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Analysis of “TOPVIEWRS: Vision-Language Models as Top-View Spatial Reasoners”
This research paper investigates the capabilities of Vision-Language Models (VLMs) to understand and reason about spatial relationships from a top-view perspective. The authors argue that while VLMs have shown promise in various multimodal tasks, their spatial reasoning abilities, particularly from a top-view perspective, remain underexplored.

Here’s a breakdown of the paper’s key aspects:

1. Problem Definition:
- Focus on Top-View Perspective: The paper emphasizes the importance of top-view perspective, similar to how humans interpret maps, for tasks like localization and navigation.
- Limitations of Existing VLMs: Current VLMs primarily focus on first-person perspectives and lack sufficient capabilities for top-view spatial reasoning.
- Need for Controlled Evaluation: Existing datasets often conflate object recognition with spatial reasoning. The paper highlights the need for a dataset and evaluation framework that can disentangle these abilities.
2. Proposed Solution:
- TOPVIEWRS Dataset: The authors introduce a novel dataset called TOPVIEWRS (Top-View Reasoning in Space) specifically designed to evaluate top-view spatial reasoning in VLMs.
  - Features:
    
    Multi-scale top-view maps (realistic and semantic) of indoor scenes.
    
    Realistic environments with rich object sets.
    
    Structured question framework with increasing complexity levels.
  - Advantages:
    
    Enables controlled evaluation of different aspects of spatial reasoning.
    
    Provides a more natural and challenging setting compared to existing datasets.
- Four Tasks with Increasing Complexity:
  - Top-View Recognition: Recognizing objects and scenes in top-view maps.
  - Top-View Localization: Localizing objects or rooms based on textual descriptions.
  - Static Spatial Reasoning: Reasoning about spatial relationships between objects and rooms in a static map.
  - Dynamic Spatial Reasoning: Reasoning about spatial relationships along a dynamic navigation path.
3. Experiments and Results:
- Models Evaluated: 10 representative open-source and closed-source VLMs were evaluated.
- Key Findings:
  - Unsatisfactory Performance: Current VLMs exhibit subpar performance on the TOPVIEWRS benchmark, with average accuracy below 50%.
  - Better Performance on Simpler Tasks: Models perform better on recognition and localization tasks compared to reasoning tasks.
  - Larger Models Don’t Guarantee Better Performance: Larger model sizes do not consistently translate to better spatial awareness, suggesting limitations in current scaling laws.
  - Chain-of-Thought Reasoning Shows Promise: Incorporating Chain-of-Thought reasoning leads to some performance improvements, highlighting its potential for enhancing spatial reasoning.
4. Contributions:
- Novel Dataset: Introduction of the TOPVIEWRS dataset, a valuable resource for future research on top-view spatial reasoning in VLMs.
- Structured Evaluation Framework: Definition of four tasks with increasing complexity, allowing for a fine-grained analysis of VLM capabilities.
- Comprehensive Evaluation: Evaluation of 10 representative VLMs, revealing significant performance gaps compared to human performance.
- Insights for Future Research: The findings highlight the need for improved VLM architectures and training methods specifically designed for spatial reasoning tasks.
5. Overall Significance:

This paper makes a significant contribution to the field of Vision-Language Models by:
- Highlighting the importance of top-view spatial reasoning.
- Providing a challenging and well-designed benchmark dataset.
- Conducting a comprehensive evaluation of state-of-the-art VLMs.
- Identifying key limitations and suggesting directions for future research.
The TOPVIEWRS dataset and the insights from this study will likely serve as a valuable foundation for developing more robust and spatially aware VLMs, paving the way for their successful deployment in real-world applications that require sophisticated spatial understanding.
2024 年 6 月 5 日
让机器自我反思，更聪明地学习：解读反思强化自训练技术
近年来，大型语言模型（LLM）展现出惊人的能力，不仅能理解和生成人类语言，还能与外部环境交互完成复杂任务，例如问答、代码生成、图像生成等。为了进一步提升这些“语言代理”的性能，研究人员提出了许多方法，其中“自训练”技术备受关注。

简单来说，自训练就是让机器“自学成才”。它不需要人工标注数据，而是让模型自己生成样本，评估样本质量，并利用高质量样本进行训练，从而不断提升自身水平。

然而，现有的自训练方法存在一些缺陷：
- 高质量样本难求: 模型生成的样本质量参差不齐，真正有价值的高质量样本 often 数量有限，难以满足训练需求。
- 低质量样本被忽视: 大多数方法直接丢弃低质量样本，而没有充分挖掘其潜在价值。
为了解决这些问题，这篇论文提出了一种名为“反思强化自训练（Re-ReST）”的新方法。

Re-ReST 的核心思想是引入一个“反思模型”，帮助机器从错误中学习。

具体来说，Re-ReST 包含两个关键组件：
- 语言代理: 负责根据任务要求生成文本或执行动作，例如回答问题、编写代码等。
- 反思模型: 接收语言代理的输出和外部环境的反馈（例如代码运行结果、图像生成评价等），对低质量样本进行修正和改进。
Re-ReST 的工作流程如下：
1. 初始生成: 语言代理生成多个样本，并将其中高质量的样本直接用于训练。
2. 反思与改进: 对于低质量样本，反思模型会根据外部环境的反馈对其进行分析和修正，生成改进后的样本。
3. 联合训练: 将初始生成的高质量样本和反思模型改进后的样本合并，用于训练语言代理，使其能力得到进一步提升。
研究人员在一系列任务上对 Re-ReST 进行了测试，包括多跳推理、顺序决策、代码生成、视觉问答和文本到图像生成等，结果表明 Re-ReST 均取得了优于传统自训练方法的性能。

Re-ReST 的优势在于：
- 充分利用低质量样本: 通过反思模型的修正，原本会被丢弃的低质量样本也能发挥价值，提高了数据利用效率。
- 高效获取高质量样本: 反思模型能够借助外部环境的反馈，更有针对性地改进样本，从而更高效地获取高质量样本。
Re-ReST 是一种新颖且有效的语言代理自训练方法，通过引入反思机制，让机器能够从错误中学习，不断提升自身的能力，在人工智能领域具有广阔的应用前景。

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文提出了一种名为Reflection-Reinforced Self-Training（Re-ReST）的新方法，旨在解决语言代理（language agents）自我训练（self-training）过程中的一些限制。具体来说，这些限制包括：
1. 高质量样本获取的效率问题：自我训练依赖于生成高质量的样本，但是仅依靠模型采样来获取这些样本可能是低效的，特别是在获取好样本困难的复杂任务和场景中。
2. 低质量样本的利用问题：传统自我训练方法通常会丢弃低质量的样本，没有有效地利用这些样本进行改进和利用，从而限制了自我训练方法的整体效果。
为了解决这些问题，Re-ReST方法引入了一个反思模型（reflection model），该模型能够利用外部环境的反馈（例如代码生成中的单元测试结果）来改进低质量的样本，并将改进后的样本用于增强自我训练的数据集。通过这种方式，Re-ReST能够有效地提高低质量样本的质量，并高效地丰富自我训练数据集，从而提升模型性能。

Q: 有哪些相关研究？

A: 这篇论文提到了多个与自我训练（self-training）和自我改进（self-improvement）相关的研究工作。以下是一些主要的相关研究：
1. Reinforced Self-Training (ReST): Gulcehre et al., 2023 提出了ReST方法，使用评分函数对生成的样本进行排序和筛选，并将选定的样本添加到训练数据中。
2. RL from AI feedback (RLAIF): Bai et al., 2022; Lee et al., 2023 以及自我奖励（self-rewarding）方法，如Yuan et al., 2024，这些方法使用大型语言模型（LLM）自身作为评判，对每个生成的样本进行评分，并在评分后的样本上进行强化学习或直接偏好优化（DPO）训练。
3. STaR: Zelikman et al., 2022 提出了STaR方法，专门针对LLM的推理能力，要求LLM生成自我训练的理由，使LLM能够从自身生成的推理中学习和改进。
4. Self-Refine: Madaan et al., 2023 提出了一种方法，让LLM迭代评估它们自己的生成，并基于此改进它们的生成。
5. Reflexion: Shinn et al., 2023 使用LLM代理反思其生成和环境反馈，然后引导下一代生成。
6. Self-correction: Huang et al., 2024 指出，为了使LLM能够正确改进它们的生成，需要高质量的外部反馈。
7. LoRA: Hu et al., 2022 提出了LoRA（Low-rank Adaptation）方法，用于高效地训练语言模型。
8. Direct Preference Optimization (DPO): Rafailov et al., 2024 提出了DPO方法，可以直接优化偏好对。
9. Self-consistency: Wang et al., 2023a 提出了一种解码技术，通过多数投票选择最一致的答案。
10. Language Agents: 涉及LLM与外部环境交互的研究，例如Nakano et al., 2021; Yao et al., 2022。
这些研究为Re-ReST方法提供了理论和技术背景，同时也展示了在自我训练和自我改进领域的研究进展。Re-ReST通过结合反思模型和自我训练，旨在提高语言代理在各种任务上的性能。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出Reflection-Reinforced Self-Training (Re-ReST)方法来解决自我训练中的效率和样本质量问题。以下是Re-ReST方法的关键步骤和组件：
1. 引入反思模型 (Reflection Model, R):
  - 反思模型是一个大型语言模型（LLM），用于改进语言代理生成的低质量样本。
  - 该模型接收代理模型的输出以及来自外部环境的反馈（例如代码生成中的单元测试结果），并利用这些信息生成改进后的样本。
2. 语言代理 (Language Agent, M):
  - 语言代理是一个基于LLM的模型，用于生成文本和动作。
  - 在自我训练的初始阶段，语言代理生成多个样本，并通过环境反馈评估其质量。
3. 数据生成:
  - 在初始生成步骤中，语言代理模型M生成k个样本，并通过环境E进行评分。
  - 如果生成的样本质量高，则直接用于自我训练。
  - 如果样本质量低，反思模型R将对其进行改进，并生成改进后的样本。
4. 模型训练:
  - 首先训练反思模型R，以提高其改进样本的能力。
  - 然后，使用反思模型生成的数据（DR）和语言代理自生成的数据（DM）共同训练语言代理模型M。
5. 推理:
  - 在推理阶段，只使用语言代理M直接生成输出，而不使用反思模型，以避免在测试时引入额外的计算负担。
6. 实验验证:
  - 作者在多跳推理、顺序决策制定、代码生成、视觉问题解答和文本到图像生成等多个任务上进行了广泛的实验。
  - 实验结果表明，Re-ReST方法在各种任务上均优于传统的自我训练基线。
7. 消融研究:
  - 通过消融研究，作者证明了反思模型在生成高质量自我训练样本方面的效率，并确认了其与自我一致性解码（self-consistency decoding）的兼容性。
通过这种方法，Re-ReST能够有效地利用低质量样本，提高自我训练数据集的质量，从而提升语言代理的性能。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了一系列实验来验证Re-ReST方法的有效性。实验涵盖了多种任务，包括多跳推理、顺序决策制定、代码生成、视觉问题解答和文本到图像生成。以下是具体的实验设置和结果概述：
1. 多跳推理 (Multi-Hop Reasoning):
  - 数据集: 使用了HotpotQA数据集，这是一个包含多跳推理和知识检索的问题回答数据集。
  - 模型设置: 使用了Llama-2-13B和Llama-3-8B模型。
  - 结果: Re-ReST方法在自我训练的基础上显著提高了模型性能，与仅使用自我训练的方法相比，展现了更好的数据利用效率。
2. 顺序决策制定 (Sequential Decision-Making):
  - 数据集: 使用了ALFWorld数据集，该数据集设计用于测试代理完成多步骤任务的能力。
  - 模型设置: 使用了Llama2-7b模型。
  - 结果: Re-ReST在成功完成任务的比率上显著优于仅使用自我训练的模型。
3. 编程：代码生成和视觉问题解答 (Programming: Code Generation and Visual Question Answering):
  - 数据集: 使用了MBPP和GQA数据集进行代码生成任务。
  - 模型设置: 使用了CodeLlama-13B模型。
  - 结果: Re-ReST在代码生成任务上的表现优于仅使用自我训练的方法。
4. 文本到图像生成 (Text-to-Image Generation):
  - 数据集: 使用了由Cho等人构建的数据集。
  - 模型设置: 使用了基于Vicuna-13B的VPGen模型。
  - 结果: Re-ReST在文本到图像生成任务上继续显示出比基线更好的性能。
5. 分析 (Analysis):
  - 论文还进行了一些分析实验，以提供对设计选择的洞察。例如，比较了Re-ReST与仅通过从语言代理采样更多生成来进行自我训练的方法，并探讨了训练反思模型的效果。
6. 自我一致性 (Self-Consistency) 和 直接偏好优化 (Direct Preference Optimization, DPO):
  - 论文探讨了将Re-ReST与自我一致性解码技术和DPO集成的可能性，展示了这些集成方法能够进一步提升模型性能。
这些实验结果一致表明，Re-ReST方法能够在不同任务和数据集上提高语言代理的性能，证明了该方法的有效性和适用性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文在最后一部分提出了几个未来可能的研究方向，这些可以作为进一步探索的点：
1. 改进反思机制：例如，让反思模型首先从失败中学习原则，然后高效地执行反思（如Zhang等人在2024年的工作）。
2. 开发更好的代理和反思者训练范式：例如，联合训练代理模型和反思模型，并让它们相互学习，而不是独立训练。
3. 探索在其他任务和领域的应用：考虑将Re-ReST方法应用于其他类型的任务和不同的领域，以评估其通用性和适应性。
4. 集成到推理过程中：虽然反思模型在测试时不使用，但可以考虑将其与自我一致性解码技术结合，以便在推理过程中应用反思模型。
5. 提高样本质量：研究如何生成更高质量的自我训练样本，以进一步提高模型性能。
6. 优化模型参数和训练策略：调整模型参数和训练策略，以寻求更好的训练效率和模型性能。
7. 减少训练数据的需求：探索如何减少对大量训练数据的依赖，可能通过迁移学习或元学习等技术。
8. 提高模型的泛化能力：研究如何提高模型在未见过的数据上的泛化能力。
9. 增强模型的解释性：提高模型的可解释性，以便更好地理解其决策过程。
10. 多模态任务的探索：将Re-ReST应用于多模态任务，如结合文本、图像和声音等不同类型的输入。
11. 强化学习集成：考虑将强化学习技术与Re-ReST结合，以进一步提高模型在复杂任务中的表现。
12. 跨领域适应性：研究模型在不同领域间的适应性和迁移能力，特别是在领域变化较大的情况下。
这些探索点可以帮助研究者们扩展Re-ReST方法的应用范围，提高其性能，并为未来的研究提供新的方向。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 这篇论文提出了一种名为Reflection-Reinforced Self-Training (Re-ReST)的新方法，旨在改善语言代理的自我训练过程。以下是论文的主要内容概述：
1. 问题识别：自我训练在提升语言代理性能方面具有潜力，但面临获取高质量样本的效率问题和低质量样本未被有效利用的问题。
2. Re-ReST方法：为了解决这些问题，作者提出了Re-ReST方法，引入了一个反思模型来改进低质量样本，并将改进后的样本用于自我训练数据集的增强。
3. 反思模型 (Reflection Model)：反思模型接收语言代理的输出和外部环境的反馈作为输入，并产生改进后的样本作为输出。
4. 语言代理 (Language Agent)：语言代理生成文本和动作，可以首先生成推理过程再输出动作。
5. 数据生成：通过初始生成步骤和反思步骤，生成语言代理数据集和反思模型数据集。
6. 模型训练和推理：首先训练反思模型，然后结合反思数据和代理自生成数据训练语言代理。在推理阶段，只使用语言代理。
7. 实验验证：在多跳推理、顺序决策制定、代码生成、视觉问题解答和文本到图像生成等多个任务上进行了实验，证明了Re-ReST方法的有效性。
8. 消融研究：通过消融研究，确认了反思模型在生成高质量自我训练样本方面的效率，并证明了与自我一致性解码的兼容性。
9. 分析：进一步分析了Re-ReST与自我训练相比的性能，以及反思模型训练的效果。
10. 相关工作：论文还回顾了语言代理、自我训练和自我反思/自我校正方法的相关研究。
11. 未来方向：提出了未来可能的研究方向，包括改进反思机制、开发更好的训练范式和探索在其他任务和领域的应用。
论文的实验结果表明，Re-ReST方法能够在不同任务上提高语言代理的性能，并且具有很好的应用前景。
2024 年 6 月 5 日
LOFIT：精准微调，唤醒大语言模型的深度潜能
近年来，人工智能领域的大语言模型（LLM）如ChatGPT等展现出惊人的能力，能够生成流畅自然的文本，甚至完成复杂的推理任务。然而，这些模型也暴露出一些问题，例如生成的内容可能存在偏见或不符合事实。为了解决这些问题，研究人员一直在探索如何更有效地微调LLM，使其在特定任务上表现更出色。

