分配建議。模型輸入是各渠道的歷史消耗、轉(zhuǎn)化成本、ROI數(shù)據(jù)和當(dāng)前活動目標(biāo)輸出是渠道預(yù)算占比建議。這個模塊我們沒有完全交給大模型決定采取的是“大模型出建議、人工確認(rèn)后生效”的半自動模式因為預(yù)算分配涉及真金白銀模型的因素分析邏輯再完善也需要業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人兜底。用一個生活化的比喻大模型是軍師可以出謀劃策但最終拍板的還是主帥。4. 模型微調(diào)實戰(zhàn)數(shù)據(jù)、參數(shù)與評估4.1 微調(diào)數(shù)據(jù)從哪來三個來源與構(gòu)造方法微調(diào)是整個項目里最耗時、也最決定成敗的環(huán)節(jié)。很多團(tuán)隊上來就問訓(xùn)練參數(shù)怎么設(shè)其實如果數(shù)據(jù)質(zhì)量不過關(guān)參數(shù)調(diào)得再花哨也沒用。我們的微調(diào)數(shù)據(jù)來源有三個。第一是歷史高轉(zhuǎn)化文案的改寫。把過去兩年里點擊率、轉(zhuǎn)化率表現(xiàn)靠前的營銷文案找出來每個文案配上對應(yīng)的活動信息結(jié)構(gòu)整理成“輸入-期望輸出”的樣本對。這個過程要特別小心高轉(zhuǎn)化文案里有一部分是因為當(dāng)時的投放預(yù)算高不完全是文案本身好人工篩選時要剔除這類干擾樣本。第二是人工撰寫的高質(zhì)量樣例。我們組織了有十年經(jīng)驗的運營專家和資深文案每人基于真實的業(yè)務(wù)場景手寫一批標(biāo)準(zhǔn)答案這批數(shù)據(jù)數(shù)量最少但質(zhì)量最高相當(dāng)于給模型注入“行業(yè)標(biāo)桿”。第三是大模型輔助生成加人工校驗。先用公版API大模型生成一批候選然后由人工修改、打分達(dá)標(biāo)后進(jìn)入訓(xùn)練集這個方式能在有限人力下把數(shù)據(jù)規(guī)模擴(kuò)充起來。數(shù)據(jù)量方面我們最終微調(diào)用到的有效樣本數(shù)是兩萬多條覆蓋文案、素材描述、人群圈選表達(dá)式三類任務(wù)。一開始有人建議用十萬條數(shù)據(jù)實測下來堆數(shù)量的邊際效益很低當(dāng)樣本覆蓋了核心場景后多出來的只是重復(fù)模式。每條訓(xùn)練數(shù)據(jù)都做了標(biāo)簽體系校驗壞數(shù)據(jù)寧可扔掉也不讓它進(jìn)訓(xùn)練集。4.2 微調(diào)訓(xùn)練的關(guān)鍵細(xì)節(jié)與參數(shù)設(shè)置訓(xùn)練部分我們用的是LoRA方案沒有做全參數(shù)微調(diào)。原因很務(wù)實全參數(shù)微調(diào)需要幾十張卡LoRA只需要幾張卡就能跑起來且底座模型的能力不容易被破壞。LoRA的秩我們設(shè)置為32通過alpha設(shè)為64學(xué)習(xí)率設(shè)置在2e-4左右訓(xùn)練輪數(shù)控制在2到3輪。這里有個容易踩的坑訓(xùn)練輪數(shù)過多模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好但生成內(nèi)容的多樣性斷崖式下降同一個活動中所有文案長一個樣。我們專門做過一輪測試把訓(xùn)練輪數(shù)從1加到53輪以后BLEU確實還在漲但人工評估的創(chuàng)意分開始下跌。后來固定用早停策略以驗證集上的人工評估分為準(zhǔn)而不是以loss為準(zhǔn)。另外一個很關(guān)鍵的細(xì)節(jié)是混合訓(xùn)練。開始我們按任務(wù)分開訓(xùn)練一個文案模型、一個人群圈選模型發(fā)現(xiàn)兩個模型在小樣本任務(wù)上都不太穩(wěn)定。后來改成混合訓(xùn)練把三類任務(wù)的數(shù)據(jù)合在一起做多任務(wù)微調(diào)。效果出乎意料地好人群圈選模型的準(zhǔn)確率上升了文案模型的風(fēng)格穩(wěn)定性也變好了模型對任務(wù)的邊界理解更清楚。個人經(jīng)驗是相關(guān)任務(wù)合并訓(xùn)練產(chǎn)生的正向遷移比單一任務(wù)訓(xùn)練的專注優(yōu)勢更明顯。