路边摊牛肉面，味道美味醇香！
路边摊牛肉面，味道美味醇香！这是一种传统的中国小吃，在许多国家都受到了广泛的欢迎和喜爱。今天我将从网络资源和自己的经验出发，详细阐述这种美食的特点、历史、制作方法以及吃法。
特点
路边摊牛肉面有许多独特的特点，使其在中国的夜市和街头摊位上备受关注。首先，它的口感极为鲜美，体现了中华传统美食的烹饪技巧和风味。其次，它非常便宜，通常只需要几元钱就能吃到一大碗，因此被广大群众所接受。最后，它的配料丰富，有牛肉、青菜、鸡蛋、豆腐等多种选择，可以满足消费者的不同需求。
路边摊牛肉面的特点是其热销和流行的主要原因之一。许多人对它的口味和价格都非常满意，因此这种小吃在中国大街小巷的夜市和摊位上都非常普遍。
历史
路边摊牛肉面的历史可以追溯到清朝时期。当时，牛肉被视为贵重的食材，只有富人才能负担得起。但随着时间的推移，牛肉的价格下降，变得更加普及。在20世纪40年代，路边摊牛肉面作为一种新型的小吃出现在了中国的大街小巷中。
随着中国的工业化和城市化，中国的夜市和小摊位也变得越来越多。路边摊牛肉面因其便宜、美味和方便的特点在这个时期得到了广泛的传播，并成为中国广大民众的最爱之一。
制作方法
路边摊牛肉面的制作方法非常简单，但却需要一些技巧和经验。首先，需要准备好牛肉、面条、孜然、豆腐、鸡蛋、青菜等各种配料。其次，将牛肉切成薄片，尽可能地去除其中的脂肪和筋，然后用孜然、盐和其他调料来腌制。最后，将面条煮熟，加入各种配料和调料，然后淋上热汤即可。
虽然路边摊牛肉面的制作方法看起来非常简单，但要使其味道鲜美，需要一定的经验和技巧。尤其是在煮面和调制汤汁的过程中，需要掌握好各种材料的比例和火候，否则很容易影响到最终的口感。
吃法
路边摊牛肉面的吃法也非常简单，通常是直接用筷子夹面条和配料，然后慢慢地吃掉。如果喜欢吃辣的，还可以加上一些辣椒油或辣酱，使其更加香辣可口。
除了直接吃之外，还可以将路边摊牛肉面作为主食，配上其他菜肴一起食用。比如说，可以配上炒青菜、糖醋排骨、红烧茄子等其他家常菜肴，营养又美味。
总结
路边摊牛肉面，味道美味醇香！这篇文章详细阐述了路边摊牛肉面的特点、历史、制作方法以及吃法。虽然路边摊牛肉面看起来非常简单，但要想做好它，需要一定的经验和技巧。总的来说，路边摊牛肉面是一种非常普遍和流行的中国小吃，是中国文化和美食的重要组成部分。
问答
路边摊牛肉面的起源是什么？
路边摊牛肉面的起源可以追溯到清朝时期。当时，牛肉被视为贵重的食材，只有富人才能负担得起。但随着时间的推移，牛肉的价格下降，变得更加普及。在20世纪40年代，路边摊牛肉面作为一种新型的小吃出现在了中国的大街小巷中。
路边摊牛肉面有哪些独特的特点？
路边摊牛肉面有许多独特的特点。首先，它的口感极为鲜美，体现了中华传统美食的烹饪技巧和风味。其次，它非常便宜，通常只需要几元钱就能吃到一大碗，因此被广大群众所接受。最后，它的配料丰富，有牛肉、青菜、鸡蛋、豆腐等多种选择，可以满足消费者的不同需求。
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在具(ju)有不(bu)同(tong)目(mu)标和輸(shu)入(ru)格(ge)式的四(si)个评估基准（PromptSource、FLAN、Super-NaturalInstructions 和 UnifiedSKG）上，OPT-IML 在两个尺度上展(zhan)示(shi)了所有三(san)种泛(fan)化(hua)技(ji)能。 它(ta)不僅(jin)在所有基准測(ce)試(shi)中顯(xian)著(zhu)优于OPT，而(er)且(qie)以(yi)極(ji)具競(jing)爭(zheng)力(li)的方(fang)式优于針(zhen)对该特(te)定(ding)基准优化的现有模型。 此外(wai)OPT-IML已(yi)經(jing)开源(yuan)，Github鏈(lian)接(jie)小编也(ye)放在下面(mian)啦(la)~ Github链接：https://github.com/facebookresearch/metaseq/tree/main/projects/OPT-IML 接下来通(tong)過(guo)論(lun)文(wen)来一起(qi)了解一下OPT-IML。 论文链接：https://github.com/facebookresearch/metaseq/blob/main/projects/OPT-IML/optimal_paper_v1.pdf 研究方法(fa) 大型语言模型的指令微调已成(cheng)为增強(qiang)其零樣(yang)本和少(shao)样本泛化能力的有效(xiao)方法。在这项研究中，Meta研究人员对指令微调进行了三项重要(yao)的補(bu)充(chong)。 首先，他们编譯(yi)了一个大規(gui)模的指令微调基准，其中包含来自(zi)八个数据集(ji)集合(he)的2,000个NLP任务，按(an)任务类型分类。 研究人员在此基准上有選(xuan)擇(ze)地(di)構(gou)建评估拆(chai)分，以测试三种不同类型的模型泛化能力： 包括(kuo)来自完全(quan)保(bao)留(liu)类别的任务（tasks from fully held-out categories）、来自已见类型的保留任务（held-out tasks from seen types）以及(ji)来自已见任务的保留實(shi)例(li)（held-out instances from seen tasks）。 