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和田玉广告语：如何选择和田玉
和田玉是中国传统玉文化的代表之一，拥有悠久的历史和丰富的文化内涵。对于玉石爱好者来说，如何选择优质的和田玉是一个重要的问题。在这篇博客中，我们将为您介绍如何选择优质的和田玉，并告诉您为什么选择和田玉。
首先，选择和田玉时需要注意以下几个方面：
1. 颜色
优质的和田玉应该具有浓郁的翠绿色，绿色的深浅程度也是一个重要的参考因素。此外，一些和田玉还具有紫色、黄色和白色等颜色，但这些颜色的品质相对较差。
2. 透明度
优质的和田玉应该具有高度的透明度，这意味着你可以很清楚地看到玉石内部的纹理和杂质。如果玉石不透明，那么你将无法欣赏到它的内部美丽。
3. 纹理
优质的和田玉应该具有独特的纹理，这是识别玉石质量的重要标志。每一块和田玉的纹理都是独特的，没有两块玉石是完全相同的。
选择优质的和田玉需要仔细观察，这需要一定的经验和知识。如果您不确定如何选择优质的和田玉，我们建议您咨询专业玉石商或玉石鉴定机构的客服，以获得更好的帮助。
为什么选择和田玉？
除了外观和质量的吸引力，和田玉还具有一些其他特点，使得它成为玉石爱好者的首选。
1. 文化价值
和田玉是中国传统文化的重要代表之一，拥有悠久的历史和丰富的文化内涵。对于喜欢中国传统文化的人来说，和田玉具有不可替代的价值。
2. 藏品价值
由于和田玉的稀有性和传统文化价值，一些高品质的和田玉已经成为珍贵的藏品和投资品。如果您拥有一块优质的和田玉，它可能会在未来带来很高的收益。
3. 健康价值
相传和田玉具有一定的健康价值，可以消除人体负面能量，改善身体健康。尽管这一说法缺乏科学证据，但对于一些人来说，和田玉具有一定的神秘和保健意义。
综上所述，和田玉具有优美的外观和高品质的内涵，是玉石爱好者的不二选择。如果您想拥有一块优质的和田玉，我们建议您选择信誉良好的玉石商或玉石鉴定机构，以确保您的购买是安全和可靠的。
结论
和田玉是中国传统文化的重要代表之一，拥有独特的美学和文化内涵。选择优质的和田玉需要仔细观察和鉴定，建议咨询专业的玉石商或玉石鉴定机构的客服。除了外观和质量的吸引力，和田玉还具有文化、藏品和健康价值等其他特点，使得它成为玉石爱好者的首选。如果您想拥有一块优质的和田玉，我们建议您选择信誉良好的玉石商或玉石鉴定机构，以确保您的购买是安全和可靠的。
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沒(mei)錯(cuo)，我(wo)們(men)现在(zai)只需(xu)要准備(bei)一些(xie)高(gao)質(zhi)量(liang)的训练数据，再隨(sui)便(bian)拿(na)一个開(kai)源(yuan)的大语言模型，训练30分钟後(hou)，就(jiu)能得(de)到(dao)一个ChatGPT「平(ping)替(ti)」！ 對(dui)此，Databricks自豪(hao)地(di)表(biao)示(shi)，Dolly的发布(bu)，就是自己(ji)在人(ren)工(gong)智能技(ji)術(shu)民(min)主(zhu)化(hua)道路(lu)上(shang)打(da)響(xiang)的第(di)一彈(dan)。 60亿参数堪比ChatGPT，30分钟就训好(hao) 由(you)於(yu)ChatGPT需要消(xiao)耗(hao)大量的数据和算(suan)力資(zi)源（利(li)用数萬(wan)个單(dan)詞(ci)训练，消耗大量GPU），所(suo)以(yi)這(zhe)類(lei)大语言模型註(zhu)定(ding)只能被少量巨头所掌(zhang)握(wo)。 和「CloseAI」相反(fan)，Meta在今年(nian)3月(yue)向(xiang)學(xue)术界(jie)发布了一組(zu)高质量（但(dan)不是指令(ling)跟(gen)随的）语言模型LLaMA，每(mei)个模型的训练時(shi)间超(chao)過(guo)了80,000个GPU小(xiao)时。 随后，斯(si)坦(tan)福(fu)大学基于LLaMA構(gou)建(jian)了Alpaca，但不同(tong)之(zhi)處(chu)在于，它(ta)利用一个包(bao)含(han)50,000个问題(ti)和答(da)案(an)的小数据集(ji)進(jin)行(xing)了微(wei)調(tiao)。