潘:出之一典故

文章探讨了潘作为一种替代单位的概念,反映了人们对高房价和高物价的不满情绪。通过引用历史典故,作者指出房地产资本家潘在面对乔布斯因癌症去世而引发的对苹果公司的怀念时,提出了以低价格壹零零零卖苹果手机的建议,以此纪念乔。文章深入分析了在高通胀时期,货币贬值导致购买力下降的现象,并通过具体例子如鲁花纯花生油的价格、发改委柴油价格等,直观展示了物价上涨对普通民众生活的影响。

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潘:出之一典故 话说公元前2011年罪恶的房地产资本家潘嘲笑为人类生活美好不断而创新生产苹果产品的乔布斯因癌病去世,建议苹果公司以低价格壹零零零卖苹果手机纪念乔.
因此用潘来取代壹零零零单位,尤其是在那个高膨胀的时代中零零零的货币无法购得像样的东西,尤其是外表华美内在堪忧的新房.
拼音 pan 第四声 重读 闭音节 响度30分贝,以表达当时百姓对高房价,高物价的极度不满情绪!

你的收入多少潘? 2点5潘
你的房租多少潘? 零点8潘
鲁花纯花生油每5升零点1潘
发改委柴油降低每顿零点4潘
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
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