和大家分享下干咳无痰的应对方法,…

本文介绍了干咳无痰的两种常见类型——肝咳与肠咳的症状特点,并提供了相应的缓解方法。肝咳表现为喉咙痒且咳嗽频繁,尤其是在特定时间段;肠咳则由肠道不适引发,伴有剧烈的咳嗽反应。文章推荐使用溪黄草等中草药调理肝咳,通过改善肠道状况缓解肠咳。
  
干咳无痰:顾名思义是只咳无痰。对于干咳无痰的朋友,如果咳了一段时间了还没有见效,可以试试我的办法。干咳分两种情况,看你是属于那种了。
一种是肝咳:
      就是喉咙里面有点痒的感觉,咳起来会一直咳个不停;咳的时候也是在喉咙咳,吃饭吃东西的时候不咳;睡觉睡着了就不咳了,但是在零晨3点4点时和刚上床睡觉时,会咳的很厉害。这种情况就是肝咳了,因为常常跑客户,生气,熬夜难免,一来两去 就犯上这个。也就是上火了,平下肝火就好了,去买点下肝火的吃下就可以了。我是选择买中草药溪黄草,泡来喝。
还有一种就是肠咳:
  这种咳非常难受,突然一股气从肚子里往上窜出来,不由自主的咳咳过一阵就好了,特别是有时候 会像呛着了一样,咳的连泪水都出来了。这种咳是因为大肠不通引起的,如果是这种咳,那可能最近几天你才会去一次厕所;这时候 只要自己搞点通大肠的东西吃下 就好了,大肠通了见效很快 ,当天就不怎么咳了。
  两种咳都是 吃药打针,不一定见效,上面的两个办法 简单 容易 见效很快。
<think>我们正在讨论大语言模型(LLM)在文本分类任务中的应用方法。结合用户提供的引用之前的对话历史,我们需要重点介绍大语言模型用于文本分类的常用技术。 引用[2]提到文本分类方法分为传统机器学习深度学习模型,而引用[4]提到使用预训练模型微调的方法。引用[1][3]则强调了大语言模型在掌握领域知识处理复杂任务(如数学计算)的能力。 因此,我们可以将大语言模型在文本分类中的应用归纳为以下几种常用技术: 1. 直接使用预训练大语言模型进行零样本(Zero-Shot)或少量样本(Few-Shot)分类 2. 微调(Fine-tuning)预训练大语言模型进行文本分类 3. 利用大语言模型生成特征(如嵌入向量)然后结合传统分类器 下面我们逐一展开,并注意引用标记数学表达式的规范。</think>### 大语言模型在文本分类中的方法与常用技术 大语言模型(LLM)通过其强大的语义理解能力,显著提升了文本分类的精度泛化能力。以下是主要技术方法及其原理: --- #### 1. **零样本/少样本分类(Zero-Shot/Few-Shot)** **原理**:直接利用LLM的预训练知识,通过提示词(Prompt)引导模型完成分类任务,无需训练数据或仅需少量示例。 **技术实现**: - **提示模板**:构建结构化指令,如: ``` 文本:"患者出现持续性干咳低烧" 问题:该文本属于哪个医疗类别?选项:[呼吸系统疾病, 消化系统疾病, 神经系统疾病] ``` - **置信度校准**:使用Softmax函数$ \sigma(\mathbf{z})_i = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^K e^{z_j}} $计算类别概率[^1] **优势**:无需标注数据,适用于冷启动场景[^2]。 --- #### 2. **微调(Fine-Tuning)** **原理**:在预训练LLM基础上,使用领域特定数据调整参数以适应分类任务。 **关键技术**: - **全参数微调**:更新所有模型参数,公式: $$ \theta^* = \arg\min_\theta \sum_{(x,y) \in \mathcal{D}} \mathcal{L}(f_\theta(x), y) $$ 其中$\mathcal{L}$为交叉熵损失函数[^4] - **高效微调技术**: - **LoRA(低秩适应)**:添加低秩矩阵$ \Delta W = BA $($B \in \mathbb{R}^{d \times r}, A \in \mathbb{R}^{r \times k}$),仅训练$r \ll d$维参数[^4] - **Adapter**:在Transformer层插入小型全连接网络,冻结原有权重[^2] **适用场景**:医疗、法律等专业领域的高精度分类[^1] --- #### 3. **特征提取(Feature Extraction)** **原理**:将LLM作为特征编码器,提取文本嵌入向量后接入传统分类器。 **技术流程**: 1. 输入文本 → LLM获取句向量(如BERT的`[CLS]`向量) 2. 接入浅层分类器(如SVM或逻辑回归): $$ \hat{y} = \text{Softmax}(\mathbf{W} \cdot \mathbf{h}_{[CLS]} + \mathbf{b}) $$ **优势**:计算成本低,适合资源受限场景[^2][^4] --- #### 4. **提示调整(Prompt Tuning)** **原理**:优化提示词向量而非模型参数,使LLM适配分类任务。 **关键技术**: - **连续提示**:将离散提示词替换为可学习向量$ \mathbf{p} \in \mathbb{R}^d $ - **联合优化**:目标函数为: $$ \min_{\mathbf{p}, \phi} \sum \mathcal{L}(f_{\phi}(\mathbf{p}; x), y) $$ 其中$\phi$为分类头参数[^2] **效果**:参数效率比全微调高1000倍以上[^4] --- #### 5. **知识蒸馏(Knowledge Distillation)** **原理**:用LLM(教师模型)指导轻量模型(学生模型)学习分类知识。 **技术实现**: - 教师模型输出软标签$ \mathbf{q}_i = [q_1, ..., q_C] $ - 学生模型损失函数: $$ \mathcal{L}_{KD} = \alpha \mathcal{L}_{CE}(y, \hat{y}) + (1-\alpha) \mathcal{L}_{KL}(\mathbf{q}_{teacher}, \mathbf{q}_{student}) $$ $\mathcal{L}_{KL}$为KL散度,$\alpha$为平衡系数[^2] **应用**:部署到边缘设备的轻量化方案 --- ### 技术对比与选型建议 | 方法 | 训练数据需求 | 计算成本 | 精度水平 | 适用场景 | |---------------|--------------|------------|----------------|------------------------| | 零样本分类 | 无 | 极低 | 中等 | 快速原型验证 | | 特征提取 | 中等 | 低 | 中高 | 资源受限环境 | | 提示调整 | 少量 | 中 | 高 | 多任务快速适配 | | 微调(LoRA) | 大量 | 中高 | 极高 | 专业领域高精度分类[^1] | | 知识蒸馏 | 大量 | 高(训练) | 高(推理快) | 移动端/嵌入式部署 | > **关键趋势**:当前主流方案采用**参数高效微调(如LoRA)** 结合**领域自适应预训练**,在金融、医疗等专业文本分类中达到SOTA效果[^1][^4]。 ---
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