对决电视剧剧情介绍
对决电视剧剧情介绍
《对决》是一部由中国大陆导演钟澍佳制作的犯罪悬疑剧。该剧讲述了刑侦局局长陈海和赌徒倪大红之间的对决故事。下面我们来看看该剧的剧情介绍。
第一季：陈海的对决
第一季以刑侦局局长陈海为主角，讲述了他在打击犯罪过程中遇到的一系列困难和挑战。陈海面对的犯罪团伙非常狡猾，总是能够逃脱警方的追捕。在一次行动中，陈海抓到了一名赌徒倪大红，倪大红因为赌博欠下了高额的赌债，陈海将这个线索用来追查犯罪团伙。
陈海经过一段时间的搜查，终于发现了犯罪团伙的藏身之处，并且成功抓获了所有成员。同时，陈海也帮助倪大红还清了赌债，让他重新回到了正常的生活轨道上。
第二季：倪大红的对决
第二季以倪大红为主角，讲述了他在面临赌博和犯罪的压力下如何对抗犯罪团伙的故事。倪大红被犯罪团伙逼迫，不得不参与到一次大规模窃取艺术品的行动中，但是他的良心和道德让他感到不安。
倪大红开始思考如何对抗犯罪团伙，他找到了曾经帮助他的陈海，并且和他一起制定了一系列对抗计划。最终，倪大红和陈海成功打败了犯罪团伙，并且将他们绳之以法。
总结归纳
《对决》是一部非常精彩的犯罪悬疑剧，它的剧情扣人心弦，情节紧凑。该剧通过讲述两位主角的故事，向观众展示了犯罪团伙的狡猾和敌人的强大。但是，我们也看到了警方和普通人民的勇敢和坚韧，他们用自己的力量对抗犯罪，维护了社会的公正和正义。
该剧所传达的信息非常积极，是一部值得推荐的电视剧。
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其(qi)核(he)心(xin)思(si)想(xiang)是，利用大语言模型作为一個(ge)黑(hei)盒(he)优化(hua)优器(qi)，構(gou)造(zao)了一个循环： 模版(ban)质量(liang)越高，生成的数据-标注對(dui)质量越高；生成的数据标注对质量越高，用當(dang)前(qian)质量更(geng)高的数据对替(ti)換(huan)上一輪(lun)的模版。以此往(wang)復(fu)叠(die)代(dai)，滾(gun)雪(xue)球(qiu)式循环提升(sheng)标注质量。 数据标注困难重重 1. 成本较高： 无论是在哪(na)个國(guo)家(jia)或(huo)公(gong)司(si)，数据标注都是一項(xiang)成本高昂(ang)的工(gong)作，需要大量的人力和时間(jian)投(tou)入(ru)。 在美国，数据标注员的平(ping)均(jun)年(nian)薪(xin)約(yue)为39,000美元，最高可(ke)達(da)49,803美元[2]。即(ji)使(shi)在印(yin)度，数据标注员的平均年薪约为2.0 Lakhs盧(lu)比(bi)，约合(he)2,670美元[3]。 其次，数据标注的成本也影响了其评估的困难。 例(li)如(ru)，由(you)于成本的差(cha)異(yi)，許(xu)多(duo)公司選(xuan)擇(ze)将数据标注任务外(wai) 包(bao)到人力成本较低(di)的国家[4]。 然而，这种跨(kua)文化的标注可能导致(zhi)一些(xie)細(xi)微(wei)的语義(yi)差异被(bei)忽(hu)視(shi)，從(cong)而影响了模型的学习效果。 2. 存在偏见： 数据标注在機(ji)器学习和人工智能的應(ying)用中扮演著(zhe)重要的角色。 然而，研究顯(xian)示(shi)[5]，人類(lei)在标注过程中可能會(hui)引(yin)入偏见，这些偏见可能会影响机器学习模型的训练和性能。 研究發(fa)现，标注员可能会按(an)照(zhao)数据集(ji)創(chuang)建(jian)者(zhe)编寫(xie)的指(zhi)令(ling)中的模式進(jin)行(xing)标注，这种现象(xiang)被稱(cheng)为「指令偏见」。 这些指令可能会导致某(mou)些标注在数据中过度表(biao)示，从而使得AI系(xi)統(tong)对这些标注產(chan)生偏见。 3. 难以评估： 研究表明(ming)[6]大语言模型本身(shen)可以直接通过設(she)計(ji)prompt标注数据。 然而，评估这些模型对数据标注的质量和效果十(shi)分(fen)困难, 因(yin)为如何(he)评判(pan)生成的数据质量是一个主(zhu)觀(guan)的问题。 比如，在生物(wu)醫(yi)学領(ling)域(yu)，深度学习模型已(yi)經(jing)显示出在从DNA序(xu)列(lie)中預(yu)测調(tiao)控(kong)效应的巨(ju)大潛(qian)力。 但(dan)人类本身并未(wei)完全(quan)理(li)解模型輸(shu)出的內(nei)容(rong)，因此用模型标注的质量难以被人类评判。 4. 