令人驚(jing)訝(ya)的是，这使(shi)得Alpaca具(ju)有(you)了类似于ChatGPT的交(jiao)互(hu)性。 而(er)Dolly正(zheng)是受(shou)到了Alpaca的啟(qi)发。 更(geng)有趣(qu)的是，擁(yong)有60亿参数的Dolly並(bing)没有利用现在最(zui)新的模型，而是選(xuan)擇(ze)了一个2021年发布的开源模型——GPT-J。 由于Dolly本身(shen)是一个模型的「克隆」，所以團(tuan)隊(dui)最終(zhong)決(jue)定將(jiang)其(qi)命(ming)名(ming)為(wei)「多莉(li)」——有史(shi)以來(lai)第一个被克隆的動(dong)物(wu)。 與(yu)當(dang)前的大型语言模型（如GPT-3）相比，Dolly允(yun)許(xu)用戶(hu)使用更小、更專(zhuan)業(ye)的模型，「復(fu)刻(ke)」ChatGPT的能力。 畢(bi)竟(jing)对于那(na)些細(xi)分用户来說(shuo)，能夠(gou)利用針(zhen)对本行业进行过精(jing)调的模型，可(ke)以大大增(zeng)加(jia)性能和准確(que)性。 盡(jin)管(guan)Databricks与OpenAI并無(wu)直(zhi)接(jie)競(jing)争關(guan)系(xi)，但它似乎试圖(tu)通过證(zheng)明(ming)构建类似ChatGPT这樣(yang)的服(fu)務(wu)并非(fei)看起(qi)来那麽(me)困(kun)難(nan)，来搶(qiang)占(zhan)OpenAI的風(feng)头。 尤(you)其是，OpenAI采(cai)取(qu)了「規(gui)模越(yue)大越好」的方法来开发语言模型，并对其工作(zuo)越来越保(bao)密(mi)。 而Databricks除(chu)了将Dolly作为开源軟(ruan)件发布外(wai)，還(hai)強(qiang)调Dolly只有60亿个参数（在训练过程(cheng)中(zhong)微调的语言模型部分），OpenAI的GPT-3模型有1750亿个参数。（OpenAI并未(wei)透(tou)露(lu)GPT-4的参数数量）。 讓(rang)老(lao)模型，涅(nie)槃(槃)重(zhong)生(sheng) 根(gen)据InstructGPT論(lun)文(wen)中描(miao)述(shu)的指令跟随能力对Dolly进行評(ping)估(gu)后发现，它在很(hen)多能力上的表现和ChatGPT十(shi)分类似，包括(kuo)文本生成、头腦(nao)风暴(bao)和开放式(shi)问答。 在这些例(li)子(zi)中，值(zhi)得注意(yi)的不是生成文本的质量，而是在一个小型的高质量数据集上，微调一个舊(jiu)的开源模型所帶(dai)来的指令跟随能力的巨大改(gai)进。 內(nei)容(rong)生成 比如，寫(xie)一條(tiao)Databricks官(guan)宣(xuan)大规模语言模型Dolly发布的推(tui)特(te)。 可以看到，原(yuan)始(shi)的60亿参数模型（GPT-J）所生成的内容驢(lv)唇(chun)不对馬(ma)嘴(zui)，而Dolly則(ze)给出了一个完全(quan)可用的推文—— 不僅(jin)内容符(fu)合(he)要求(qiu)，而且(qie)还貼(tie)心(xin)地加上了標(biao)簽(qian)，以及(ji)提醒(xing)妳(ni)記(ji)得加入(ru)发布的鏈(lian)接。 对于这一题，ChatGPT给出的答案也(ye)是符合期(qi)待(dai)的，相比于Dolly，ChatGPT给出的推文包含更多评述性词句(ju)，并且给出的标签更加精准具體(ti)，但整(zheng)体差(cha)距(ju)不大。 