訓(xùn)練過程中的顯存優(yōu)化也要說一句。雖然LoRA已經(jīng)比全參微調(diào)省顯存但7B模型在batch size調(diào)大的時候還是容易OOM。我們用到了梯度累積、序列長度動態(tài)padding和混合精度訓(xùn)練實測下來訓(xùn)練顯存可以壓到單卡48G以內(nèi)時間成本也能接受。4.3 效果評估體系不能只看ROUGE和BLEU評估體系建設(shè)是這段實踐里最有體感的部分。純看ROUGE、BLEU這種文本相似度指標(biāo)在營銷文案場景下基本沒用。一個文案可能和參考文案完全不重合但用戶就是喜歡點擊率就是高另一個文案字字接近參考發(fā)出去就是沒人點。文本相似度指標(biāo)只能用來篩“病句級”的錯誤篩不出“用戶是否愿意點”。我們的離線評估體系分三層。第一層是規(guī)則合規(guī)評估檢查是否包含禁用詞、是否包含必要活動信息、字?jǐn)?shù)是否在渠道限制內(nèi)、是否存在誘導(dǎo)性表述這一層在pipeline里用代碼執(zhí)行。第二層是模型偏好打分用一個小規(guī)模打分模型對生成文案從賣點突出度、行動引導(dǎo)強(qiáng)度、人群匹配度三個維度打分這個打分不追求絕對精確主要是做候選集排序把模型生成的10條候選篩掉明顯的差選項。第三層是人工評估每周抽取一定比例的生成內(nèi)容由運營團(tuán)隊的資深同事按統(tǒng)一評分卡打分。在線上評估環(huán)節(jié)我們做的不是整體流量A/B測試而是把每個活動的文案系統(tǒng)生成版本和人工版本做對照。剛開始上線時系統(tǒng)版點擊率比人工版低10%左右經(jīng)過兩輪微調(diào)迭代后基本打平在部分促銷場景下還能高出兩到三個百分點。這個結(jié)論很重要大模型文案的目標(biāo)不是碾壓人工文案而是以更低成本達(dá)到和人工相近的效果這就已經(jīng)具備上線價值了。5. 部署上線與成本調(diào)優(yōu)5.1 推理部署方案與延遲優(yōu)化部署層面我們選擇的推理引擎是vLLM原因是它對并發(fā)和顯存的管理比較成熟支持連續(xù)批處理和PagedAttention機(jī)制能在同樣的GPU資源下服務(wù)更多并發(fā)請求。模型服務(wù)拆成預(yù)填充和解碼兩個階段分別優(yōu)化營銷文案任務(wù)普遍是短輸入長輸出預(yù)填充階段算力消耗相對小解碼階段是主要瓶頸這部分通過增大并發(fā)批次來提升吞吐。延遲方面運營同學(xué)在作業(yè)臺上點一次“生成”如果等太久體驗會很差。我們的優(yōu)化目標(biāo)是P95延遲小于5秒。實測下來7B模型在單張A10上開8并發(fā)單次生成10條短文案的時間在3秒左右符合預(yù)期。人群圈選表達(dá)式生成的輸入稍長一些延遲在5到6秒也在可接受范圍。對于素材生成這類非實時任務(wù)我們走的是異步隊列不需要追求低延遲更看重吞吐和穩(wěn)定性。另外部署時做了模型的熱切換機(jī)制。新版本模型訓(xùn)練完成后先在小流量上灰度觀察生成質(zhì)量和穩(wěn)定性確認(rèn)沒問題后再切到全量?；叶绕陂g新舊模型并行部署流量按比例分配這套機(jī)制保證了兩輪微調(diào)迭代過程中線上服務(wù)沒有出現(xiàn)一次斷檔。很多團(tuán)隊忽略了這個工程細(xì)節(jié)模型訓(xùn)練得再好發(fā)布流程不順暢也會拖累整體進(jìn)度。5.2 成本控制蒸餾、緩存和兜底策略大模型落地的賬必須算清楚。我們先算了一筆賬假如每天白天的生成請求量在五萬次左右單次生成平均消耗3000 token一天的token消耗在1.5億左右如果純靠GPU推理支撐按當(dāng)時的資源價格一個月推理成本是筆不小的數(shù)目?？刂瞥杀居袔讉€辦法。第一是模型蒸餾。我們用大模型產(chǎn)出高質(zhì)量樣本去訓(xùn)練一個參數(shù)量更小的蒸餾模型專門負(fù)責(zé)離線批量生成和低延遲場景。實測下來小模型的文案質(zhì)量能達(dá)到大模型的八成以上但推理成本不到原來的三分之一。第二是結(jié)果緩存。