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SFT垂直领域任务说明与示例

在进行模型训练时,混合高质量垂直任务数据,有助于您提升目标任务能力,如知识问答、文本创作、推理、标题生成等。本平台提供20余种SFT垂直领域语料,各个任务的说明和数据示例如下表所示:

任务 任务描述 Prompt示例 Response示例
知识问答 知识问答类任务可分为两类,主观知识问答侧重获取个人见解、经验和观点,答案因人而异;客观知识问答则涉及可验证的事实和数据,答案基于可靠资料和逻辑推理,强调客观性和真实性。 中国首都在哪? 北京
文本创作 文本创作是指各类的文案、文学、创意等写作任务。文本创作可以涉及多种体裁,包括但不限于小说、诗歌、散文、剧本、广告文案、新闻报道、科技文档等。 圣诞节快到了,请帮我写一段祝福语 当然可以!以下是一段温馨的圣诞节祝福语:
亲爱的朋友,
随着圣诞节的临近,愿这份节日的喜悦伴随你左右。愿你在闪烁的灯光中感受到温暖的祝福,愿每一个笑容都带来无尽的快乐。在这特殊的时刻,祝你与家人团聚,心中充满爱与和平。愿新的一年带给你更多的希望与美好,心想事成,幸福常伴!
圣诞快乐!
希望这段祝福语能够传递你的心意!
翻译 翻译是指将一种语言的文字内容转换成另一种语言的任务。 请帮我翻译这句话:“We all make choices, but in the end our choices make us.” 我们都要做很多选择,但最终我们所做的选择成就了我们。
角色扮演 角色扮演任务是指使用大型语言模型进行角色扮演对话。在这个任务中,用户可以与大模型进行各类对话交互,大模型根据对话的内容和扮演的角色特点来生成回复,该任务经常被用于娱乐、教育等场景。 请模范林黛玉和用户进行对话\n 输入:你的兴趣爱好是什么 林黛玉:我的兴趣爱好么?我自幼喜爱吟诗作对,尤其是在大观园中,看到美景良辰,总忍不住提笔写下几句呢。此外,我也喜欢读书作画,有时候听听音乐,也觉得颇为怡然。你呢?你的兴趣爱好是什么?
风格定制 风格定制任务是指通过特定风格类描述定制,使得大模型在生成文本时符合特定的风格要求。通过这种方式,可以定制语言模型的回复风格,使其更符合特定应用场景或个人喜好。 “你是一位讲话毒舌的人”,“我很想出去旅游” “那先检查一下你的钱包,如果里面有足够的钱,那就去吧。不然,宅在家里也是一种选择。”
表格问答 表格问答指根据给定的表格信息进行问答的任务,要求模型能够从表格中提取信息,并回答相关问题。 ### 工资表

| 员工编号 | 姓名 | 职位 | 基本工资 | 津贴 | 奖金 | 扣款 | 总工资 |
|----------|--------|--------------|----------|--------|--------|--------|---------|
| 001 | 张三 | 软件工程师 | 8000 | 1000 | 500 | 200 | 8700
| | 002 | 李四 | 产品经理 | 9000 | 1200 | 700 | 300 | 10000
| | 003 | 王五 | 数据分析师 | 7500 | 800 | 600 | 150 | 8700
| | 004 | 赵六 | UI设计师 | 7200 | 900 | 500 | 100 | 8400
| | 005 | 钱七 | 测试工程师 | 7000 | 700 | 400 | 200 | 6900 |
请帮我计算这家公司的平均工资
当然可以!为了计算平均工资,我们需要将所有员工的总工资相加,然后除以员工的总人数。根据之前提供的工资表,以下是每位员工的总工资:
| 员工编号 | 姓名 | 总工资 |
|----------|--------|---------|
| 001 | 张三 | 8700 |
| 002 | 李四 | 10000 |
| 003 | 王五 | 8700 |
| 004 | 赵六 | 8400 |
| 005 | 钱七 | 6900 |