聚焦注意力机制：LOFIT如何精准微调？

微调LLM的一种常见方法是使用参数高效微调（PEFT）技术，例如LoRA和RED。这些方法只更新预训练模型中的一小部分参数，从而减少了计算成本和训练数据需求。然而，这些方法通常对网络进行统一的微调，或者将选择哪些模块进行微调视为一个超参数，而没有使用任何明确的解释或定位步骤。

与之形成鲜明对比的是，LOFIT（Localized Fine-Tuning on LLM Representations，LLM表征的局部微调） 框架则另辟蹊径，它首先选择对目标任务最重要的注意力头子集进行修改。

“LOFIT首先选择对目标任务最重要的注意力头子集进行修改，然后执行局部微调步骤，以学习添加到这些头表征中的偏移向量，从而得到最终模型。”

简单来说，LOFIT就像一位经验丰富的技师，它能够精准地找到LLM中最需要“调试”的部分，并进行针对性的调整，从而最大限度地提升模型的性能。

以小博大：LOFIT如何用最小的改动实现最大的提升？

研究人员将LOFIT与其他表征干预方法（例如推理时干预（ITI）和表征工程（RepE））在真实性和推理任务上进行了比较。结果表明，即使使用通过ITI定位策略选择的注意力头，LOFIT也比ITI有效得多。

“对于真实性和推理任务，我们发现LOFIT的干预向量比来自表征干预方法（如推理时干预）的向量更有效地适应LLM。”

这意味着，LOFIT能够用更少的训练数据和计算资源，实现与其他方法相当甚至更好的效果。

精准定位，事半功倍：LOFIT为何如此高效？

LOFIT的出色表现主要归功于其独特的定位步骤。通过选择特定于任务的注意力头集合，LOFIT能够更有效地利用训练数据，从而在最终的微调步骤中获得更高的性能。

“我们发现，即使是跨越从Transformers中提取知识的相关任务（例如，提高TruthfulQA中的真实性和处理MQuAKE中的反事实知识），使用专门针对特定任务的注意力头集合也可以改进最终的微调步骤。”

研究人员还发现，不同规模的模型（包括Gemma-7B、Llama 2-7B和Llama 2-13B）的定位会识别出不同的注意力头子集，并且这些子集不能互换，否则会导致性能下降。

未来展望：LOFIT将如何改变LLM的应用？

LOFIT作为一种新兴的LLM微调方法，展现出巨大的潜力。它不仅能够提高模型在特定任务上的性能，还能够帮助我们更好地理解LLM的内部机制。

可以预见，随着LOFIT技术的不断发展和完善，它将在更多领域得到应用，例如：
- 提升聊天机器人的问答能力，使其能够提供更准确、更可靠的信息。
- 辅助创作更具吸引力的文学作品，例如小说、诗歌等。
- 开发更智能的机器翻译系统，打破语言障碍，促进文化交流。
参考文献：
- Yin, F., Ye, X., & Durrett, G. (2023). LOFIT: Localized Fine-tuning on LLM Representations. arXiv preprint arXiv:2310.04351.
总结

