美容仪推广大作战，让你的皮肤重现青春
网络资源与美容仪推广大作战，让你的皮肤重现青春
在现代社会，拥有一张美丽的皮肤是每个女性的梦想。然而，随着环境污染和生活压力的增加，越来越多的人开始遭受皮肤问题的困扰。随着科技的发展，美容仪的出现已经帮助了许多人解决了这些问题。在这篇文章中，我们将从多个角度来探讨美容仪是如何重新定义皮肤护理的。
美容仪是如何工作的
美容仪是一种高科技的皮肤护理设备，其使用基于导入和导出原理。导入是指将营养成分导入到皮肤中，而导出是指将皮肤表面的污垢和毒素排出。
美容仪能够通过微电流、射频、激光和声波等技术来刺激皮肤的细胞，促进胶原蛋白的产生，从而达到紧致、淡斑、美白和消除皱纹的效果。此外，美容仪还可以改善毛孔粗大，淡化黑眼圈和眼袋，增强皮肤的保湿能力，使皮肤更加有光泽。
美容仪的优点
相对于传统的皮肤护理方法，美容仪具有许多优点。首先，美容仪是一种非侵入性的护理方法，不需要注射或手术，因此风险较小，效果也更加持久。
其次，美容仪可以根据不同的皮肤类型和需求进行定制化的护理，比如针对痘痘、雀斑、粉刺等问题，选择不同的功效模式，从而达到最佳的效果。
此外，随着美容仪的不断升级，许多智能化的美容仪已经能够连接智能手机应用程序，可以根据皮肤的状态和需求，提供个性化的使用建议和记录每次使用的效果，帮助用户更好地了解自己的皮肤，并进行科学有效的护理。
如何选择合适的美容仪
如今市场上的美容仪种类繁多，价格和品牌也各不相同。那么，如何选择合适的美容仪呢？
首先，我们应该了解自己的皮肤类型，选择适合自己和解决自己问题的美容仪。其次，我们应该选择知名品牌的美容仪，确保其技术和品质的可靠性。
最后，我们也可以参照其他用户的评价和经验，进行参考和选择，以确保选择的美容仪具有较高的性价比和使用效果。
美容仪未来的发展前景
美容仪作为一种新型的皮肤护理方式，未来的发展前景非常广阔。随着技术的不断进步，美容仪的功能将更加智能化和定制化，帮助用户更好地了解自己的皮肤问题并进行针对性的护理。
此外，随着消费者对健康和美容的需求不断增加，美容仪也将成为一种新型的消费趋势，在未来的市场中具有广阔的应用前景。
总结
总的来说，美容仪作为一种高科技的皮肤护理设备，已经成为许多人的首选。其具有非侵入性的特点、定制化的护理、智能化的使用方式以及广阔的发展前景，使得其在未来的皮肤护理市场中具有重要的地位和应用潜力。
问答话题
Q1：美容仪使用是否会有副作用？
美容仪使用时，如果使用不当或者使用不合适的产品，可能会引起皮肤过敏、瘙痒等问题。因此，在使用美容仪之前，应该了解自己的皮肤类型和需求，选择合适的产品和使用方式，并根据说明书进行正确的使用。
Q2：美容仪可以对所有皮肤问题进行解决吗？
美容仪不能对所有皮肤问题进行解决，其能够解决的问题包括淡化斑点、美白、紧致、消除皱纹等。对于其他皮肤问题，如痤疮、过敏等，应该选择其他的治疗方法。
Q3：美容仪使用的频率是多久一次？
美容仪使用的频率应该根据自己的皮肤类型和需求来定制。一般来说，使用频率最好是一周1-2次，每次使用时间不宜过长，以保证皮肤不受过度刺激。
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還(hai)提供了各(ge)種(zhong)压缩版(ban)本以適(shi)应不同的硬件配(pei)置(zhi)。 CPM-Ant 的五大卓越特性： （1）計(ji)算(suan)高效(xiao) 通(tong)过 BMTrain[1] 工(gong)具(ju)包(bao)，能夠(gou)充(chong)分(fen)利(li)用分布式计算資(zi)源的能力来高效训练大模型。 CPM-Ant 的训练持(chi)續(xu)了 68 天，花(hua)費(fei)了 43 萬(wan)人(ren)民(min)幣(bi)，是谷(gu)歌(ge)训练 T5-11B 模型約(yue) 130 万美(mei)元费用的 1/20。训练 CPM-Ant 的溫(wen)室(shi)氣(qi)体排(pai)放量约为 4872kg CO?e，而(er)训练 T5-11B 的排放量为 46.7t CO?e[9] ，CPM-Ant 的方案约为其(qi)排放量的 1/10。 （2）性能优异 借(jie)助 OpenDelta[3] 工具，能够非(fei)常(chang)方便(bian)地(di)通过增量微调將(jiang) CPM-Ant 适配到下遊(you)任(ren)務(wu)。 实验表(biao)明(ming)，CPM-Ant 僅(jin)仅微调了 6.3M 参数就在 3/6 个 CUGE 任务上(shang)取得了最好的结果。这一结果超(chao)越了其他(ta)全参数微调的模型，舉(ju)例(li)来说：CPM-Ant 的微调参数量仅为 CPM2（微调了 11B 参数） 的 0.06%。 （3）部(bu)署(shu)經(jing)濟(ji) 借助BMCook[7] 和 BMInf[4] 工具包，能够在有限(xian)的计算资源下驅(qu)動(dong) CPM-Ant。 基于 BMInf ，能够替(ti)代计算集(ji)群(qun) 在單(dan)塊(kuai) GPU 上進(jin)行大模型推理（即便是一块 GTX 1060 这樣(yang)的消(xiao)费級(ji)顯(xian)卡(ka)）。