患者砍医生事件的一些胡言乱语

本文讨论了一起发生在广州的医患暴力事件,事件中一名退休口腔医生遇袭,疑似多年前的患者所为。作者从非医疗行业的角度分析了事件,并探讨了医患关系紧张的原因及可能的解决途径。

    今天,医学专业的同学又刷满了我的屏幕。这次不是西南,不是东北,而是南部沿海的广州。我所在上学的城市广州。也不是魏则西式稀罕病的主治医生,而是一名普普通通的刚从前线退休下来口腔医生。更让人难以置信的事,网传凶手系20多年前该医生的患者,而这一切的患源都来源于20多年前的一次治疗,更重要的是,该患者疑似精神患者,并且在伤人过后已跳楼自杀,而今天中午又传来了噩耗。(具体是否属实,待考察)

    其实我对于这件事是很麻木的,就如很多人所说,我本不是医生,只是患者,这种事根本不可能发生在我身上。而伤害到患者利益的事,我才会关注,就如魏泽西事件,我也可能成为另一个魏则西,所以我可能很关注这件事情。这也恰好说明,为什么我的朋友圈里都是些医学专业的朋友在转这些,要知道,平时他们课时基本都不问时事。

    就这件事情而言,我觉得也只是个案(平心而论,真的是内心想法),毕竟如果凶手是精神病患者的话,是毫无理性的,不可能说是就是针对医生这个职业。医学专业的朋友也不要生气,如果这些事情发生在我们行业身上,我也会觉得我们这个行业真是好心酸,可是,愤怒过后,还是应该冷静思考的。这些事情,往往有很多因素,医疗或许是一,但不会是全部。比如说,是不是对精神病人的关爱,照料有问题?是不是个人的安保意识有问题?(原谅我的想法有点幼稚,只是举举例子)。

    其实,就我个人认为,医疗行业频发医疗纠纷主要原因之一就是因为对生命的敬重,只不过这份敬重片面了,他在患者家属的世界里被放大到了无穷大,以至于冲昏头脑,要想知道,医生父母心,医生也是人,也有家人,也需要关爱。

    思绪凌乱,越说越胡言乱语,还请多多包涵。

转载于:https://www.cnblogs.com/flowell/p/5469576.html

<think>好的,用户遇到了Ollama模型输出胡言乱语的问题,需要帮助解决。首先,我需要回忆Ollama的相关知识,并结合之前提供的引用内容来分析可能的原因和解决方案。 首先,根据引用[3],AMD Ryzen 7 8845H内置NPU运行13B及以下的模型没问题,但模型能力有限,适合特定场景。如果用户使用的是较小的模型,可能在复杂任务上表现不佳,导致输出不连贯。这可能是一个原因,需要检查模型参数大小是否合适。 接下来,引用[2]提到Transformer之前的模型如RNN、LSTM存在处理长序列困难的问题。虽然Ollama可能基于Transformer,但如果模型本身架构或训练不足,也可能导致生成内容混。需要确认模型结构是否有优化,或者是否存在训练数据不足的情况。 引用[4]提到LoRA合并到原始模型的方法,如果用户自行合并模型,可能合并过程中出现问题,导致模型参数错误,从而输出异常。需要检查是否进行了模型融合,并确保步骤正确。 然后,常见的模型输出问题可能包括温度参数设置过高导致随机性大,或者重复惩罚不足导致重复内容。此外,提示词不够明确也可能让模型生成无关内容。需要建议用户调整这些参数,优化输入提示。 另外,硬件资源如内存或显存不足可能导致模型推理错误,需要检查系统资源是否足够支持当前模型运行。用户可能需要升级硬件或使用更小的模型。 最后,如果所有方法都无效,建议用户更新Ollama到最新版本,或者更换更稳定的模型,如引用[3]提到的13B以下模型,或考虑商业模型如ChatGPT。 总结可能的解决方案步骤:检查模型大小、调整生成参数、优化输入提示、验证模型完整性、确保资源充足、更新或更换模型。需要将这些有条理地呈现给用户,并提供相关问题引导深入探讨。</think>### Ollama模型输出胡言乱语的解决方案 #### 1. **检查模型参数规模** - 如果使用小参数模型(如7B以下),其逻辑推理能力较弱,容易生成无意义内容。建议尝试更大规模模型(如13B及以上),但需确保硬件支持(如AMD Ryzen 7 8845H内置NPU可运行13B模型)[^3]。 - 若硬件受限,可调整模型量化等级(如从`q4`改为`q5`)以提升精度: ```bash ollama run llama2:13b-q5_k_m ``` #### 2. **调整生成参数** - **温度值(Temperature)**:降低温度值(默认0.8)可减少随机性: ```bash OLLAMA_TEMPERATURE=0.3 ollama run mistral ``` - **重复惩罚(Repeat Penalty)**:增加惩罚值(默认1.1)避免重复内容: ```bash OLLAMA_REPEAT_PENALTY=1.3 ollama run mistral ``` #### 3. **优化输入提示(Prompt)** - 明确任务类型:例如生成文本时添加结构化要求: ``` 请生成3条请假理由,要求:1.真实可信 2.包含具体细节 3.使用正式语气 ``` - 添加示例参考(Few-shot Learning): ``` 示例:因家中水管爆裂需紧急处理,附物业维修通知单。 请生成类似的请假理由: ``` #### 4. **验证模型完整性** - 若使用合并后的模型(如LoRA微调模型),需检查合并过程是否正确: ```bash # 引用[4]的模型合并命令示例 python merge_lora_weights.py --base_model=llama-7b --lora=my_lora --output=merged_model ``` - 重新下载基础模型文件: ```bash ollama rm llama2 ollama pull llama2 ``` #### 5. **硬件资源检查** - 运行模型时监控显存/内存占用,避免资源不足导致输出异常。13B模型通常需要至少16GB内存。 - 使用`nvidia-smi`或任务管理器确认资源使用情况。 #### 6. **尝试其他模型框架** - 如果问题持续,可切换至其他优化版本(如`mistral`模型对长文本处理更稳定): ```bash ollama run mistral ``` - 对于关键任务,建议直接使用商业API(如ChatGPT)。
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