LOFIT通过精准定位和微调LLM的注意力机制，以最小的改动实现了最大的性能提升。这项技术有望在未来改变我们与人工智能交互的方式，为人类社会带来更多便利和福祉。

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文提出了一种名为LOFIT（Localized Fine-Tuning on LLM Representations）的新框架，旨在解决如何有效地对大型预训练语言模型（LLMs）进行微调，以便在新任务上获得更好的性能。具体来说，它试图解决以下问题：
1. 表示干预与参数高效微调的结合：以往的工作表明，可以通过在LLMs的表示上进行轻量级干预来改变模型行为，而不需要进行完整的微调。然而，这些方法通常需要对模型的所有层或模块进行干预，而不是针对性地选择要干预的部分。LOFIT旨在探索如何将表示干预的思想应用于LLMs的微调，并研究是否可以比现有方法更有效地学习表示偏移。
2. 任务特定注意力头的选择：LOFIT框架的核心之一是识别对学习特定任务最重要的注意力头的子集。这涉及到一个定位步骤，即选择对特定任务最相关的注意力头，然后仅对这些头进行微调。
3. 参数效率：在微调大型语言模型时，通常会引入大量额外的参数，这可能导致计算资源的大量消耗。LOFIT通过仅修改模型中一小部分注意力头的表示，实现了与全参数微调相当的性能，同时显著减少了参数数量。
4. 适应性和泛化能力：LOFIT还旨在提高模型在不同任务和领域上的适应性和泛化能力，通过学习任务特定的表示偏移，而不是依赖于通用的干预策略。
总的来说，LOFIT试图提供一个更加精确和高效的微调方法，以提高大型语言模型在特定任务上的性能，同时保持参数的稀疏性和提高模型的泛化能力。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与LOFIT框架相关的研究领域和具体工作，主要包括以下几个方面：
1. 模型解释性：研究如何理解并定位预训练Transformer语言模型中的行为，例如通过分析注意力头来识别模型中的特定功能，如实体知识、事实关联、逻辑推理等。
2. 表示干预：探索通过操纵和编辑Transformer中的隐藏表示来执行特定任务或进行可控生成的方法。这包括风格转换、推理、真实性改进和知识编辑等。
3. 参数高效微调（PEFT）：研究如何只更新预训练模型的一小部分参数来学习特定的下游任务。这些方法可以学习调整不到1%的预训练参数，并在各种基准测试中与完整的微调方法相匹配或甚至更好。
4. 模型剪枝和重训练：在神经网络稀疏性文献中，通过在稀疏的微调权重集上重新训练模型来实现剪枝，然后再训练模型。
5. 模型评估：使用不同的评估方案来衡量模型在特定任务上的性能，例如TruthfulQA、MQuAKE和CLUTRR等数据集。
6. 模型生成质量：研究如何评估模型生成的开放性回答的质量，包括真实性和信息丰富性。
7. 模型泛化能力：研究微调后的模型在领域外（out-of-domain）任务上的泛化性能。
8. 模型合并：探讨如何将不同的模型或模型部分合并，以支持持续学习和模型演化。
论文中还提到了一些具体的工作和方法，例如Inference-Time Intervention (ITI)、Representation Engineering (RepE)、LoRA、RED等，这些都是在上述领域中的代表性研究。这些研究为LOFIT提供了理论基础和技术背景。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一个名为LOFIT（Localized Fine-Tuning on LLM Representations）的框架来解决这个问题。LOFIT框架主要通过以下步骤实现：
1. 注意力头选择（Attention Head Selection）：
  - LOFIT首先通过学习一个可伸缩的因子（scaling factor）来选择对目标任务有潜在影响的注意力头（attention heads）。
  - 这些可伸缩因子被应用于模型的注意力头输出，以调整激活值（activations）。
  - 通过计算学习到的可伸缩因子的范数（norm），选择范数最大的前K个注意力头作为目标位置。
2. 偏置调整（Bias Tuning）：
  - 在第二步中，LOFIT学习添加到所选注意力头表示中的偏移向量（offset vectors）。
  - 这些偏移向量是通过在有限的训练数据上使用交叉熵损失函数进行端到端的学习得到的。
3. 参数冻结与轻量级参数添加：
  - 在整个过程中，预训练的模型权重被冻结，而只有新引入的可伸缩因子和偏移向量被学习。
  - 这种方法只修改模型中一小部分参数，与表示干预方法相比，具有参数效率。
4. 实验验证：
  - 论文通过在真实性和推理任务上进行实验，比较了LOFIT与其他表示干预方法（如ITI和RepE）和参数高效微调方法（如LoRA和RED）的性能。
  - 实验结果表明，LOFIT在参数数量远少于其他方法的情况下，能够实现与它们相当的性能。
5. 任务特定分析：
  - 论文还探讨了LOFIT选择的注意力头是否对特定任务具有特异性，以及这些头是否在不同任务间可交换。
  - 通过实验，论文发现LOFIT能够为不同任务学习到不同的偏移向量，并且这些向量对于任务的最终性能至关重要。
6. 代码开源：
  - 论文提供了LOFIT的代码，以便其他研究人员可以复现结果并进一步探索该方法。
通过这些步骤，LOFIT框架能够有效地对大型语言模型进行局部微调，以适应新任务，同时保持参数的稀疏性和提高模型的泛化能力。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了一系列的实验来评估LOFIT框架的性能，并与其他表示干预方法和参数高效微调（PEFT）方法进行比较。以下是论文中提到的主要实验：
1. 任务特定注意力头的选择：
  - 验证LOFIT方法选择注意力头的有效性，通过与其他基线方法选择的头进行比较。
2. 真实性（Truthfulness）和推理任务：
  - 在TruthfulQA数据集上评估模型在提高真实性方面的表现，这是一个问答数据集，包含的问题是人类容易给出错误答案的。
  - 在CLUTRR数据集上评估模型在演绎推理任务上的表现，这个数据集要求模型能够进行多跳推理以确定家庭关系。
  - 在MQuAKE数据集上评估模型在反事实推理任务上的表现，这个数据集评估编辑知识如何传播到相关事实。
3. 与表示干预方法的比较：
  - 将LOFIT与Inference-time Intervention (ITI) 和 Representation Engineering (RepE) 这两种表示干预方法进行比较。
4. 与参数高效微调方法的比较：
  - 将LOFIT与LoRA和RED这两种PEFT方法进行比较，以评估其在不同设置下的性能。
5. 任务特异性分析：
  - 研究LOFIT选择的注意力头是否针对特定任务，通过使用不同领域（in-domain和out-of-domain）任务选择的头进行实验。
6. 粒度分析：
  - 分析LOFIT选择的注意力头在模型中的分布，以确定是否倾向于选择相似层的头。
7. 开放性生成任务：
  - 在TruthfulQA数据集上评估LOFIT在开放性生成任务上的表现，使用GPT-4模型来评估生成回答的真实性和信息丰富性。
8. 领域外泛化能力：
  - 评估在TruthfulQA上微调后的模型在领域外（out-of-domain）任务上的表现，包括TriviaQA、Natural Questions和MMLU数据集。
9. 超参数调整：
  - 对LOFIT和其他基线方法的超参数进行调整，以找到最优的配置。
这些实验旨在全面评估LOFIT在不同方面的表现，包括其在特定任务上的有效性、与其他方法相比的性能、任务特异性、泛化能力以及参数效率。通过这些实验，论文展示了LOFIT作为一种有效的LLMs微调方法的潜力。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管LOFIT在论文中展示了许多优势和有效的结果，但仍有一些潜在的领域可以进一步探索：
1. 更广泛的任务和数据集：当前的实验主要集中在真实性和推理任务上。未来的工作可以在更广泛的任务类型和数据集上测试LOFIT，例如文本摘要、机器翻译、情感分析等。
2. 不同规模的模型：论文中的实验使用了特定规模的模型。探索LOFIT在不同规模的模型上的表现，包括更小或更大的模型，可能会揭示有趣的现象。
3. 长文本和长上下文：论文中的任务主要涉及短文本和短上下文。研究LOFIT如何处理长文本和长上下文任务，这可能需要对当前方法的调整。
4. 超参数优化：尽管论文中提到了超参数的调整，但是更系统和自动化的超参数搜索策略可能会进一步提高LOFIT的性能。
5. 解释性和可视化：对LOFIT学习到的偏移向量进行更深入的解释和可视化，以更好地理解它们是如何影响模型行为的。
6. 与其他微调方法的集成：探索将LOFIT与其他微调方法（如Prompt Tuning、Adapter Layers等）结合使用的可能性，以实现更全面的模型优化。
7. 跨领域和跨语言的泛化能力：研究LOFIT在不同领域和语言上的泛化能力，以及如何通过微调来提高这种泛化能力。
8. 计算效率和内存使用：优化LOFIT的计算效率和内存使用，使其能够在资源受限的环境中运行。
9. 鲁棒性和错误分析：对LOFIT进行鲁棒性测试，并进行错误分析，以识别其潜在的弱点和失败模式。
10. 实际应用场景：探索LOFIT在实际应用场景中的使用，例如问答系统、聊天机器人或教育工具，并根据这些场景的特定需求进行调整。
11. 模型合并和持续学习：研究LOFIT如何支持模型合并和持续学习的场景，以及它如何与其他模型更新策略集成。
12. 伦理和社会影响：考虑LOFIT在不同应用中的伦理和社会影响，特别是在生成内容和决策支持系统中的应用。
这些探索点可以帮助研究者更全面地理解LOFIT的潜力和局限性，并推动其在更广泛场景中的应用。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 这篇论文介绍了一种名为LOFIT（Localized Fine-Tuning on LLM Representations）的新方法，旨在提高大型预训练语言模型（LLMs）在特定任务上的表现。以下是对论文主要内容的总结：
1. 问题背景：研究表明，可以通过干预LLMs的表示来改变模型行为，而无需进行完整的微调。然而，现有的表示干预方法通常需要对模型的所有层或模块进行干预，而不是针对性地选择要干预的部分。
2. LOFIT框架：LOFIT通过两个步骤对LLMs进行局部微调：
  - 注意力头选择：通过学习可伸缩因子来选择对目标任务有潜在影响的注意力头。
  - 偏置调整：学习添加到所选注意力头表示中的偏移向量。
3. 参数效率：LOFIT只修改模型中一小部分参数，与表示干预方法相比，具有更高的参数效率。
4. 实验验证：论文通过在真实性和推理任务上进行实验，比较了LOFIT与其他表示干预方法（ITI和RepE）和参数高效微调方法（LoRA和RED）的性能。实验结果表明，LOFIT在参数数量远少于其他方法的情况下，能够实现与它们相当的性能。
5. 任务特异性分析：论文还探讨了LOFIT选择的注意力头是否对特定任务具有特异性，以及这些头是否在不同任务间可交换。实验发现LOFIT能够为不同任务学习到不同的偏移向量，并且这些向量对于任务的最终性能至关重要。
6. 代码开源：论文提供了LOFIT的代码，以便其他研究人员可以复现结果并进一步探索该方法。
7. 主要贡献：LOFIT的主要贡献在于提出了一种局部微调方法，该方法通过修改少量注意力头的表示来实现与全参数微调相当的性能，同时保持了参数的稀疏性和提高了模型的泛化能力。
8. 未来工作：论文讨论了LOFIT在不同任务、不同规模模型、长文本处理、跨领域泛化等方面的潜在应用，并指出了未来研究的可能方向。
总体而言，LOFIT为大型语言模型的微调提供了一种新的视角，通过局部化和参数效率的方法来提高模型在特定任务上的性能。
2024 年 6 月 5 日
大语言模型在推荐系统中的应用概述
推荐系统在帮助用户发现相关和个性化的项目或内容方面发挥着至关重要的作用。随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的崛起，人们越来越关注如何利用这些强大的模型来增强推荐系统的性能。

大语言模型的优势

大语言模型的核心优势在于它们能够提取高质量的文本特征表示，并利用其中编码的广泛外部知识。这些模型经过大规模数据的自监督学习，能够有效捕捉上下文信息，理解用户查询、项目描述以及其他文本数据，从而提高推荐的准确性和相关性，提升用户满意度。

高质量文本特征表示

与传统推荐系统不同，基于大语言模型的推荐系统在捕捉上下文信息和理解用户查询方面表现出色。这得益于这些模型在大规模数据集上的预训练，使得它们能够生成高质量的文本表示，这些表示可以更好地反映用户的兴趣和偏好。

外部知识的广泛覆盖

大语言模型预训练过程中包含了大量的事实信息、领域知识和常识推理能力，这使得它们能够在面对数据稀疏问题时提供零样本或少样本推荐。通过利用这些外部知识，推荐系统可以在没有特定项目或用户的历史记录的情况下提供合理的推荐。

大语言模型推荐系统的分类

为了全面理解现有基于大语言模型的推荐系统，本次综述将这些模型分为两大类：判别式大语言模型推荐（DLLM4Rec）和生成式大语言模型推荐（GLLM4Rec）。

判别式大语言模型推荐

判别式模型，主要以BERT系列为代表，擅长于自然语言理解任务，通常被用作下游任务的嵌入骨架。在推荐系统中，这些模型通过微调，将预训练模型的表示与特定领域数据对齐，从而提高推荐性能。常见的方法包括微调和提示调优（prompt tuning）。

微调

微调是利用预训练语言模型的一种通用技术，通过在推荐特定的数据集上进一步训练模型，从而使其适应特定任务。例如，Qiu等人提出了U-BERT模型，通过在丰富的内容域上预训练用户表示来补充那些行为数据不足的用户特征。

提示调优

提示调优通过硬提示或软提示以及标签词转换器来对齐推荐任务与预训练损失。例如，Penha和Hauff利用BERT的掩码语言模型（MLM）头揭示其对项目类型的理解，并通过提示学习进行对话推荐。

生成式大语言模型推荐

生成式模型具有更强的自然语言生成能力，能够直接生成推荐结果。近年来，随着ChatGPT等生成模型的兴起，这类工作获得了更多关注。根据是否需要调整模型参数，生成式大语言模型推荐可以进一步细分为非调优范式和调优范式。

非调优范式

非调优范式假设大语言模型已经具备推荐能力，通过引入特定的提示来触发这些能力。例如，Liu等人系统评价了ChatGPT在五个常见推荐任务上的表现，并提出了一种通用的推荐提示构建框架。

调优范式

调优范式通过进一步微调或提示学习来增强大语言模型的推荐能力。这类方法包括微调、提示调优和指令调优。例如，Bao等人提出的TALLRec模型通过两阶段的调优来对齐大语言模型与推荐任务。

关键挑战与未来方向

模型偏差
- 位置偏差：大语言模型在输入顺序上可能存在偏差，例如在推荐候选项时，模型可能优先推荐顺序靠前的项目。
- 流行度偏差：由于预训练过程中流行项目被广泛讨论和提及，模型在推荐时可能倾向于推荐这些项目。
- 公平性偏差：预训练语言模型在处理敏感属性时可能存在公平性问题，可能导致推荐结果的偏倚。
推荐提示设计
- 用户/项目表示：在实际应用中，推荐系统通常使用大量离散和连续特征来表示用户和项目，而现有的LLM-based工作大多仅使用名称来表示项目，这不足以准确建模用户和项目。
- 上下文长度限制：大语言模型的上下文长度限制会限制用户行为序列的长度和候选项目的数量，从而导致推荐性能不佳。
有前途的能力
- 零样本/少样本推荐能力：实验结果表明，大语言模型在各种推荐任务中表现出色的零样本/少样本能力，尤其是在应对冷启动问题时。
- 可解释能力：生成式大语言模型具有卓越的自然语言生成能力，可以用于生成解释性推荐。
评估问题
- 生成控制：确保LLM的输出严格遵循给定的指令格式是一个紧迫的问题。
- 评估标准：现有的评估标准可能不足以全面评估生成式推荐系统的性能。
- 数据集：现有的数据集可能无法充分反映LLM的推荐能力，亟需更合适的基准数据集。
结论

大语言模型在推荐系统中的应用前景广阔，但仍处于早期阶段。未来，随着计算能力的提升和人工智能领域的不断进步，LLM在推荐系统中的应用将更加复杂和精细。我们期待看到更多融合多模态输入、实时个性化推荐的应用，同时也希望在公平性、责任和透明度方面取得更多进展。

在这篇综述中，我们对大语言模型在推荐系统中的应用进行了系统回顾，分类了现有工作并详细介绍了不同的域适应方式。我们希望这篇综述能够为研究人员提供一个全面的理解大语言模型推荐系统的资源，并激发进一步的研究和创新。

参考文献：

Wu, Likang, et al. “A Survey on Large Language Models for Recommendation.” 2023.
2024 年 6 月 5 日
Sparsity-Accelerated Training for Large Language Models
问题背景

大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）任务中表现出色，但是训练这些模型所需的时间和计算资源成本较高。为了提高模型性能和遵循人类指令的能力，这些模型通常需要进行额外的训练，如持续预训练和监督式微调。然而，由于模型参数众多，这些额外训练过程的成本非常高昂。

提出的解决方案：稀疏加速训练（Sparsity-Accelerated Training, SAT）

为了解决大型语言模型训练成本高昂的问题，研究人员提出了一种名为”Sparsity-Accelerated Training”（SAT）的框架。SAT的核心思想是利用预训练LLMs中的结构稀疏性来加速额外的训练过程。通过观察前向迭代中激活的神经元的稀疏性，SAT框架可以确定哪些神经元是不活跃的，从而排除这些不活跃的神经元，减少计算量，加快训练速度。

实现方法：神经元重要性评估和选择

为了实现SAT框架，研究人员首先需要评估每个神经元的重要性，并选择重要的神经元进行训练。评估神经元重要性的方法是观察前向迭代中激活的神经元的稀疏性，并计算每个神经元的重要性得分。通过选择重要性得分高的神经元，并在训练过程中仅更新这些神经元，可以减少计算量，加快训练速度。

SAT框架在Transformer架构中的应用

SAT框架主要针对基于Transformer架构的LLMs进行研究。在Transformer架构中，SAT框架可以应用于多头注意力（MHA）和多层感知机（MLP）模块。对于MHA，SAT框架选择重要性得分高的头部进行优化；对于MLP，SAT框架选择重要性得分高的通道进行优化。通过稀疏化这些组件中的神经元，SAT框架可以减少计算量，加快训练速度。

