数字化时代，营销大模型凭借其深度学习和精准预测能力，正在重塑营销领域。这些模型不仅提升了对消费者行为的理解和预测精度，还增强了行业适应性和跨领域学习潜力。本白皮书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，旨在推动人工智能技术在营销领域的深入应用和发展。本文将详细讨论评测场景、原则和体系构建，以及评测工具和方法。通过深入分析和案例展示，我们期望为营销大模型的评测提供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。22.2.评测概述评测概述2.1.2.1.大模型发展现状大模型发展现状随着大模型技术的迅猛演进，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，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，从而在营销领域实现广泛应用。