### 总工资计算
1. 张三的工资: 8700
2. 李四的工资: 10000
3. 王五的工资: 8700
4. 赵六的工资: 8400
5. 钱七的工资: 6900

#### 总和: [ 8700 + 10000 + 8700 + 8400 + 6900 = 42700 ]

### 平均工资计算
- 员工总数: 5
- 平均工资 = 总工资 / 员工总数 [ \text{平均工资} = \frac{42700}{5} = 8540 ]

### 结果
因此,这个工资表中员工的平均工资为 8540。如果你有其他问题或需要进一步的计算,请告诉我!
信息抽取 信息抽取指从非结构化或半结构化的文本中抽取特定信息的任务,要求模型能够准确地找到并提取出需要的信息。 请帮我提取会议通知的时间和地点以及会议主题,以下是会议通知:我们将于2023年11月15日在上海举行年度技术大会,会议主题为‘未来科技的趋势与挑战’。邀请各界专家分享见解。在这次大会上,我们将安排一系列精彩的演讲和讨论环节,涵盖人工智能、区块链、物联网等前沿技术的最新发展。与会的专家将分享他们在各自领域的研究成果和实践经验,探讨如何应对未来科技带来的机遇与挑战。\n此外,我们还将设立圆桌论坛,鼓励与会者积极参与讨论,交流思想。参与者可以在论坛上提出自己的问题,与专家面对面交流,获取更深入的见解。\n为了促进各界的合作与交流,我们将提供网络交流平台,方便与会者在会后继续保持联系,共同探索未来科技的可能性。我们期待您的参与,一起见证和推动科技的进步与创新!请您提前注册,以便我们为您提供最佳的会议体验。 根据您提供的会议通知,以下是提取的关键信息: 时间: 2023年11月15日 地点: 上海 会议主题: 未来科技的趋势与挑战 如果需要进一步的信息提取或处理,请随时告诉我!
指令理解 指令理解指理解用户给出的指令或命令的任务,并作出相应的合理动作或回答。包含了多种指令理解任务的组合。 判断所给出这两段话的语义是否一致。\n\n\n第一个句子:“我不喜欢吃苹果”\n第二个句子:“大部分水果我都喜欢除了苹果” 这两段话的语义基本一致。
第一个句子“我不喜欢吃苹果”明确表达了对苹果的厌恶。
第二个句子“大部分水果我都喜欢除了苹果”则说明了对大多数水果的喜爱,但也明确指出苹果是一个例外。
因此,两个句子都传达了对苹果的负面态度,可以认为它们的语义是一致的。
标题生成 标题生成指根据给定的内容生成相应的标题的任务,要求模型能够准确抓住文本的核心信息,并生成简洁而具有概括性的标题。 请生成东北旅游推文的标题 当然可以!以下是一些关于东北旅游的推文标题示例,旨在吸引读者的兴趣,展示东北的美丽风景和独特文化:

东北旅游推文标题示例
“冰雪奇缘:探索东北冬季的魔幻世界”
“东北人情味:一场温暖的乡村旅行”
“走进东北:五大必游城市推荐”
“舌尖上的东北:品味地道美食之旅”
“秋天的童话:东北最美的红叶景点”
“自然与历史的交融:东北经典景点一览”
“东北的四季之美:每个季节都有独特的风景”
“非去不可的东北雪乡:感受冰雪世界的魅力”
“从沈阳到哈尔滨:一条完美的东北自驾游路线”
“东北文化探秘:传统民俗与现代生活的碰撞”
“带你领略东北的原始风光:大自然的馈赠”
“冬季运动爱好者的天堂:东北滑雪场推荐”
“东北的温泉之旅:放松身心的最佳选择”
“摄影爱好者的天堂:捕捉东北的绝美瞬间”
“带着孩子去东北:亲子游的快乐体验”
这些标题可以引导读者关注东北的自然美景、文化特色和旅游活动,激发他们的旅行灵感。如果你有特定的方向或者主题,也可以告诉我,我可以为你提供更个性化的标题建议!
问题生成 问题生成指根据给定的内容生成相应的问题的任务,要求模型能够从文本中提取出问题的关键信息,并生成符合规范的问题。 LLM的特点和应用:
大规模数据训练: LLM通常在非常大的文本数据集上进行训练,涵盖多种主题和语言。这使得它们在理解和生成语言时表现出色。

上下文理解: 这些模型能够理解上下文信息,从而生成更加连贯和相关的文本。

多种任务: LLM可以用于多种自然语言处理任务,如文本生成、翻译、问答、摘要、情感分析等。

预训练与微调: LLM通常采用预训练和微调的策略。首先在大规模数据集上进行预训练,然后针对特定任务进行微调,以提高在该任务上的性能。

应用广泛: LLM被广泛应用于聊天机器人、虚拟助手、内容生成、教育、客服等领域。

伦理与安全: 由于LLM的强大能力,它们也引发了一些伦理和安全方面的讨论,例如生成虚假信息、偏见和隐私问题等。 请基于上述的文档,生成两个问题
当然可以!以下是两个问题:
1. 预训练和微调的过程对LLM的性能提升有多大影响?可以举例说明吗?
2. LLM在教育领域的应用有哪些具体实例,它们是如何改善学习体验的?
示例学习 示例学习(In-context Learning)指通过给定的示例来理解任务的要求,要求模型能够从示例中学习到通用的模式或规律,并应用到类似的任务中。 你是一个情感分析器,能对用户输入的评论进行情感判断,如果是消极情绪,请输出消极,如果是积极情绪,请输出积极,以下是几个输入输出示例: 示例一: 输入:这个鞋子很硬,穿起来走路刮脚 输出:消极 示例二: 输入:屏幕清晰,电池耐用; 输出:积极 请根据上述示例格式输出: 输入: 大衣洗了两次就开始浮毛了,而且质量看着不是很好 消极
文本属性分析 文本属性分析指分析文本中的属性或特征的任务,要求模型能够识别文本中的各种属性,如观点、主题、意图等。 请判断以下评论属于积极情绪还是消极情绪:
输入:屏幕清晰,电池耐用
输出:积极
摘要 摘要指对文本进行概括性提取的任务,要求模型能够从文本中提取出最重要或最具代表性的信息,生成简洁而完整的摘要。 请阅读以下文档: 冬季洗澡注意事项 随着气温的降低,洗澡时需要格外小心。以下是五个重要的注意事项,帮助您在寒冷的天气中安全舒适地洗澡。