为了使(shi) CPM-Ant 的部署更(geng)加(jia)经济， OpenBMB 使用 BMCook 进一步(bu)将原(yuan)始的 10B 模型压缩为不同的版本。压缩后的模型（7B，3B，1B，300M）能够适应不同低资源場(chang)景(jing)下的需求。 （4）使用便捷(jie) 不管(guan)是原始 10B 模型还是相关的压缩版本，通过幾(ji)行代码就能够輕(qing)松(song)地加載(zai)与运行。 OpenBMB 也會(hui)将 CPM-Ant 加入到 ModelCenter[8] 中，對(dui)模型的进一步开发会變(bian)得更加容易(yi)。 （5）开放民主(zhu) CPM-Ant 的训练过程完全开放。 OpenBMB 发布了所(suo)有的代码、日志文件和模型存(cun)檔(dang)并提供开放獲(huo)取。CPM-Ant 也采(cai)用了允(yun)许商(shang)業(ye)化(hua)的开放许可协议。 一份完整的大模型训练实践 对于有能力进行大模型训练的廠(chang)商与研(yan)究(jiu)機(ji)構(gou)，CPM-Ant 训练过程提供了一份完整的中文大模型训练实戰(zhan)記(ji)錄(lu)。 OpenBMB 发布了 CPM-Live 系(xi)列(lie)模型的 模型設(she)计、训练方案、数據(ju)需求和实现代码。基于 CPM-Live 的模型架(jia)构，能够方便快(kuai)速(su)地设计实现大模型训练方案并整理相关的业务数据，完成模型预研和数据准備(bei)工作。 官(guan)方網(wang)站(zhan)中记录了训练过程中的 全部训练动態(tai)，包括(kuo)損(sun)失(shi)函(han)数、学習(xi)率(lv)、已(yi)学习数据、吞(tun)吐(tu)量、梯(ti)度(du)大小(xiao)、花费成本曲(qu)线，以及(ji)模型内部参数均值(zhi)和标准差(cha)实时展(zhan)示(shi)，通过这些(xie)训练动态，使用者能够快速診(zhen)斷(duan)模型训练过程是否(fou)出现問(wen)题。 模型训练内部参数实时展示 此(ci)外(wai)，OpenBMB 的研发同学每天实时更新 训练记录總(zong)结，总结内容包括损失值、梯度值、总体进展，还记录了遇(yu)到的一些问题和训练过程中的 bug，方便使用者提前(qian)了解(jie)模型训练过程中的可能会遇到的各种「坑(keng)」。 在模型训练「風(feng)平(ping)浪(lang)靜(jing)」的日子(zi)，研发小哥(ge)也会拋(pao)出一些名言名句(ju)、介(jie)紹(shao)一些最新論(lun)文、甚(shen)至(zhi)发起猜(cai)謎(mi)活(huo)动。 日志中的一次猜谜活动 除此之外，OpenBMB 还提供了 成本经济 的 训练方案，对于实際(ji)有大模型训练需求的企(qi)业，通过相关训练加速技(ji)術(shu)，训练成本已经降(jiang)低到可以接(jie)受(shou)的水(shui)平。 使用 BMTrain[1] 工具包，百亿大模型 CPM-Ant 训练的算力花费仅 43 万人民币（當(dang)前花费依(yi)照(zhao)公有雲(yun)價(jia)格(ge)计算，实际成本会更低），是 11B 大模型 T5 外界(jie)估(gu)算成本 130 万美元的约 1/20！ 一份屢(lv)创 SOTA 的高效微调方案 CPM-Ant 如(ru)何(he)帮助我们进行下游任务适配？ 对于大模型研究者，OpenBMB 提供了一份基于参数高效微调的大模型性能評(ping)测方案，方便快速进行下游任务适配并评测模型性能。 使用参数高效微调，即增量微调（delta tuning）来评估 CPM-Ant 在六(liu)个下游任务上的性能。实验中采用了 LoRA[2] ，它在每个注意(yi)層(ceng)中插(cha)入了兩(liang)个可调整的低秩(zhi)矩(ju)陣(zhen)，并凍(dong)结了原始模型的所有参数。使用这种方法，每个任务只微调了 6.3M 的参数，仅占(zhan)总参数的 0.067%。 在 OpenDelta[3] 的帮助下，OpenBMB 进行了所有的实验，而沒(mei)有修(xiu)改(gai)原始模型的代码。需要指(zhi)出的是，在下游任务上评测 CPM-Ant 模型时，没有使用任何数据增強(qiang)的方法。实验结果如下表所示： 可以看到，在仅微调極(ji)少(shao)参数的情(qing)況(kuang)下，OpenBMB 的模型在三(san)个数据集上的性能已经超过了 CPM-2 和源 1.0。 有些任务（例如 LCSTS）在微调参数极少时可能会比(bi)較(jiao)难以学习， CPM-Live 的训练过程将会持续进行，在各个任务上的性能也会被(bei)进一步打(da)磨(mo)。 