Trendee 推出 FashionLLM：首款专为时尚行业定制的人工智能模型

Trendee —— 一款在时尚潮流预测方面超越通用模型的人工智能时尚助手

人工智能工具很了不起，但并非所有工具都是为时尚领域量身定制的。

人工智能语言模型领域正在发生许多创新。ChatGPT、谷歌的 Gemini 以及其他大型语言模型能够针对众多主题提供多样且详细的回复。然而，时尚行业的专业人士需要的不仅仅是一个功能多样的人工智能。他们需要一个能够理解时尚潮流、面料、风格以及文化影响等复杂细节的人工智能。他们需要一个能够精准预测新兴潮流、分析海量视觉和文本数据，并针对不断演变的时尚格局提供切实可行见解的模型。

通用大型语言模型的局限性

像 ChatGPT 和 Gemini 这样的通用大型语言模型（LLMs），尽管令人印象深刻，但在满足时尚行业微妙的需求方面仍有不足。它们并非为处理时尚行业的特殊要求而设计。它们在以下方面存在困难：

• 深入的时尚知识：通用模型缺乏准确理解和预测时尚潮流所需的特定领域知识。
• 推荐的精准度：时尚专业人士需要关于面料、剪裁、颜色和款式的精准建议，而通用模型无法始终如一地提供这些内容。
• 实时潮流预测：时尚潮流变化迅速，实时分析至关重要。通用模型常常依赖过时的数据，从而得出不相关的见解。

总之，通用的大型语言模型提供的是表面知识，不足以用于推荐或设计服装搭配。这就是为什么我们打造了Trendee，一个专门为应对时尚行业独特挑战而设计的FashionLLM模型。

Trendee：首个完全为时尚领域打造的人工智能平台

我们是一支由人工智能研究人员和工程师组成的团队，在构建和微调大型语言模型方面拥有丰富经验。在Trendee创立初期，我们就对时尚行业的工作流程有深入的了解。我们希望经过时尚领域训练的大型基础模型能够完美契合这些工作流程，这样我们的用户就能获得尽可能最完整且高效的体验。

因此，Trendee成为了首个专门为满足时尚行业专业人士特定需求而定制的人工智能平台。以下是Trendee与通用大型语言模型的不同之处：

• 识别细微的潮流趋势
• 精确的图像标记
• 理解时尚语境
• 利用实时数据做出准确预测
• 体验时尚领域的对话式智能

数据与方法：Trendee 如何通过训练来适配时尚领域

Trendee 的 FashionLLM 是在多样且广泛的时尚数据集上进行训练的，确保能全面理解时尚领域的情况。

主要的数据来源包括：

• 社交媒体：捕捉实时潮流趋势、用户偏好以及网红风格。
• 零售业：分析销售数据、消费者行为以及市场动态。
• 品牌：了解特定品牌的潮流趋势、系列产品以及营销策略。
• 时尚杂志/博客：从专家观点、评论以及编辑内容中获取见解。
• 时装秀数据：追踪高级时装潮流、设计师的创新成果以及季节性系列产品。

通过整合这些多样的数据来源，Trendee 的 FashionLLM 能够以前所未有的准确性追踪和预测潮流趋势。这种专门的训练使 Trendee 能够在错综复杂的时尚世界中自如应对，提供既精准又切题的见解和建议。

图像标记

• Trendee：使用特定于时尚领域的标签，能够精确识别服装、配饰以及设计元素。
• 通用大型语言模型：提供的是更宽泛的标签，常常会遗漏详细的、特定于时尚领域的元素，从而导致图像标记不够精确。

问答环节

• Trendee：针对特定的时尚相关问题，提供详细且与上下文相关的量身定制的答案。
• 通用大型语言模型：通常给出的是通用答案，缺乏时尚相关问题所需的深度和特定性。

潮流趋势检测与预测

• Trendee：由于接受了全面的时尚数据训练，能够高精度地追踪和预测潮流趋势。
• 通用大型语言模型：难以达到有效检测潮流趋势所需的精细程度，常常会遗漏新出现的潮流趋势，或者给出不准确的预测。