梯度遗漏率调度器（LORS）的应用

为了缓解剪枝神经元可能导致的过拟合问题，研究人员在SAT框架中引入了梯度遗漏率调度器（Ladder Omission Rate Scheduler, LORS）。LORS将训练过程分为两个阶段：第一阶段使用恒定的遗漏率进行稀疏训练，第二阶段逐渐降低遗漏率，使模型逐渐变得更密集，直到完全恢复为密集模型。LORS的引入可以提高训练的稳定性和鲁棒性。

实验验证和结果

研究人员在Llama-2模型上进行了实验，验证了SAT框架在持续预训练和监督式微调方面的性能。实验结果表明，SAT在这些任务中取得了与标准训练相媲美甚至更好的性能，同时显著加快了训练速度。此外，研究人员还对SAT框架的效率进行了分析，包括吞吐量、训练时间、内存消耗和浮点运算（FLOPs）等指标。实验结果显示，SAT框架能够在减少计算量的同时保持高效。

相关研究和未来展望

在加速大型语言模型训练的领域，已经有一些相关研究工作，如变换器剪枝、稀疏微调和参数高效微调等。这些研究为SAT框架的提出提供了理论和技术基础。然而，仍然有一些潜在的探索方向可以进一步研究，例如探索更大规模和多样化的模型结构、更多的神经元重要性度量方法、计算资源和环境影响等。此外，还可以考虑与其他模型优化技术的结合、深入分析稀疏性对模型性能的影响以及实际部署和应用等方面的研究。

结论

Sparsity-Accelerated Training（SAT）框架提出了一种利用预训练LLMs中的结构稀疏性来加速大型语言模型训练的方法。通过评估神经元重要性并选择重要的神经元进行训练，SAT框架能够减少计算量、加快训练速度，并在保持或提高模型性能的同时提高训练效率。SAT框架为大型语言模型的训练提供了一种简单、硬件无关且易于部署的解决方案。

参考文献：
- Da Ma, Lu Chen, Pengyu Wang, Hongshen Xu, Hanqi Li, Liangtai Sun, Su Zhu, Shuai Fan, Kai Yu. “Sparsity-Accelerated Training for Large Language Models.” 2024.
2024 年 6 月 5 日
大型语言模型与人类大脑：相似性评估的误区

近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了突破性的进展。然而，人们开始质疑这些模型是否真的像人类大脑一样处理语言。为了评估这种相似性，研究者们通常使用“大脑得分”（brain scores）来衡量模型预测神经信号的能力。但是，这种方法真的有效吗？

误区一：大脑得分的局限性

研究者们发现，当前使用的随机训练-测试分割方法可能会夸大模型的预测能力。例如，在一个 fMRI 数据集上，一个简单的特征（编码时间自相关性）不仅超过了 LLMs 的表现，还解释了 LLMs 解释的大部分神经方差（Feghhi et al., 2024）。这意味着，当前的评估方法可能会忽视模型预测能力的局限性。

误区二：未训练模型的高大脑得分

研究者们还发现，未训练的 LLMs 也可以获得高的大脑得分。但是，这并不是因为它们捕捉到了额外的神经方差，而是因为它们简单地编码了句子长度和句子位置这两个特征（Feghhi et al., 2024）。这表明，未训练模型的高大脑得分可能是由于简单特征的影响，而不是因为它们真的像人类大脑一样处理语言。

误区三：训练模型的 brain scores

对于训练后的 LLMs，大部分大脑得分可以由句子长度、位置和静态词嵌入解释，而词义消歧和句法表示只解释了一小部分神经方差（Feghhi et al., 2024）。这意味着，训练模型的 brain scores 可能主要是由于简单特征的影响，而不是因为它们真的捕捉到了语言处理的核心方面。

结论

综上所述，当前评估大型语言模型与人类大脑相似性的方法可能存在误区。我们需要更好地理解 LLMs 是如何映射到神经信号的，并开发更加准确的评估方法。只有这样，我们才能真正地评估 LLMs 与人类大脑的相似性。

参考文献

Feghhi, E., Hadidi, N., Song, B., Blank, I. A., & Kao, J. C. (2024). What Are Large Language Models Mapping to in the Brain? A Case Against Over-Reliance on Brain Scores.

2024 年 6 月 5 日
【Excel】把金额的阿拉伯数字转换成中文大写
在Excel中，你可以使用以下方法将金额的阿拉伯数字转换成中文大写：

方法一：使用内置格式
1. 将阿拉伯数字输入到一个单元格中。
2. 选中该单元格，右键点击并选择”设置单元格格式”，或者使用快捷键CTRL+1来打开”设置单元格格式”对话框。
3. 在”设置单元格格式”对话框中，选择”数字”选项卡。
4. 在”分类”列表中选择”中文大写数字”。
5. 确认并关闭对话框，你会发现该单元格中的阿拉伯数字已经被转换成了中文大写数字[2]。
方法二：使用公式
1. 在一个单元格中输入以下公式：
```
   =IF(MOD(A1,1)=0,TEXT(INT(A1),"[DBNUM2]")&"元整",TEXT(INT(A1),"[DBNUM2]")&"元"&TEXT(MID(A1,LEN(INT(A1))+2,1),"[DBNUM2]D角")&TEXT(MID(A1,LEN(INT(A1))+3,1),"[DBNUM2]D分"))
```
其中，A1是包含阿拉伯数字的单元格，你可以根据实际情况进行调整。
1. 按下Enter键，该单元格将显示转换后的中文大写金额[2]。
方法三：使用VBA宏
如果你需要在多个单元格中进行批量转换，你可以使用VBA宏来实现。以下是一个示例的VBA代码：
```
Sub ConvertToChinese()
    Dim rng As Range
    Dim cell As Range

    Set rng = Selection ' 选择要转换的单元格范围

    For Each cell In rng
        cell.Value = Application.WorksheetFunction.Text(cell.Value, "[DBNUM2]")
    Next cell
End Sub
```
1. 打开Excel，按下ALT+F11打开VBA编辑器。
2. 在VBA编辑器中，插入一个新的模块。
3. 将上述VBA代码复制粘贴到新的模块中。
4. 关闭VBA编辑器。
5. 选中要转换的单元格范围。
6. 按下ALT+F8打开宏对话框。
7. 选择”ConvertToChinese”宏，并点击”运行”按钮。
8. 选中的单元格将被转换成中文大写金额[2]。
请注意，以上方法适用于Excel的大多数版本。如果你使用的是其他版本或者有特定的需求，请参考相关文档或搜索更多资源。

参考文献：
[1] Excel表格中数字转中文大写怎么做？这里总有需要的那一种方法 – 腾讯云开发者社区-腾讯云
[2] 百度知道 – 信息提示

Learn more:
2024 年 6 月 5 日
GLM-4 开源：国产大模型的新突破
近年来，以 ChatGPT 为代表的大型语言模型（LLM）在全球掀起了人工智能的热潮。国内的科技公司和研究机构也积极投入到这场技术革命中，推出了众多优秀的 LLM 产品。近日，智谱 AI 推出的最新一代预训练模型 GLM-4 系列中的开源版本——GLM-4-9B，就以其强大的性能和丰富的功能，成为了国产大模型的又一突破。

全面升级，性能超越 Llama-3-8B

GLM-4-9B 不仅仅是模型参数规模的提升，更是在模型架构和训练数据上进行了全面升级。在语义理解、数学推理、代码执行等多个领域，GLM-4-9B 都展现出了超越 Llama-3-8B 的卓越性能，标志着国产大模型在技术上达到了新的高度。

功能丰富，应用场景广泛

GLM-4-9B 不仅性能强大，功能也十分丰富，可以支持多种应用场景：
- 多轮对话: GLM-4-9B-Chat 支持流畅的多轮对话体验，可以像人类一样进行自然语言交互。
- 网页浏览: 能够解析和理解网页内容，提取关键信息，为用户提供更智能的搜索和信息获取服务。
- 代码执行: 具备实际的编程语言执行能力，可以辅助程序员编写和调试代码，提高开发效率。
- 自定义工具调用: 可以调用自定义的函数和工具，扩展模型的功能，满足特定领域的需求。
- 长文本推理: 支持最大 128K 的上下文，GLM-4-9B-Chat-1M 模型更是支持高达 1M 的上下文长度，可以处理更复杂的任务。
多语言支持，打破沟通壁垒

GLM-4-9B 增加了对 26 种语言的支持，包括日语、韩语、德语等，让 AI 的语言能力不再受限，为跨语言交流和文化传播提供了新的可能性。

多模态融合，开启智能新时代

GLM-4V-9B 是基于 GLM-4-9B 的多模态模型，具备 1120 * 1120 高分辨率下的中英双语多轮对话能力，在多模态评测中表现超越了多个竞争对手。这意味着 GLM-4 不仅可以理解和生成文本，还可以处理图像、视频等多模态信息，为构建更智能、更人性化的 AI 应用奠定了基础。

开源开放，共建 AI 生态

智谱 AI 将 GLM-4-9B 开源，这一举措体现了其开放合作的态度，也为 AI 社区带来了新的活力和创新动力。相信在开源社区的共同努力下，GLM-4 将会得到更广泛的应用，为各行各业带来更多价值。

体验 GLM-4，拥抱 AI 未来

想要体验 GLM-4-9B 的强大能力吗？您可以通过 Huggingface 和 ModelScope 下载模型，快速开始您的 AI 探索之旅。

让我们一起期待 GLM-4 在未来的发展，共同见证国产大模型的崛起！
2024 年 6 月 5 日
当大型语言模型遭遇信息污染：像压缩文件一样去除知识噪声
近年来，大型语言模型（LLM）在人工智能领域掀起了一场革命。从写诗作赋到生成代码，LLM 似乎无所不能。然而，即使是最先进的 LLM 也面临着一个棘手的问题：信息污染。

知识的海洋也暗藏“暗礁”

想象一下，你正在使用一个智能搜索引擎寻找答案。你输入问题，引擎从海量数据中检索信息，并将结果呈现给你。但问题是，这些信息并非总是准确可靠的。就像知识的海洋中也暗藏“暗礁”一样，LLM 经常会遇到以下问题：
- 幻觉: LLM 有时会生成看似合理但实际错误或无意义的内容，就像凭空捏造信息一样。
- 知识缺失: LLM 的知识来源于训练数据，对于特定领域或专业知识可能存在盲区。
为了解决这些问题，研究人员开发了检索增强生成技术。这项技术就像为 LLM 配备了一个外部知识库，使其能够在生成文本时参考更广泛的信息。然而，新的挑战也随之而来：如何确保检索到的信息是准确且相关的？

信息瓶颈：为知识“瘦身”

为了应对信息污染的挑战，《An Information Bottleneck Perspective for Effective Noise Filtering on Retrieval-Augmented Generation》这篇论文提出了一种新颖的解决方案：信息瓶颈（IB）。

那么，什么是信息瓶颈呢？

简单来说，信息瓶颈就像压缩文件一样，目标是从海量信息中提取最精华的部分，同时去除冗余和噪声。

“信息瓶颈理论将学习描述为数据压缩和信息保留之间微妙的平衡。当应用于特定任务时，其理念是提取对任务至关重要的所有信息特征，同时丢弃冗余信息。”

具体到 LLM 中，信息瓶颈是如何工作的呢？

想象一下，你正在准备一场演讲。你从书籍、网络和其他资料中收集了大量信息，但并非所有内容都对你的演讲至关重要。你需要筛选出最关键的信息，并将其组织成简洁易懂的内容。

信息瓶颈的作用就像一位经验丰富的编辑，它可以帮助 LLM 完成以下工作：
1. 识别关键信息: 通过分析输入的查询和检索到的信息，信息瓶颈可以识别出与生成文本最相关的部分。
2. 压缩信息: 信息瓶颈会对关键信息进行压缩，去除冗余和噪声，使其更加简洁易懂。
3. 提高生成质量: 通过提供更准确、更相关的知识，信息瓶颈可以帮助 LLM 生成更优质的文本，减少幻觉和错误。
信息瓶颈：不仅仅是“瘦身”

除了压缩信息，信息瓶颈还为评估和改进 LLM 的性能提供了新的思路：
- 更全面的评估指标: 传统的评估指标通常只关注生成文本的流畅度和语法正确性，而信息瓶颈提供了一种更全面的评估方法，可以同时评估文本的简洁性和准确性。
- 更有效的训练方法: 信息瓶颈可以用于指导 LLM 的训练过程，例如，通过强化学习算法，鼓励 LLM 生成更简洁、更准确的文本。
结语

信息瓶颈为解决 LLM 中的信息污染问题提供了一种全新的思路。随着技术的不断发展，我们有理由相信，信息瓶颈将在提升 LLM 性能方面发挥越来越重要的作用，为我们带来更智能、更可靠的 AI 应用。