感(gan)興(xing)趣的同学，可訪(fang)问下方 GitHub 鏈(lian)接，搶(qiang)先体验下 CPM-Ant 和 OpenDelta，进一步探(tan)索(suo) CPM-Ant 在其他任务上的能力！ https://github.com/OpenBMB/CPM-Live 一系列硬件友好的推理方式 大模型性能固(gu)然(ran)驚(jing)艷(yan)，但(dan)高昂的硬件要求和运行成本一直困扰著(zhe)许多(duo)使用者。对于大模型使用者，OpenBMB提供了一系列硬件友好的使用方式，能够较为方便地在不同硬件环境下运行不同的模型版本。 使用 BMInf[4] 工具包， CPM-Ant 可以在单卡 1060 这样的 低资源环境 中运行！ 除此之外，OpenBMB 还将 CPM-Ant 进行了压缩。这些压缩的模型包括 CPM-Ant-7B/3B/1B/0.3B。而所有这些模型压缩尺(chi)寸(cun)都可以对应于现有的开源预训练语言模型的经典(dian)尺寸。 考慮(lv)到用户可能会在发布的檢(jian)查(zha)點(dian)上进行进一步的开发，OpenBMB 主要使用 任务無(wu)关的结构化剪(jian)枝(zhi) 来压缩 CPM-Ant。剪枝过程也是漸(jian)进的，即從(cong) 10B 到 7B，从 7B 到 3B，从 3B 到 1B，最后从 1B 到 0.3B。 在具体的剪枝过程中，OpenBMB 会训练一个 动态的可学习的掩(yan)码矩阵，然后用这个掩码矩阵来 裁(cai)剪相应的参数。最后，根(gen)据掩码矩阵的閾(yu)值修剪参数，該(gai)阈值是根据目标稀(xi)疏(shu)度確(que)定(ding)的。更多压缩的細(xi)节可以参考技术博(bo)客(ke)[5] 。 下表展示了模型压缩的结果： 硬核(he)的内容講(jiang)完了，那(na)么大模型到底(di)怎(zen)么帮我们「取标题」呢(ne)？ 一款(kuan)出乎(hu)意料(liao)的大模型趣味应用 基于 CPM-Ant，所有大模型开发者与愛(ai)好者都可以开发感兴趣的文本趣味应用。 为了进一步验證(zheng)模型的有效性并提供範(fan)例，OpenBMB 在 CPM-Ant 基礎(chu)上微调了一个 劲爆标题生成器 以展示模型能力。 只需要把正文内容粘(zhan)貼(tie)到下方文本框(kuang)，一键点擊(ji)生成，就可以得到大模型提供的劲爆标题！ CPM-Ant 成果报告首发文章标题即由生成器生成 这款 demo将不断被打磨，并在未(wei)来添(tian)加更多的特殊(shu)效果，增强用户体验 感兴趣的用户也可以使用 CPM-Ant 构建(jian)自(zi)己(ji)的展示应用。如果有任何应用想法、需要技术支(zhi)持或(huo)者在使用 demo 过程中遇到任何问题，可以隨(sui)时在 CPM-Live 论壇(tan)[6] 发起討(tao)论！ CPM-Ant 的发布是 CPM-Live 的第一个里程碑，但也仅仅是训练的第一期(qi)，未来OpenBMB还会繼(ji)续进行一系列训练。 簡(jian)单劇(ju)透(tou)一下，下一期的训练中将新增多语言支持、结构化输入输出等新特性，歡(huan)迎(ying)大家(jia)继续关注！ 傳(chuan)送(song)門(men)｜項(xiang)目链接 项目 GitHub 地址(zhi)： https://github.com/OpenBMB/CPM-Live Demo 体验地址（仅限 PC 访问）： https://live.openbmb.org/ant 参考资料： BMTrain: https://github.com/OpenBMB/BMTrain LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models. ICLR 2021. OpenDelta: https://github.com/thunlp/OpenDelta BMInf: https://github.com/OpenBMB/BMInf 技术博客：https://www.openbmb.org/community/blogs/blogpage?id=98afef2ce45f4fe9a4bc15a66d7ccb92 CPM-Live 论坛： https://github.com/OpenBMB/CPM-Live/discussions/categories/application-ideas-%E5%BA%94%E7%94%A8%E6%83%B3%E6%B3%95 BMCook: https://github.com/OpenBMB/BMCook Model Center: https://github.com/OpenBMB/ModelCenter 《Carbon emissions and large neural network training》. https://arxiv.org/pdf/2104.10350.pdf返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查看更多 責(ze)任编辑：