營銷文案的請求有很強(qiáng)的復(fù)用性同一個活動的文案在多個渠道、多個時間點會重復(fù)生成類似的內(nèi)容我們把歷史生成的高質(zhì)量結(jié)果按“活動類型人群偏好渠道”維度做緩存命中率能到兩成以上這相當(dāng)于直接省掉了對應(yīng)的推理開銷。第三是兜底降級策略。在線的低成本優(yōu)先模式當(dāng)小模型生成結(jié)果經(jīng)過質(zhì)量分過濾達(dá)標(biāo)率過低時才升級到大模型重新生成大模型再生成的結(jié)果如果還不達(dá)標(biāo)就交給人工處理。這一套組合拳打下來整體推理成本比全量跑大模型節(jié)省了七成左右。我的體會是不要在模型層面省成本要在一套完整的成本控制機(jī)制里面省成本單一手段能給到的空間始終有限。6. 踩坑合集與常見問題速查6.1 踩過的坑幻覺、風(fēng)格失控和數(shù)據(jù)污染排第一的坑是模型幻覺。營銷文案里的活動信息一旦出錯就是事故級別的。比如把“首單獎50元”寫成“首單獎100元”文案寫得再漂亮都白搭。我們的對策是在prompt里把活動信息結(jié)構(gòu)化傳入再在生成后用代碼解析出文案中的關(guān)鍵實體和活動參數(shù)做逐一比對不一致就重新生成。寧可損失一點生成速度也要把信息準(zhǔn)確性兜住。第二個坑是風(fēng)格失控。網(wǎng)上的開源語料里充斥著“震驚體”“標(biāo)題黨”和浮夸的網(wǎng)絡(luò)熱詞模型微調(diào)后在不用prompt約束的情況下很容易跑偏。解決方式除了前面說的結(jié)構(gòu)化prompt以外我們在微調(diào)數(shù)據(jù)里刻意加入了大量正常語氣的文案樣本用數(shù)據(jù)量壓住模型的“網(wǎng)感”。這實際上是在和語料分布對抗只靠訓(xùn)練后干預(yù)是掰不回來的。第三個坑是數(shù)據(jù)污染。有一次我們發(fā)現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)上的營銷文案被當(dāng)成正樣本混進(jìn)了高轉(zhuǎn)化樣本模型生成的東西開始出現(xiàn)過度夸張的表述。后來建立了樣本來源打標(biāo)機(jī)制人工撰寫的、歷史高轉(zhuǎn)化庫的、大模型生成人工校驗的三類來源分開管理評估時按來源分層看效果出現(xiàn)質(zhì)量問題時能快速定位是哪一類數(shù)據(jù)的問題。6.2 常用問題排查與方法參考最后整理一張問題速查表這幾類問題是后續(xù)接手這套系統(tǒng)的同學(xué)大概率都會遇到的。問題現(xiàn)象可能原因排查與解決思路生成文案信息錯誤prompt約束不夠、關(guān)鍵實體未結(jié)構(gòu)化檢查活動參數(shù)是否結(jié)構(gòu)傳入增加實體比對校驗錯誤則觸發(fā)重生成文案風(fēng)格千篇一律訓(xùn)練輪數(shù)過多或prompt示例過少降低訓(xùn)練輪數(shù)增加示例多樣性調(diào)高采樣temperature內(nèi)容審核不通過率高微調(diào)語料帶入了網(wǎng)絡(luò)不良表達(dá)檢查樣本來源清洗污染數(shù)據(jù)增加合規(guī)負(fù)樣本人群圈選表達(dá)式語法錯誤標(biāo)簽映射語義不清晰或上下文不足完善標(biāo)簽釋義在prompt中加入標(biāo)簽間關(guān)系描述增加校驗規(guī)則推理延遲忽高忽低并發(fā)波動導(dǎo)致顯存排隊啟用連續(xù)批處理設(shè)置動態(tài)并發(fā)上限離線任務(wù)與實時任務(wù)分池線上點擊率低于人工版多輪迭代仍未對齊人群偏好做分人群效果分析針對高價值人群人工補(bǔ)充微調(diào)樣本這套系統(tǒng)現(xiàn)在還在持續(xù)迭代大模型的版本更新很快我們的經(jīng)驗是不要追著模型版本跑要把精力放在場景數(shù)據(jù)沉淀和評測體系完善上。模型底座是引擎業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和評測標(biāo)準(zhǔn)才是方向盤。方向上把握好營銷廣告這個大模型應(yīng)用場景能挖的潛力還很大尤其是后續(xù)結(jié)合用戶實時行為數(shù)據(jù)做個性化文案生成以及在多模態(tài)素材方向上的進(jìn)一步自動化都是值得繼續(xù)投入的方向。