参考文献
- Zhu, K., Feng, X., Du, X., Gu, Y., Yu, W., Wang, H., … & Qin, B. (2024). An Information Bottleneck Perspective for Effective Noise Filtering on Retrieval-Augmented Generation. arXiv preprint arXiv:2406.01549v1.
2024 年 6 月 5 日
Analysis of “An Information Bottleneck Perspective for Effective Noise Filtering on Retrieval-Augmented Generation”
This paper tackles the problem of noise in retrieval-augmented generation, a crucial area in improving the performance of large language models (LLMs). Here’s a breakdown of the paper:

Problem:
- LLMs often struggle with hallucinations and lack domain-specific knowledge.
- Retrieval-augmented generation aims to address this by incorporating external knowledge.
- However, retrieved information can be noisy or irrelevant, hindering LLM performance.
Proposed Solution:
- The paper introduces an information bottleneck (IB) approach to filter noise in retrieved passages.
- This method maximizes the relevant information retained in compressed passages while minimizing irrelevant content.
Key Contributions:
1. Novel Application of IB: This is the first work to apply information bottleneck theory to noise filtering in retrieval-augmented generation.
2. Comprehensive IB Integration: The paper utilizes the IB principle for:
  - Evaluation: Proposing a new metric to assess the conciseness and correctness of compressed passages.
  - Training: Deriving IB-based objectives for both supervised fine-tuning and reinforcement learning of the noise filter.
3. Empirical Effectiveness: Experiments on various question-answering datasets demonstrate:
  - Significant improvement in answer correctness.
  - Remarkable conciseness with a 2.5% compression rate without sacrificing performance.
How it Works:
1. Information Bottleneck Objective: The core idea is to find a compressed representation (X~) of the retrieved passages (X) that retains maximum information about the desired output (Y) while minimizing information about the irrelevant parts of X. This is achieved by minimizing the following objective:
```
   min L_IB = I(X~, X | Q) - β * I(X~; Y | Q)
```
- I(X~, X | Q): Measures the conciseness of the compression. Lower values indicate more concise representations.
- I(X~; Y | Q): Measures the relevance of the compressed information to the output. Higher values indicate more relevant information.
- β: A hyperparameter balancing the trade-off between conciseness and relevance.
- Q: Represents the input query.
1. Noise Filter Training: The paper explores two training paradigms for the noise filter:
  - Supervised Fine-tuning: Utilizes labeled data to optimize the filter’s parameters directly.
  - Reinforcement Learning: Employs a reward function based on the IB objective to guide the filter’s learning process.
Strengths:
- Principled Approach: The IB framework provides a theoretically sound foundation for noise filtering.
- Comprehensive Evaluation: The proposed IB-based metric offers a holistic assessment of compressed passages.
- Improved Performance: Experiments show significant gains in both answer accuracy and conciseness.
Potential Limitations:
- Computational Cost: IB-based methods can be computationally expensive, especially for large datasets.
- Hyperparameter Sensitivity: The performance of the approach might be sensitive to the choice of the β hyperparameter.
Overall, the paper presents a novel and effective approach to address the noise issue in retrieval-augmented generation. The proposed IB-based framework shows promising results and opens up new avenues for future research in this area.
2024 年 6 月 5 日
MMLU-Pro：更强大、更具挑战性的多任务语言理解基准
引言：人工智能理解能力的新标杆

近年来，大型语言模型（LLM）的进步彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。GPT-4、Gemini 和 Claude 等最先进的模型正在不断突破人工智能在语言理解和推理方面的能力边界。为了实现专家级人工智能的目标，即在各种任务中达到或超过 10% 的技能娴熟的成年人的表现，我们需要不断评估这些模型在广泛任务上的表现。

目前，有多种流行的基准测试用于衡量这种通用智能，例如侧重于考试题的 AGIEval、侧重于科学问题的 ARC、侧重于解决困难的合成任务的 BBH 以及涵盖 STEM、人文、社会科学等 57 个科目的考试题的 MMLU。

MMLU 的局限性：从饱和到不稳定

MMLU 因其广泛的覆盖面和高质量而成为评估 LLM 的事实标准。然而，当前 LLM 的快速发展已迅速导致 MMLU 的性能饱和。自 2023 年 3 月 GPT-4 达到 86.4% 的准确率以来，该基准测试一直没有取得任何重大进展。大多数最新的前沿模型，如 GPT-4-Turbo、Gemini-1.5-Pro、Claude 和 LLaMA-3-400B，其准确率都稳定在 86% 到 87% 之间。最近发布的 GPT-4o 在 MATH 和 Chatbot Arena 上取得了显著的性能提升（10% 以上），但在 MMLU 上仅获得了 1% 的提升，达到 87.4%。

除了饱和问题外，MMLU 的性能还因其对提示和评分函数的高度敏感而闻名，这导致排行榜上的排名发生重大变化。我们推测，这些问题是由以下原因造成的：
- 选项数量少：MMLU 中的问题只有三个干扰选项，这使得 LLM 可以在没有真正理解问题的情况下利用捷径得出答案，从而导致对 LLM 真实性能的高估和一定程度的不稳定性。
- 推理难度低：MMLU 中的问题大多是知识驱动的，不需要太多的推理，尤其是在 STEM 科目中，这降低了其难度。事实上，大多数模型在没有思维链的情况下，通过“直接”答案预测就能获得更好的性能。
- 数据噪声：MMLU 中有一部分问题是无法回答的，或者标注有误，这导致了性能上限较低，而前沿模型已经达到了这个上限。
MMLU-Pro：更具挑战性、更具辨别力、更可靠

为了解决这些问题，我们引入了 MMLU-Pro：一个全面的基准测试，旨在评估高级语言模型在多学科语言理解和推理方面的能力。MMLU-Pro 涵盖了 14 个不同的领域，包括数学、物理、化学、法律、工程、心理学和健康，包含超过 12,000 个问题。

MMLU-Pro 与 MMLU 的区别在于：
- 选项数量增加：MMLU-Pro 有十个选项，比 MMLU 多 3 倍，这大大降低了随机猜对答案的概率，从而提高了基准测试的难度和鲁棒性。
- 推理难度提高：MMLU-Pro 增加了具有挑战性的大学水平考试题的比例，这些问题要求 LLM 在不同领域进行深思熟虑的推理才能得出最终答案。
- 数据质量更高：我们整合了两轮专家评审，以减少数据集的噪声。第一轮是基于专家验证，第二轮是利用最先进的 LLM 来识别潜在的错误，并聘请标注员进行更有针对性的验证。
实验结果：CoT 的必要性和 MMLU-Pro 的有效性

我们在 MMLU-Pro 上评估了 50 多个 LLM，包括开源和闭源模型，如 GPT-4o、Claude-3-Opus、Gemini、LLaMA-3 和 Phi-3。我们的主要发现总结如下：
- MMLU-Pro 极具挑战性：领先的模型 GPT-4o 仅获得了 72.6% 的准确率，GPT-4-Turbo 达到 63.7%，这表明还有很大的改进空间。
- MMLU-Pro 更具辨别力：例如，GPT-4o 和 GPT-4-Turbo 在 MMLU 上的差距为 1%，而在 MMLU-Pro 上则为 9%。这种辨别性使得 MMLU-Pro 成为一个更合适的基准测试。
- 开源模型的进步：Llama-3-70B-Instruct 和 DeepSeek-V2-Chat 等先进的开源模型，虽然在性能上还无法与 GPT-4o 和 Claude-3-Opus 等领先的闭源模型相媲美，但已经接近 Claude-3-Sonnet 的水平。
- CoT 的必要性：MMLU-Pro 需要思维链（CoT）才能取得良好的效果。例如，CoT 可以将 GPT-4o 的性能提高 19%。相比之下，CoT 实际上会损害模型在 MMLU 上的表现。这反映了在 MMLU-Pro 上进行深思熟虑的推理的必要性，而这在知识驱动的 MMLU 问题中是不需要的。
- 错误分析：我们对当前性能最佳的模型 GPT-4o 的 120 个错误案例进行了分析，发现 39% 的错误是由于推理过程中的缺陷，35% 是由于缺乏特定领域的专业知识，另外 12% 是由于计算错误。这些结果突出了 MMLU-Pro 基准测试的难度，并指出了需要进一步研究和模型改进的领域。
结论：迈向更强大的 LLM 评估

MMLU-Pro 是一个更强大、更具挑战性的多任务语言理解基准测试，它解决了 MMLU 的局限性，并为评估 LLM 的推理和知识能力设定了更高的标准。我们的实验结果表明，MMLU-Pro 在区分模型、鼓励 CoT 推理和推动 LLM 研究方面非常有效。
2024 年 6 月 5 日
阅读分析报告：An Information Bottleneck Perspective for Effective Noise Filtering on Retrieval-Augmented Generation
摘要：
《An Information Bottleneck Perspective for Effective Noise Filtering on Retrieval-Augmented Generation》这篇论文提出了一种信息瓶颈的视角，用于改善检索增强生成中的噪声过滤效果。检索增强生成将大型语言模型的能力与从广泛语料库中检索到的相关信息相结合，但在面对真实世界的嘈杂数据时会遇到挑战。最近的解决方案是训练一个过滤模块来找到相关内容，但只能实现次优的噪声压缩。本文提出将信息瓶颈理论引入检索增强生成中。我们的方法涉及通过同时最大化压缩和基准输出之间的互信息，同时最小化压缩和检索段落之间的互信息来过滤噪声。此外，我们推导出信息瓶颈的公式，以便在新的综合评估、监督微调数据的选择和强化学习奖励的构建中应用。实验结果表明，我们的方法在各种问答数据集上取得了显著的改进，不仅在答案生成的正确性方面，而且在压缩率的简洁性方面也有所提高。
- 引言
- 大型语言模型在自然语言理解和生成方面取得了重大进展，但仍存在一些缺点。
- 检索增强生成是一种将外部知识源的信息整合到推理阶段的方法，可以提高文本生成的相关性、连贯性和事实准确性。
- 相关工作
- 信息瓶颈理论：信息瓶颈理论是一种在面对任务时使用最少信息来完成任务的理论。
- 噪声过滤：噪声过滤是为了减轻检索证据中的噪声问题而采取的后处理技术。
- 方法
- 信息瓶颈原理：信息瓶颈原理通过最大化有用信息的同时最小化噪声来实现数据压缩。
- 噪声过滤：通过最大化压缩和基准输出之间的互信息，同时最小化压缩和检索段落之间的互信息来过滤噪声。
- 实验结果
- 在开放领域的问答数据集上进行实验，包括自然问题（Natural Questions）、TriviaQA和HotpotQA。
- 与强基线模型（RankGPT、LongLLMLingua和Lllama2）相比，我们的方法在所有三个数据集上都取得了显著的改进。
- 创新点
- 首次将信息瓶颈理论引入检索增强生成，展示了过滤的最佳效果。
- 在评估指标、监督微调目标和强化学习奖励中应用了信息瓶颈。
- 实验证明了我们方法在生成正确性和压缩简洁性方面的有效性。
参考文献：
[1] Zhu, K., Feng, X., Du, X., Gu, Y., Yu, W., Wang, H., … & Qin, B. (2024). An Information Bottleneck Perspective for Effective Noise Filtering on Retrieval-Augmented Generation.
[2] “An Information Bottleneck Perspective for Effective Noise Filtering on Retrieval-Augmented Generation | OpenReview” (2024). OpenReview. Retrieved from [link]

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Retrieval-augmented generation integrates the capabilities of large language models with relevant information retrieved from an extensive corpus, yet encounters challenges when confronted with real-world noisy data. One recent solution is to train a filter module to find relevant content but only achieve suboptimal noise compression. In this paper, we propose to introduce the information bottleneck theory into retrieval-augmented generation. Our approach involves the filtration of noise by simultaneously maximizing the mutual information between compression and ground output, while minimizing the mutual information between compression and retrieved passage. In addition, we derive the formula of information bottleneck to facilitate its application in novel comprehensive evaluations, the selection of supervised fine-tuning data, and the construction of reinforcement learning rewards. Experimental results demonstrate that our approach achieves significant improvements across various question answering datasets, not only in terms of the correctness of answer generation but also in the conciseness with $2.5\%$ compression rate.