指令微调 对模型进行微调，以使(shi)它们与遵(zun)守(shou)說(shuo)明(ming)保持(chi)一致(zhi)，是目前(qian)機(ji)器(qi)学习的研究方向(xiang)之(zhi)一。 指令微调有两种方法。一种側(ce)重于使用人工(gong)註(zhu)釋(shi)的指令和反(fan)饋(kui)对各(ge)种任务的模型进行微调；另(ling)一种，侧重于通过注释或(huo)自動(dong)向可(ke)公开訪(fang)問(wen)的基准和数据集添(tian)加指令。 在本研究中，Meta AI成员專(zhuan)注于第(di)二(er)种技術(shu)，並(bing)编译了許(xu)多(duo)可公开访问的数据集，其中包含改(gai)进OPT的方法。 研究过程(cheng)中，Meta成员使用来自四个基准的1836个任务，提出了类似(si)的縮(suo)放方法。最(zui)后，在调整整个测试，以突(tu)破(po)具有挑(tiao)戰(zhan)性的外部(bu)基准（例如 MMLU 和 Big-Bench Hard (BBH)）性能极限(xian)的同時(shi)，研究人员描述了可能影响下游性能的各种指令调整策略(lve)的權(quan)值(zhi)。 多任务学习 多任务学习是基于指令的微调 (MTL) 的一种表述。 MTL 是一种流(liu)行的範(fan)例，当与共(gong)享(xiang)可比較(jiao)参数或表示的类似函(han)数結(jie)合使用时，它可以提高(gao)任务的泛化性能。 近(jin)年来，MTL已应用于眾(zhong)多NLP場(chang)景(jing)，主(zhu)要侧重于通过利(li)用来自相關(guan)活(huo)动的信(xin)號(hao)来提高训练任务或新領(ling)域(yu)的性能。 相比之下，基于指令的微调有助(zhu)于我(wo)们提高对前所未(wei)见问題(ti)的泛化性能。它是通过指令将所有任务組(zu)合成一个概(gai)念(nian)并通过在所有任务上分配(pei)模型的权重来一起训练它们来实现的。 什(shen)麽(me)是OPT？ 大型语言模型，即(ji)具有超过 1000 亿个参数的自然(ran)语言處(chu)理(li)系(xi)統(tong)，在过去(qu)幾(ji)年中改變(bian)了NLP和AI研究。 这些模型接受(shou)了大量(liang)不同文本的训练，展现出令人驚(jing)訝(ya)的新能力，可以生(sheng)成创意(yi)文本、解决基本数学问题、回(hui)答(da)閱(yue)读理解问题等(deng)等。 雖(sui)然在某(mou)些情(qing)況(kuang)下，公众可以通过付(fu)费 API 与这些模型进行交(jiao)互(hu)，但(dan)完整的研究访问权限仍(reng)然仅限于少数資(zi)源豐(feng)富(fu)的实驗(yan)室(shi)。 这种受限访问限制(zhi)了研究人员理解这些大型语言模型如何工作(zuo)以及为何工作的能力，阻(zu)礙(ai)了提高其魯(lu)棒(bang)性和減(jian)輕(qing)偏(pian)见等已知(zhi)问题的进展。 出于对开放科(ke)学的承(cheng)諾(nuo)，Meta AI于今年5月发布了Open Pretrained Transformer (OPT-175B)，这是一个具有 1750 亿参数的模型，在公共数据集上训练而成，之所以共享这个模型，Meta AI 希(xi)望(wang)更多的社区参与理解关于大模型的基本技术。 簡(jian)單(dan)来说，Meta将用于人工智能研究的大型语言模型访问权限开放給(gei)大众，从而实现大模型研究的人工智能民(min)主化。 与老(lao)版对比 根据Meta现在发布的IML版本经过微调，在自然语言任务上的表现比旧版OPT更好。 典(dian)型的语言任务包括回答问题、總(zong)结文本和翻(fan)译。 为了进行微调，研究人员使用了大約(yue)2000个自然语言任务。这些任务分为八个NLP基准（OPT-IML Bench），研究人员也提供(gong)了这些基准。 平均而言，以30B和175B模型为例，OPT-IML比OPT的零次学习准確(que)度提高了约 6-7%。在32次学习中，300亿参数的模型准确度有显著改进，1750亿参数的模型有轻微改进。 经过对比，Meta團(tuan)隊(dui)发现OPT-IML的性能在所有基准测试上都(dou)优于OPT，并且在零样本和少样本学习准确度方面，比其他基于指令微调的模型更具有竞争力。 参考(kao)资料(liao)： https://the-decoder.com/opt-iml-meta-releases-open-source-language-model-optimized-for-tasks/ https://wandb.ai/telidavies/ml-news/reports/OPT-IML-Meta-Releases-New-Instruction-Tuned-OPT-Models-NLP-Task-Benchmark--VmlldzozMjAzMzc1返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：