标注难度： 即使对專(zhuan)业从业者，一些結(jie)构化数据标注难度仍(reng)然太(tai)大。 比如，在神(shen)经網(wang)絡(luo)计算(suan)圖(tu)数据中，结點(dian)表述操(cao)作符(fu)，有(you)向(xiang)邊(bian)表示。 一个表示网络结构的graph列表多达上千(qian)个结点对，人工数结点和嵌(qian)套(tao)的block序列将耗(hao)費(fei)大量时间和精(jing)力。 全新标注方法 团队提出的标注方法包含(han)了one-shot階(jie)段(duan)和生成阶段。 其中，one-shot阶段的目(mu)标是迭代尋(xun)找(zhao)最优的{数据-标注}数据对作为模板(ban)。 迭代过程： 初(chu)始化一个简單(dan)数据对作为初始模版，利用GPT生成标注，生成的标注和原始数据形(xing)成一个新的数据对。 然后，通过比较从标注中还原出来的数据和原始数据，评估这个新数据对作为模板的潜力。 如果还原数据与原数据的相(xiang)似(si)度得分有所(suo)提高，就(jiu)用当前的新数据对直接作为新的模板进行一轮数据生成。 因此，这种自我(wo)对齊(qi)机制(zhi)会迭代调整(zheng)one-shot模板，为下(xia)一轮生成做(zuo)好準(zhun)備(bei)。one-shot阶段搜(sou)索(suo)到的最优模板隨(sui)后用于对数据集进行标注。 作者通过调整不同的预训练獎(jiang)勵(li)模型来评估标注的质量，并引入不同的评價(jia)指标来间接评估摘要的还原能力。 作者在三(san)个具(ju)有挑(tiao)戰(zhan)性的数据集上进行了大量实验，并从各种角度进行了詳(xiang)细的消(xiao)融(rong)研究。 结果表明，这种自我监督范式在奖励模型和还原数据能力的得分的评估中始終(zhong)表现出很(hen)高的性能。 另(ling)外，作者应用該(gai)框架生成了兩(liang)个新的数据集，对基于不同计算操作符的神经网络架构进行的描(miao)述。 作者通过调用OpenAI的API在各种类型的GPT模型上进行了基准测试。 表1展示了davinci，text-curie-001，text-davinci-003，gpt-3.5-turbo在不同评估标准下标注数据质量的得分。 作者在论文中还探(tan)討(tao)如下消融实验： Q1. 迭代后的one-shot模板在整个过程中扮演什(shen)麽(me)角色？我們(men)是否(fou)能通过zero-shot方法(僅(jin)通过设计的指令instruction-tuning生成摘要), 来达到同樣(yang)的效果？ A1. 与以相同指令为條(tiao)件(jian)的零(ling)样本生成相比，引入样本模板提高了标注质量, 实验细節(jie)如图所示。 此外，作者还在文中还探讨了如下问题： 对还原数据和原数据之(zhi)间的相似度测量评估标准方法会对标注有什么影响？模板的初始化如何影响自监督标注迭代的结果？GPT模型本身的超(chao)參(can)数是否会影响搜索出来的标注模版？ 参考(kao)資(zi)料(liao)： [1] https://www.globenewswire.com/news-release/2023/03/01/2618366/0/en/Global-Data-Annotation-Tools-Market-Valuation-to-Reach-US-13-922-4-Million-by-2031-Astute-Analytica.html [2] https://www.talent.com/salary?job=data+annotator [3] https://www.ambitionbox.com/profile/data-annotator-salary [4] https://industrywired.com/why-is-india-booming-as-the-annotation-capital-of-the-world/ [5] https://techcrunch.com/2022/05/08/perceptron-ai-bias-can-arise-from-annotation-instructions/ [6] Ding, B., Qin, C., Liu, L., Bing, L., Joty, S., & Li, B. (2022). Is GPT-3 a Good Data Annotator?. arXiv preprint arXiv:2212.10450.返(fan)回(hui)搜狐(hu)，查(zha)看(kan)更多 責(ze)任编辑：