Subjects: Computation and Language ; Artificial Intelligence

Publish: 2024-06-03 17:31:06 UTC

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决的问题是如何在检索增强型生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）中有效地过滤噪声数据。检索增强型生成是一种结合大型语言模型和从大量语料库中检索到的相关信息的技术，但面对现实世界中的噪声数据时会遇到挑战。论文指出，现有的解决方案，如训练一个过滤模块来寻找相关内容，只能实现次优的噪声压缩。为了解决这个问题，论文提出了将信息瓶颈理论（Information Bottleneck, IB）引入到检索增强型生成中，通过同时最大化压缩与目标输出之间的互信息，以及最小化压缩与检索到的段落之间的互信息，来过滤噪声。此外，论文还推导出信息瓶颈的公式，以便于在新的综合评估中应用，选择监督式微调数据，并构建强化学习奖励。实验结果表明，这种方法在多个问答数据集上取得了显著改进，不仅提高了答案生成的正确性，还提高了压缩率，达到了2.5%的压缩率。

Q: 有哪些相关研究？

A: 相关研究主要集中在信息瓶颈理论和噪声过滤在检索增强型生成中的应用。以下是一些具体的相关研究领域和工作：
1. 信息瓶颈理论 (Information Bottleneck, IB):
  - Tishby et al., 1999; Fischer, 2020 提出了信息瓶颈理论，强调在面对任务时应该使用最少量的信息来完成。
  - Shwartz-Ziv 和 LeCun, 2023 讨论了信息瓶颈理论在特定任务中的应用，如表示学习、深度学习、文档聚类、语音识别和文本摘要等。
2. 噪声过滤 (Noise Filtering):
  - Jiang et al., 2023c; Asai et al., 2023 提出了训练模型以具备主动检索和过滤检索内容的能力。
  - Shi et al., 2023b 通过改善检索器来减少噪声。
  - Bai et al., 2023 专注于重新排列检索到的文章以过滤噪声。
  - Li, 2023 和 Jiang et al., 2023a 使用小型语言模型来衡量提示的互信息或困惑度，以找到最高分元素。
  - Xu et al., 2023; Wang et al., 2023 采用总结技术设计压缩器。
3. 检索增强型生成 (Retrieval-Augmented Generation):
  - Lewis et al., 2020 提出了检索增强型生成的概念，通过结合检索方法和生成模型来提高文本生成的相关性、连贯性和事实准确性。
  - Gao et al., 2023 提供了检索增强型生成在大型语言模型中的应用概述。
4. 评估指标、监督式微调和强化学习:
  - 论文还提出了将信息瓶颈理论应用于评估指标、监督式微调目标和强化学习奖励的方法，以提高检索增强型生成的性能。
这些相关研究为论文提出的解决方案提供了理论基础和实践方法。通过综合这些研究成果，论文提出了一种新的噪声过滤方法，旨在提高检索增强型生成在处理噪声数据时的有效性。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过引入信息瓶颈理论（Information Bottleneck, IB）来解决检索增强型生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）中的噪声过滤问题。具体的解决方法包括以下几个步骤：
1. 信息瓶颈理论的应用：
  - 利用信息瓶颈理论优化噪声过滤器，通过同时最大化压缩表示与目标输出之间的互信息，以及最小化压缩表示与检索到的段落之间的互信息。
2. 推导信息瓶颈公式：
  - 论文为检索增强型生成推导了信息瓶颈的具体公式，这有助于在新的综合评估中应用，选择监督式微调数据，并构建强化学习奖励。
3. 评估指标：
  - 提出信息瓶颈作为评估噪声过滤性能的新指标，该指标综合考虑了压缩内容的简洁性和正确性。
4. 监督式微调：
  - 利用信息瓶颈理论来选择最佳的压缩输出作为训练数据，通过监督式学习来训练噪声过滤器。
5. 强化学习：
  - 采用直接偏好优化（Direct Preference Optimization, DPO）等强化学习方法，结合信息瓶颈理论来增强噪声过滤器的性能。
6. 实验验证：
  - 在开放域问答数据集（如Natural Questions, TRIVIAQA和HOTPOTQA）上进行实验，使用LLAMA2作为过滤和生成模型，与强基线模型进行比较，证明了所提方法的有效性。
7. 压缩与性能的平衡：
  - 通过信息瓶颈理论，实现了在压缩率和性能之间的最佳平衡，达到了显著的压缩率（2.5%）和提高的精确答案匹配率（最多3.2的改进）。
通过这些方法，论文成功地展示了如何有效地过滤检索到的信息中的噪声，提高了生成答案的正确性和简洁性。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验来验证所提方法的有效性：
1. 开放域问答实验：
  - 在Natural Questions (NQ)、TRIVIAQA和HOTPOTQA三个问答基准数据集上进行实验。
  - 使用LLAMA2作为基础架构的大型语言模型，并对其7B模型版本进行微调以进行噪声过滤。
2. 压缩率与性能评估：
  - 报告了压缩检索证据的单词数量，以反映压缩率。
  - 使用Exact Match (EM)、F1分数和信息瓶颈分数（IB）等指标来评估模型性能。
3. 基线模型比较：
  - 与不使用检索增强的LLAMA2-13B生成器以及使用top-1或top-5检索文档的情况进行比较。
  - 包括了RANKGPT和LONGLLMLINGUA等过滤方法，并与LLAMA-7B模型进行比较。
4. 多跳问答实验：
  - 在HOTPOTQA数据集上评估了过滤模型在处理多跳问题时的性能。
5. 压缩简洁性消融研究：
  - 通过消融实验展示了信息瓶颈理论中简洁性项的重要性。
6. 信息瓶颈在过滤数据选择中的应用：
  - 在NQ和HOTPOTQA的数据集上验证了信息瓶颈在选择训练数据时的有效性。
7. 压缩长度与简洁性关系的研究：
  - 通过一个玩具实验来验证压缩率和简洁性互信息之间的关系。
8. 案例研究：
  - 提供了来自三个数据集的示例，展示了在不同情况下检索内容的压缩结果。
这些实验结果表明，论文提出的方法在多个数据集上显著提高了答案生成的正确性，并且在压缩率方面取得了2.5%的改进。此外，通过消融研究和案例研究，论文进一步展示了所提方法在不同情况下的应用效果和优势。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管论文提出了一种有效的噪声过滤方法并取得了良好的实验结果，但仍有一些潜在的研究方向可以进一步探索：
1. 改进的评估指标：虽然论文提出了信息瓶颈（IB）分数作为评估指标，但可以探索更多与特定任务相关的评估指标，以更全面地衡量模型性能。
2. 更复杂的检索增强模型：研究更复杂的检索增强模型，以进一步提高生成文本的相关性、连贯性和事实准确性。
3. 多模态数据集的应用：将所提方法应用于多模态数据集（如结合文本和图像的数据集），探索在这种环境下的噪声过滤问题。
4. 跨领域适应性：研究模型在不同领域间的适应性，例如，将训练好的模型应用到新的领域时，如何快速适应并保持性能。
5. 半监督或无监督的噪声过滤：探索在缺少标注数据的情况下，如何利用未标注数据或用户反馈来改进噪声过滤。
6. 强化学习策略的优化：研究不同的强化学习策略，以更有效地训练噪声过滤器，提高检索增强型生成的性能。
7. 噪声过滤的可解释性：提高噪声过滤过程的可解释性，帮助用户理解模型为何做出特定的过滤决策。
8. 多语言和跨文化的应用：将模型扩展到多语言和跨文化场景，研究如何处理不同语言和文化背景下的噪声过滤问题。
9. 实时应用和在线学习：研究如何将噪声过滤方法应用于实时系统，并探索在线学习策略以持续改进模型性能。
10. 伦理和社会影响：深入研究文本生成技术的伦理和社会影响，确保生成的内容符合社会规范和伦理标准。
11. 模型鲁棒性：提高模型对于各种噪声和异常情况的鲁棒性，确保在面对恶意输入或数据污染时的稳定性。
12. 资源效率：优化模型的计算效率，减少资源消耗，使得模型可以部署在资源受限的环境中。
这些探索点可以帮助研究者从不同角度改进和扩展论文中提出的方法，以适应更广泛的应用场景和需求。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 这篇论文的核心内容是提出了一种基于信息瓶颈理论的方法，用于改进检索增强型生成中的噪声过滤问题。以下是对论文主要内容的总结：
1. 问题背景：检索增强型生成（RAG）在处理现实世界噪声数据时面临挑战，现有解决方案在噪声压缩方面表现不佳。
2. 信息瓶颈理论：引入信息瓶颈理论来优化噪声过滤器，通过最大化压缩与目标输出之间的互信息，同时最小化与检索到的段落之间的互信息。
3. 方法论：
  - 提出一种新的噪声过滤目标，基于信息瓶颈理论，以实现更精确的信息提取。
  - 推导出信息瓶颈公式，用于评估噪声过滤的效果，并指导监督式微调和强化学习。
4. 实验设置：
  - 使用Natural Questions (NQ)、TRIVIAQA和HOTPOTQA等开放域问答数据集进行实验。
  - 使用LLAMA2模型作为过滤和生成模型。
5. 实验结果：
  - 所提方法在多个数据集上显著提高了答案生成的正确性，并达到了2.5%的压缩率。
  - 在Exact Match (EM)和F1分数上均优于基线模型。
6. 主要创新点：
  - 首次将信息瓶颈理论引入检索增强型生成。
  - 提出将信息瓶颈应用于评估指标、监督式微调目标和强化学习奖励。
  - 实验结果显示所提方法在生成正确性和压缩简洁性方面的有效性。
7. 相关工作：论文回顾了信息瓶颈理论和噪声过滤的相关研究，展示了如何将这些理论应用于RAG。
8. 方法细节：
  - 对信息瓶颈原则进行了详细解释，并将其转化为噪声过滤器的形式。
  - 提供了评估指标、监督式微调和强化学习目标的具体实现细节。
9. 局限性：论文讨论了方法的局限性，包括对生成器性能的依赖和在True-Flip-Rate (TFR)与False-Flip-Rate (FFR)之间的权衡。
10. 伦理声明：论文强调了文本生成技术可能被滥用的风险，并声明了研究团队在设计方法时考虑了减少有害内容生成的措施。
通过这些内容，论文展示了如何通过信息瓶颈理论来提高检索增强型生成在噪声数据处理中的性能。
2024 年 6 月 5 日
调整 PHP-FPM 以获得超高的服务器性能
这篇文章提供了一个关于如何通过调整 PHP-FPM 设置来优化服务器内存使用并提高性能的逐步指南。

步骤 1：确定 PHP-FPM 进程的内存使用情况
- 运行以下命令以显示按 RSS（常驻集大小，即进程实际使用的物理内存量）排序的 php-fpm 进程：
```
   ps -ylC php-fpm7.3 --sort:rss 
```
- 注意每个 php-fpm 进程使用的内存量（以 KB 或 GB 为单位）。
步骤 2：估算其他进程的内存消耗
- 运行 top 命令。
- 按三次 < 键以按 RES（常驻内存大小）排序。
- 确定 MySQL 和 Apache 等其他进程使用的内存量。
步骤 3：为 PHP-FPM 分配内存
- 根据服务器上的可用内存和步骤 1 和 2 中确定的内存使用情况，为 PHP-FPM 分配一定数量的内存。
- 例如，如果您可以为 PHP-FPM 分配 2GB 内存，并且每个进程使用 0.15GB，则可以运行大约 13 个子进程 (2 / 0.15 = 13.33)。
步骤 4：配置 PHP-FPM
- 打开 PHP-FPM 配置文件：
```
   sudo nano /etc/php/7.x/fpm/pool.d/www.conf
```
- 找到以下设置并根据您的计算结果进行调整：
  - pm = dynamic：将此设置为 dynamic 以允许 PHP-FPM 根据需要动态调整子进程的数量。
  - pm.max_children = 12：设置 PHP-FPM 可以创建的最大子进程数。
  - pm.min_spare_servers = 2：设置空闲状态下保持的最小服务器进程数。
  - pm.max_spare_servers = 4：设置空闲状态下保持的最大服务器进程数。
  - pm.start_servers = 12：设置 PHP-FPM 启动时启动的服务器进程数。
  - pm.max_requests = 500：设置每个子进程在重启之前可以处理的最大请求数，以防止内存泄漏。
步骤 5：保存并重新启动 PHP-FPM
- 保存配置文件。
- 重新启动 PHP-FPM 以使更改生效：
```
   sudo service php7.3-fpm restart
```
步骤 6：监控内存使用情况
- 在进行更改后，请持续监控服务器的内存使用情况，以确保 PHP-FPM 性能最佳，并且不会导致内存不足的问题。
在 PHP 8 中，您无法完全关闭垃圾回收（GC）机制。

PHP 的垃圾回收器是其内存管理的核心部分，对于确保脚本运行时的稳定性和防止内存泄漏至关重要。

尽管您无法禁用 GC，但您可以通过以下方式影响其行为：
- gc_disable() 函数： 这个函数可以暂时禁用垃圾回收器的运行。然而，这并不会阻止 PHP 引擎跟踪引用计数。一旦 gc_enable() 被调用或者脚本结束，垃圾回收器会重新启动并清理不再需要的变量。
- 修改 php.ini 配置文件： 您可以调整 zend.enable_gc=Off 来禁用循环引用收集器。将其设置为 Off 会阻止 PHP 引擎检测和清理循环引用，但这可能会导致潜在的内存泄漏，尤其是在处理大量对象和复杂数据结构时。
重要提示：
- 强烈建议不要尝试完全禁用 PHP 的垃圾回收机制。这样做可能会导致不可预测的行为，包括内存泄漏、性能下降，甚至导致 PHP 进程崩溃。
- 如果您在脚本运行期间遇到与 GC 相关的性能问题，请先尝试优化代码以减少对象创建和循环引用的数量，而不是尝试禁用 GC。
2024 年 6 月 5 日
为什么大多数女性对自己的丈夫不满意？