当要写一条出售(shou)Nikon D-750相機(ji)的廣(guang)告(gao)时，可以看到，GPT-J所生成的内容基本就在胡(hu)编亂(luan)造(zao)，像(xiang)是在写小说一样杜(du)撰(zhuan)購(gou)買(mai)和出售相机的劇(ju)情(qing)…… 而Dolly则根据Nikon D-750相机的特點(dian)及優(you)勢(shi)，给出了一则吸(xi)引人的相机轉(zhuan)賣(mai)广告语，但遺(yi)憾(han)的是像素(su)参数不对。 ChatGPT在这一题上也是圓(yuan)滿(man)完成任(ren)务，广告语中突(tu)出該(gai)款(kuan)相机的优势，文末(mo)仍(reng)然贴心地加上了标签。 最后一题：给Edgar Allan Poe（愛(ai)倫(lun)·坡(po)）写一封(feng)情書(shu)。 对此，古(gu)早(zao)的GPT-J直接拒(ju)絕(jue)回(hui)答，究(jiu)其原因(yin)竟然是——爱伦·坡已经去(qu)世了，你不能给私(si)人写情书。 而Dolly则成功(gong)地完成了任务，效(xiao)果对比起来堪稱(cheng)「涅槃」。 而这種(zhong)「创造性」问题，顯(xian)然是ChatGPT的强項(xiang)，洋(yang)洋灑(sa)洒地写了300多个字(zi)。 开放问答 在事实性问题的问答测试上，团队选择了下(xia)面(mian)这个：「向我解釋(shi)一下核(he)裂(lie)變(bian)和核聚(ju)变之间的區(qu)別(bie)。」 先(xian)不管对错，GPT-J全篇(pian)都(dou)是在講(jiang)太(tai)陽(yang)如何(he)如何，雖(sui)然提到了「聚变」这个词，但完全无視(shi)了「裂变」。 而Dolly第一句就直接点题——核裂变和核聚变的区别在于释放能量的方式，随后簡(jian)单解释了他(ta)们的不同。 相比之下，ChatGPT给出的回答明显要更加翔(xiang)实。 头脑风暴 当让它们头脑风暴，给出應(ying)该閱(yue)读的五(wu)本科(ke)幻(huan)小说的名单，GPT-J则只是在喃(nan)喃自语，像是沈(chen)浸(jin)在了拖(tuo)延(yan)阅读而產(chan)生的愧(kui)疚(jiu)情緒(xu)中，完全回避(bi)了这个提问。 Dolly则一如既(ji)往(wang)的表现穩(wen)定，按(an)照(zhao)指令给出了5本科幻小说的书名及其作者(zhe)。 ChatGPT对于该问题给出了更加豐(feng)富(fu)的回答，不仅包括书名和作者，还对每一本书的内容、类型作了简要评述和介(jie)紹(shao)。 你要Close，我就Open 对于很多公司而言，寧(ning)願(yuan)自己建立(li)一个不那么强的模型，也不愿将数据发送(song)给那些只提供API的大语言模型供应商(shang)。 其中一个重要原因便是，这些问题和数据集是公司最敏(min)感(gan)和专有的知(zhi)識(shi)产權(quan)，直接将其交给第三(san)方显然是不靠(kao)譜(pu)的。 此外，公司自身可能在模型质量、成本和期望(wang)行为方面有不同的权衡(heng)，一种可定制(zhi)化的语言模型更加符合需求。 现在，Dolly的发布给了他们希(xi)望——即(ji)便是一个「过时」的开源大型语言模型 (LLM)，也能通过30分的训练，賦(fu)予(yu)它神(shen)奇(qi)的类似ChatGPT的指令跟随能力。 不难想(xiang)象(xiang)，大语言模型或(huo)许很快(kuai)就不是AI巨头公司獨(du)占的玩(wan)法了！ 正如公司CEO Ali Ghodsi所说，「我们的信(xin)念(nian)是，让全世界的每个组織(zhi)都能利用这些技术。」 参考(kao)资料(liao)： https://www.databricks.com/blog/2023/03/24/hello-dolly-democratizing-magic-chatgpt-open-models.html https://venturebeat.com/ai/databricks-debuts-chatgpt-like-dolly-a-clone-any-enterprise-can-own/返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：