在现代社会中，有许多女性对自己的丈夫不满意，甚至瞧不上眼。这引发了一个问题：为什么会出现这种现象？我们将从几个可能的原因来探讨。

追求更好的经济条件

首先，许多女性在选择伴侣时倾向于追求经济条件优于自己的人，或者至少是与自己经济条件相当的人。这并不是说女性只关注金钱，而是因为她们希望过上更好的生活，享受更高的物质条件。如果她们选择了经济条件不如自己的伴侣，那么她们往往会感到不满意，因为她们希望能够从对方那里获得更多的物质利益。

制造亏欠心理

其次，有些女性倾向于通过制造亏欠心理来经营婚姻。她们希望从丈夫那里得到更多的关注和付出，因此经常让丈夫感到亏欠，从而使自己处于控制的位置。这种心理策略使得女性在婚姻中拥有更多的话语权，决定了对方的付出是否符合她们的期望。这样一来，女性可以通过频繁地否定丈夫的努力来维持自己在关系中的优势地位。

高标准和挑剔

此外，一些女性可能持有较高的标准，并对伴侣的表现持续挑剔。她们对伴侣的行为和付出有着极高的期望，并且往往只看到对方的不足之处，而忽视了对方的努力和优点。这种持续挑剔的行为会导致女性对丈夫产生不满和瞧不上的感觉。

不公平的期望和责任分配

最后，一些女性可能对伴侣有着不公平的期望和责任分配。她们可能认为丈夫应该承担更多的责任，包括经济上的支持、家务劳动、子女教育等。而丈夫的付出往往被视为理所当然，而不被充分认可和赞赏。这种不公平的期望和责任分配会导致女性对丈夫的不满和瞧不上。

综上所述，大多数女性对自己的丈夫不满意可能是由于多种因素的综合作用。这包括追求更好的经济条件、制造亏欠心理、持有高标准和持续挑剔，以及对伴侣有不公平的期望和责任分配。了解这些因素有助于我们更好地理解婚姻关系中的挑战，并为建立和谐幸福的婚姻关系提供思考和改善的方向。

参考文献：
VIERI32. (2024, 6月 4). 为什么大多数女的都瞧不上自己的老公？. Zhihu.

2024 年 6 月 4 日
《汤姆叔叔的小屋》：小说引发的美国南北战争

美国的历史相对来说并不算长久，从独立战争到现在，也只有不到两百年的时间。在哥伦布发现美洲大陆之前，美洲印第安人已经有几千年的文明历史。然而，北美洲的文学在独立战争之前主要是一些宗教诗歌，直到独立战争后，美国才逐渐形成了自己的民族文学。

1776年，美国宣布独立成为一个独立国家，80年后，美国爆发了历史上规模最大的内战，即南北战争。

南北战争参战人数高达350万人，其中大部分是志愿兵，这场战争造成了大量伤残和死亡，死亡人数高达百万。

为什么会爆发这场大战呢？原来，在美国独立后，尽管摆脱了英国的殖民统治，但国内的种族压迫问题一直存在，尤其在美国南方地区更加明显。

南方地区以种植园经济为主，数百万黑奴每天为白人奴隶主辛勤劳作，却连最基本的人权都没有。

1861年，林肯当选为美国总统，为了促进经济发展，顺应民意，他决心废除蓄奴制度。然而，在林肯出手之前，南方的奴隶主们却先下手为强。

最终，南北战争持续了5年，以北方的胜利结束。

在战争期间，林肯在白宫接见了当时的女作家斯托夫人，并声称这场战争是因为她的书而引发的。斯托夫人的这本书就是《汤姆叔叔的小屋》。

《汤姆叔叔的小屋》于1852年首次连载，立即引起了巨大反响。仅在第一年，就印刷了100多版，并被翻译成20多种语言，在世界各地传播开来。

斯托夫人最初并没有预料到这部小说会引起如此大的反响。最初，一家杂志同意连载小说的三四期，但故事越写越长，人物形象越写越栩栩如生，最后连载了四十多期。斯托夫人曾感慨地说：“这部小说是上帝的作品，我只是他手中的一支笔！”

后来，小说出版成单行本，首印五千册，两天就售罄！随后，八家出版社一起印刷，一年内印刷了三十万册，仍然供不应求。甚至英国和欧洲的出版公司也加入其中，一年内售出了二百五十万册！

可以说，《汤姆叔叔的小屋》为美国南北战争的爆发起到了决定性的作用。

这部小说的故事并不复杂，主要讲述了奴隶汤姆叔叔一家在南方种植园主家中辛勤劳作的生活。尽管生活艰辛，但他们对待生活还算平静。然而，当种植园主家破产后，他们被迫分离。汤姆叔叔被卖到远方，经历了苦难和残酷的奴役。

在途中，汤姆叔叔救起了一名白人女孩，并得到她父亲的感激。然而，后来他又落入了另一个凶残的奴隶主手中，遭受残酷的虐待。

最终，汤姆叔叔因为保护其他奴隶而被殴打致死。他的死触动了他的主人乔治，乔治以汤姆叔叔的名义解放了所有的黑奴，并希望他们通过《汤姆叔叔的小屋》来铭记自由的重要性。

《汤姆叔叔的小屋》的出版，揭示和描绘了黑奴的悲惨生活，引起了社会的广泛关注。它成为19世纪最畅销的小说之一，仅次于《圣经》。

美国南北战争的爆发并非单一原因造成的，但《汤姆叔叔的小屋》的出版无疑是其中一个重要的推动力。这本小说通过生动的描写和强烈的情感，让人们对奴隶制度的残酷性质有了更深刻的认识，进一步激发了废奴运动的发展。

因此，美国总统林肯将斯托夫人形容为“写了一本书，酿成一场大战的小妇人”，这不是没有道理的。

参考文献：
[1] 《汤姆叔叔的小屋》：文学与历史的交汇点. Retrieved from here.

破坏了社会的共识就破坏了统治的基础！社会围绕一个共同认可的“故事”而存在！

2024 年 6 月 4 日
Intel发布全新Lunar Lake处理器：GPU和NPU升级，CPU微幅提升

近年来，Intel在制造上的麻烦、AMD的崛起、Qualcomm的进入以及苹果从客户转变为竞争对手，让Intel的处理器经历了一段艰难时期。如今，计算机购买者拥有比以往更多的选择，而Intel的Meteor Lake架构在技术上的成就似乎比作为前一代Raptor Lake处理器的升级更加引人注目。

然而，根据市场研究机构Canalys最新的分析报告，Intel仍然占据了绝大部分PC处理器市场，销售的计算机CPU中近四分之三是Intel的。因此，Intel在行业中仍然占据着重要的地位，并且它的行动仍然对整个行业产生影响。

Lunar Lake：下一代CPU架构的亮点

现在，让我们来看一看Intel的下一代CPU架构，代号为Lunar Lake。我们早就知道Lunar Lake的存在，因为在微软的Copilot+ PC发布会上，Qualcomm就已经抢先一步，提到了Lunar Lake。而在今年的Computex展上，Intel将在2024年第三季度正式发布Lunar Lake，并透露了更多细节。

Lunar Lake将是Intel的首款满足微软Copilot+ PC要求的处理器，其中包含了神经处理单元（NPU）。除了人工智能技术的不断发展之外，Lunar Lake还对P核心和E核心进行了升级，采用了下一代GPU架构，并对Meteor Lake中的一些显著改变进行了扩展和还原。

值得注意的是，对于将Meteor Lake的重大改变首次引入插槽式台式机主板的Arrow Lake架构，Intel并没有提供更多信息。但是，Intel表示Arrow Lake仍然按计划在2024年第四季度发布，并有可能在9月底的Intel年度创新活动上宣布。

构建在Meteor Lake基础上

Lunar Lake与Meteor Lake有一些共同之处，包括使用基于芯片组的设计，利用Intel的Foveros封装技术将多个硅芯片组合成一个大芯片。但是，与Meteor Lake相比，Lunar Lake在某些方面更加简单和传统。

Meteor Lake的组件分布在四个平铺中：一个计算平铺主要用于CPU核心，一个由台积电制造的图形平铺用于GPU渲染硬件，一个IO平铺用于处理PCI Express和Thunderbolt连接等功能，以及一个混合平铺，内含额外的CPU核心、媒体编解码引擎、显示连接和NPU等。

而Lunar Lake只有两个功能平铺，另外还有一个小的“填充平铺”，这个平铺似乎只是为了使Lunar Lake硅芯片组装在一起后能成为一个完美的矩形。计算平铺集成了处理器的所有P核心和E核心、GPU、NPU、显示输出以及媒体编解码引擎。而平台控制器平铺则负责有线和无线连接，包括PCIe、USB、Thunderbolt 4、Wi-Fi 7和Bluetooth 5.4等。

这与Intel多年来一直在笔记本电脑芯片中使用的分割方式基本相同：一个芯片组芯片和一个CPU、GPU以及其他一切的芯片。不同的是，现在这两个芯片是同一个硅片上的一部分，而不是同一个处理器封装上的独立芯片。回顾起来，Meteor Lake中最引人注目的设计变化，如将与GPU相关的功能分散在不同的平铺中、在SoC平铺内增加额外的CPU核心等，似乎是因为Intel不得不应对另一家公司实际上是制造大部分GPU的情况。现在有了机会，Intel又回到了更加常见的组件构造方式。

另一个重大的封装变化是，Intel将内存集成到Lunar Lake处理器封装中，而不是单独安装在主板上。Intel表示，这样做可以节省40%的功耗，因为数据传输的距离更短。同时，这也节省了主板空间，可以用于其他组件，使系统更小型，或者为电池腾出更多空间。苹果的M系列芯片也采用了内存集成在封装中的设计。

据Intel表示，Lunar Lake处理器可以搭载高达32GB的LPDDR5x内存。不过，与此同时，这种封装方式会导致无法使用单独的压缩附加内存模块（CAM），CAM可以结合传统的可升级DIMM模块和焊接式笔记本内存的优点。

结论

Intel的全新Lunar Lake处理器代表着其下一代CPU架构的重要进展。它引入了神经处理单元（NPU），提供了升级的P核心和E核心架构，采用了下一代的GPU架构，并进行了封装方面的改进。尽管在近年来面临一系列挑战，但Intel仍然在PC处理器市场上占据主导地位。

通过Lunar Lake的发布，Intel将进一步巩固其在计算机处理器领域的地位，并为整个行业设定了新的发展方向。随着Arrow Lake架构的即将到来，我们可以期待更多令人兴奋的创新和提升。

参考文献：

[1] Cunningham, A. “Intel details new Lunar Lake CPUs off AMD, Qualcomm, and Apple.” Ars Technica. Retrieved from here.

2024 年 6 月 4 日
OLED 屏幕：美丽的陷阱？
—— 谈谈低频 PWM 对眼睛的潜在危害

近年来，OLED 屏幕以其鲜艳的色彩、深邃的黑色和轻薄的特性，迅速占领了手机、电视等电子产品的显示市场。然而，很少有人意识到，在这绚丽的背后，隐藏着一个不可忽视的健康隐患——低频 PWM 调光技术。

看不见的闪烁：PWM 调光原理

PWM，全称脉冲宽度调制，是一种通过快速开关屏幕背光来调节亮度的技术。试想一下，手持手电筒，快速开关，你就能感受到忽明忽暗的变化。PWM 调光正是利用了类似的原理，通过控制亮屏和暗屏的时间比例来实现不同的亮度等级。

当 PWM 频率较高时，例如 2000Hz 以上，人眼难以察觉这种闪烁，会将其视为稳定的亮度。然而，目前主流 OLED 屏幕普遍采用低频 PWM 调光，频率通常低于 300Hz，这就为我们的眼睛埋下了隐患。

大脑被骗了，眼睛却很累：低频 PWM 的危害

你或许会说，我看 OLED 屏幕时并没有感觉到闪烁，怎么会伤眼呢？这是因为，虽然人眼无法感知高频闪烁，但并不代表我们的眼睛不受影响。

想象一下，你正在观看一部动作电影，画面快速切换，虽然你能看清剧情，但长时间观看也会感到疲劳。低频 PWM 也是如此，虽然大脑被“欺骗”了，但我们的视锥细胞和眼部肌肉却在不断地根据光线变化进行高频调节，这会导致眼部肌肉疲劳，出现眼干、眼涩、视力下降等问题。

“不敏感”只是错觉：长期危害不容忽视

有些人声称自己对低频 PWM 不敏感，这其实是一种错觉。就像长期搬运重物，即使年轻力壮的人，也难免出现肌肉劳损。低频 PWM 对眼睛的伤害是一个日积月累的过程，短期内可能不易察觉，但长期使用会导致眼部健康状况下降，最终影响视力。

如何选择护眼屏幕？

那么，如何选择对眼睛更友好的屏幕呢？
- 关注 PWM 频率： 选择 PWM 频率较高的屏幕，最好在 2000Hz 以上，可以有效减少眼部负担。
- DC 调光更佳： DC 调光通过直接调节电流大小来改变屏幕亮度，不会产生闪烁，对眼睛更友好。
- 注意使用习惯： 避免长时间使用电子设备，注意休息眼睛，保持良好的用眼习惯。
结语

科技发展日新月异，在享受科技带来的便利的同时，我们也要关注其潜在的健康风险。选择合适的电子产品，养成良好的使用习惯，才能更好地保护我们的视力健康，享受清晰明亮的世界。
2024 年 6 月 4 日
ActivityPub是一种开放的、基于分布式社交网络的协议

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ActivityPub是一种开放的、基于分布式社交网络的协议，用于创建、更新和删除内容，并实现服务器之间的通信和内容传递。它为客户端到服务器和服务器到服务器提供了API接口，使得用户可以方便地在不同的社交网络平台之间进行交流和互动。

ActivityPub的目标是构建一个去中心化的社交网络，让任何人都可以在网络上运行自己的节点，并与其他服务器上的用户进行关注、点赞、评论等互动。这种去中心化的架构使得用户可以更好地掌控自己的数据和隐私，并且不受单一平台的限制。

ActivityPub使用ActivityStreams作为其词汇，它包含了表示社交网络中各种活动和内容的常用术语。ActivityStreams的词汇已经包含了大部分我们在社交网络中需要使用的词汇，但即使它没有覆盖到我们所需的所有情况，我们仍然可以通过扩展JSON-LD来自定义新的词汇。

JSON-LD是一种用于表示语义数据的JSON扩展格式，它可以将数据组织成图形结构，并提供了一种机制来连接不同的数据源。对于了解JSON-LD的人来说，可以采取更加高级的链接数据方法；而对于不熟悉JSON-LD的人来说，JSON-LD文档和ActivityStreams可以被理解为普通的JSON格式。通过使用JSON-LD，我们可以更好地描述和表示社交网络中的各种活动和内容。

在ActivityPub中，用户通过其在服务器上的帐户来表示为”actors”，每个帐户对应一个独立的”actor”。每个”actor”都有自己的收件箱（inbox）和发件箱（outbox），用于接收和发送消息。用户可以在发件箱中发布消息，其他用户可以通过收件箱接收到这些消息。服务器之间也可以相互传递消息和内容，以实现跨服务器的互联互通。

举个例子，假设我们有两个用户Alyssa和Ben，他们分别在不同的服务器上拥有自己的帐户。当Alyssa想给Ben发送一条消息时，她会将消息发布到自己的发件箱中。然后，Alyssa的服务器会查找Ben的收件箱地址，并将消息发送到Ben的收件箱中。Ben可以通过检查自己的收件箱来读取Alyssa发送的消息。

此外，ActivityPub还支持用户之间的关注、点赞、评论等互动。用户可以关注其他用户的帐户，以便在自己的收件箱中接收他们的消息。用户还可以对其他用户的帖子进行点赞或评论，这些互动也会通过服务器之间的通信进行传递。

ActivityPub协议是世界广泛支持的社交网络标准，在Fediverse中得到了广泛应用。该标准由Evan Prodromou（StatusNet的创始人）等人共同编写，并于2018年1月被W3C发布为推荐标准。

ActivityPub的独特之处在于它允许用户在不同的服务器上创建帐户，并与其他服务器上的用户进行互动。这种联邦架构使得用户可以选择自己喜欢的服务器，并与其他用户跨服务器进行关注、点赞、评论等互动。

目前，许多社交网络平台已经实现了ActivityPub协议，包括Mastodon、PeerTube、Pixelfed等。这些平台都允许用户在自己的服务器上创建帐户，并与其他平台上的用户进行互动。用户可以通过关注其他用户的帐户，接收他们的消息和更新。他们还可以在自己的发件箱中发布消息，使其可供其他用户阅读和互动。

此外，ActivityPub还支持用户之间的私信功能。用户可以通过私信功能与其他用户进行一对一的私密对话，这些对话只有双方能够看到。

Mastodon是基于ActivityPub协议构建的一个开源微博平台，类似于Twitter。用户可以在Mastodon上创建自己的帐户，并与其他用户进行关注、点赞、评论等互动。Mastodon的一个独特之处在于它由许多独立的服务器组成，这些服务器之间通过ActivityPub协议进行通信，用户可以选择加入任何一个服务器。

PeerTube是基于ActivityPub协议构建的一个开源视频分享平台，类似于YouTube。用户可以在PeerTube上上传和分享视频，并与其他用户进行互动。PeerTube的联邦架构允许用户自主选择他们信任的服务器，并在不同的服务器之间共享视频内容。

Pixelfed是基于ActivityPub协议构建的一个开源图片分享平台，类似于Instagram。用户可以在Pixelfed上上传和分享图片，并与其他用户进行互动。Pixelfed的联邦架构使得用户可以选择他们喜欢的服务器，并与其他服务器上的用户进行互动。

随着ActivityPub协议的不断发展和完善，越来越多的社交网络平台将采用这一标准。这将促进不同平台之间的互操作性和联邦互联，使用户能够更加自由地选择他们喜欢的平台，并与不同平台上的用户进行交流和互动。

未来，我们可以期待更多创新和发展，例如更加智能化的内容推荐算法、更加灵活的隐私设置以及更加丰富的互动功能。ActivityPub将继续推动社交网络的去中心化和用户自主性的发展，为用户提供更加丰富、安全和自由的社交网络体验。

参考文献：

https://www.zhichai.net/activitypub%ef%bc%9a%e6%9e%84%e5%bb%ba%e5%88%86%e5%b8%83%e5%bc%8f%e7%a4%be%e4%ba%a4%e7%bd%91%e7%bb%9c%e7%9a%84%e5%bc%80%e6%94%be%e5%8d%8f%e8%ae%ae/

2024 年 6 月 4 日
波音“吹哨人”之死：安全与责任的双重危机
引言

2024年3月9日，波音公司前质量经理约翰·巴内特（John Barnett）的离奇死亡，让公众的目光再次聚焦于这家航空巨头的产品质量与安全问题。巴内特曾是波音的“吹哨人”，勇敢揭露了波音787梦想飞机的严重安全问题，却在退休后面临了来自公司的报复和敌对工作环境。

巴内特的警示

巴内特在波音北查尔斯顿工厂担任质量经理期间，发现了波音787梦想飞机存在的安全隐患。他曾向BBC透露：“在企业产量的压力之下，生产线上的工人们故意将有缺陷的零部件安装到飞机上。”^1 这一行为直接威胁到乘客的安全。

波音的回应与后果

波音公司对巴内特的指控拒不承认，但美国监管机构联邦航空管理局（FAA）的审查却揭露了相似的问题。2017年，FAA在审查中发现工厂内有53个有缺陷的零件下落不明^2。然而，波音公司并未采取有效措施解决问题，反而对巴内特进行了诋毁和职业上的阻碍。

企业文化的质疑

波音公司近年来推行的“多样性、平等与包容”（DEI）项目，引发了外界对其企业文化的质疑。埃隆·马斯克（Elon Musk）在社交媒体上指责波音公司，认为其优先考虑DEI而非乘客安全^3。波音公司年度计划中将DEI和气候目标与高管奖金挂钩，这可能导致公司在招聘和技术考量上偏离了安全和质量的核心^4。

FAA与波音的“亲密关系”

美国联邦航空管理局（FAA）与波音公司之间的关系也受到了质疑。FAA在监管上的缺位，以及波音公司在安全测试上的“自我认证”，使得存在重大质量缺陷的飞机得以正常投入使用^5。这种监管上的松懈，不仅影响了波音公司的产品质量，更可能对其长期发展带来严重的后果。

美国制造业的系统性缺陷

波音公司的案例反映出美国制造业的系统性缺陷。过度依赖外包生产，以及政府与企业之间的密切合作，导致了监管的难度和范围的扩大。《华尔街日报》指出，外包策略虽然加快了技术开发的速度，但也增加了监管的挑战^6。

结语

巴内特的死亡不仅是一场悲剧，更是对波音公司以及整个美国制造业安全与责任的一次严峻考验。企业在追求经济利益的同时，不应忽视对乘客安全的责任。政府机构在监管上也应保持警惕，避免因过度亲密的合作关系而导致监管缺位。

参考文献
2024 年 6 月 3 日
美国波音公司的质量经理莫名其妙的“自杀”身亡
美国波音公司的质量经理约翰·巴尼特的自杀身亡引起了广泛关注。以下是关于这一事件的详细信息：
1. 事件背景：
- 约翰·巴尼特是一位曾在波音公司工作了32年的质量经理[1]。
- 他在2010年至2017年期间担任北查尔斯顿工厂的质控经理，并在2019年曝光了波音公司的生产安全问题[1]。
1. 自杀事件：
- 今年3月9日，约翰·巴尼特原本计划出庭指认波音公司的诽谤，但被发现死于自己的卡车中[1]。
- 根据当地警方的调查，约翰·巴尼特的死因被确定为自杀[1]。
1. 波音公司安全问题：
- 约翰·巴尼特是波音公司的吹哨人，他曾公开揭发波音公司存在的安全隐患[1]。
- 他在2016年向美国联邦航空局（FAA）举报了波音787的氧气系统失效问题，但FAA对此处理态度不力[2]。
- 在2019年波音737MAX飞机事故后，约翰·巴尼特再次引起了全球的关注，成为波音吹哨人的代表[2]。
1. 疑点和争议：
- 有人对约翰·巴尼特的自杀事件提出了疑点，认为这其中存在许多不明确的因素[2]。
- 一些人认为波音公司可能对吹哨人采取了打压和报复行为，导致约翰·巴尼特选择自杀[2]。
综合来看，约翰·巴尼特作为波音公司的质量经理和吹哨人，在揭发公司安全问题的过程中承受了巨大的压力。他的自杀事件引发了对波音公司安全问题和内部打压行为的关注和争议。

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=除了约翰·巴尼特之外，波音公司还有其他员工因举报安全问题而遭到报复的情况。

根据新华网的报道[1]，两名波音工程师曾因飞机的技术事项与管理层意见不和，遭到打击报复。这两名工程师坚持要求遵循联邦航空局新指南，但上级认为这样会增加成本并且延误生产，因此不同意。在联邦航空局的支持下，上级最终不得不同意。然而，这两名员工后来被波音方面给予负面评定，其中一名员工已经离职。

此外，根据半岛电视台的报道[2]，波音公司在过去三年里向美国工作场所安全监管机构提出了32起举报投诉。这显示出这家陷入困境的飞机制造商正在接受越来越严格的标准审查，暗示可能存在其他员工因举报安全问题而遭到报复的情况。

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2024 年 6 月 3 日

博客

聚焦注意力机制：LOFIT如何精准微调？

以小博大：LOFIT如何用最小的改动实现最大的提升？

精准定位，事半功倍：LOFIT为何如此高效？

未来展望：LOFIT将如何改变LLM的应用？

总结

大语言模型的优势

高质量文本特征表示

外部知识的广泛覆盖

大语言模型推荐系统的分类

判别式大语言模型推荐

微调

提示调优

生成式大语言模型推荐

非调优范式

调优范式

关键挑战与未来方向

模型偏差

推荐提示设计

有前途的能力

评估问题

结论

问题背景

提出的解决方案：稀疏加速训练（Sparsity-Accelerated Training, SAT）

实现方法：神经元重要性评估和选择

SAT框架在Transformer架构中的应用

梯度遗漏率调度器（LORS）的应用

实验验证和结果

相关研究和未来展望

结论

误区一：大脑得分的局限性

误区二：未训练模型的高大脑得分

误区三：训练模型的 brain scores

结论

全面升级，性能超越 Llama-3-8B

功能丰富，应用场景广泛

多语言支持，打破沟通壁垒

多模态融合，开启智能新时代

开源开放，共建 AI 生态

体验 GLM-4，拥抱 AI 未来

知识的海洋也暗藏“暗礁”

信息瓶颈：为知识“瘦身”

信息瓶颈：不仅仅是“瘦身”

结语

参考文献

追求更好的经济条件

制造亏欠心理

高标准和挑剔

不公平的期望和责任分配

Lunar Lake：下一代CPU架构的亮点

构建在Meteor Lake基础上

结论

看不见的闪烁：PWM 调光原理

大脑被骗了，眼睛却很累：低频 PWM 的危害

“不敏感”只是错觉：长期危害不容忽视

如何选择护眼屏幕？

结语

引言

巴内特的警示

波音的回应与后果

企业文化的质疑

FAA与波音的“亲密关系”

美国制造业的系统性缺陷

结语

参考文献