正确的洗澡顺序
在寒冷的天气里,建议不要先洗头再洗身体,以避免对脑部造成不适。因为低温环境下,洗澡前后血压会发生较大变化,容易引发中风。建议的洗澡顺序是:先洗脸,然后冲洗身体,最后清洁头发。这种顺序能有效减少心脑血管的不适,特别适合有基础疾病的人群。

水温不宜过高
在寒冷的天气中,身体的血管会收缩,造成血压升高。当您进入浴室并开始洗澡时,体温快速上升,血压会随之升高。适应水温后,血压又会降低,导致忽高忽低的情况,这样很容易引发中风。因此,水温应保持在温暖而非热的状态。理想水温在38~40℃之间,42℃或更高则可能过热。即使您觉得自己健康,40岁以上的人在洗澡时也应确保浴室温暖,建议浴室温度保持在约25℃。

控制洗澡时间
冬季洗澡的时间最好控制在10到15分钟以内,不建议超过20分钟。过长的洗澡时间可能会破坏皮肤的油脂平衡,尤其是在干燥的冬季,长时间待在浴室容易导致皮肤干燥、瘙痒和脱屑。

轻柔搓澡
皮肤是人体最大的器官,作为第一道防线,需保持适当的清洁。频繁且用力的清洁会导致皮脂腺分泌不足,引发干燥、起皮和皲裂等问题,甚至可能降低皮肤的抵抗力,诱发或加重皮肤病。

关注儿童和老年人
儿童的洗澡频率建议为每周2至3次,因为他们的皮肤正处于成长阶段,厚度仅为成年人三分之一,过于频繁的洗浴会导致皮肤干燥和瘙痒。洗澡水温建议不超过38℃,每次洗澡时间控制在10分钟以内,最好提前加热浴室以防着凉。
老年人则建议每周洗澡1次或每半月2至3次,淋浴时间不超过5分钟,水温应在40℃以下,动作应尽量轻柔。有基础疾病的老年人在洗澡时更要控制力度和水温,提前将浴室温度调高,洗澡后可以喝一小杯温开水,以防摔倒和着凉。

通过遵循以上几个要点,您可以在寒冷的冬季中享受安全、舒适的洗澡体验。
请生成上述文档摘要:
### 冬季洗澡注意事项摘要

随着气温降低,洗澡时需特别注意以下五点,以确保安全与舒适:
1. 洗澡顺序:在寒冷天气中,建议顺序为先洗脸、再洗身体,最后洗头,以减少脑部不适和中风风险。
2. 水温控制:水温应保持在38~40℃之间,避免过热。40岁以上的人应确保浴室温暖,建议温度约为25℃。
3. 洗澡时间:冬季洗澡时间应控制在10到15分钟以内,最长不超过20分钟,以防皮肤干燥和瘙痒。
4. 轻柔搓澡:应避免用力清洁,频繁清洗可能导致皮肤干燥和抵抗力下降。
5. 儿童与老年人:儿童每周洗澡2至3次,水温不超过38℃,每次不超过10分钟;老年人建议每周洗澡1次,每次不超过5分钟,水温在40℃以下,并注意温暖的浴室环境。 遵循这些建议,可以帮助您在冬季享受安全、舒适的洗澡体验。
语言推理 语言推理指理解和推断文本中的逻辑关系和语义关系的任务,要求模型能够根据文本内容进行推理和判断。 如果A比B多跑了100米,B比C多跑了50米,\n那么C比A少跑多少? 假设C跑的距离为 ( x ) 米。
根据题意:
- B比C多跑了50米,所以B跑的距离为 ( x + 50 ) 米。
- A比B多跑了100米,所以A跑的距离为 ( (x + 50) + 100 = x + 150 ) 米。
现在我们要计算C比A少跑的距离: [ A - C = (x + 150) - x = 150 \text{ 米} ]
因此,C比A少跑150米。
阅读理解 阅读理解指理解和回答与给定文本相关的问题的任务,要求模型能够从文本中获取必要的信息,并作出准确的回答。 请根据以下说明书,回答用户问题。
# 空调使用说明书
## 目录

1. 产品介绍
2. 安全注意事项
3. 安装指南
4. 操作说明
5. 日常维护
6. 故障排除
7. 技术参数
8. 客户服务
---
## 1. 产品介绍
感谢您购买我们的空调产品。本空调采用先进的制冷、制热技术,旨在为您提供舒适的室内环境。请在使用前仔细阅读本说明书,以便充分了解其功能和使用方法。
## 2. 安全注意事项
- 电源要求:请确保插座电压与产品要求一致,避免使用不合格的插座。
- 防水防潮:请勿在潮湿或多水的环境中使用空调,以免造成电器故障。
- 避免阻挡:确保空调出风口和进风口畅通,避免杂物阻挡。
- 定期检查:定期检查电源线和插头是否完好,如发现损坏,请及时更换。
- 儿童安全:请将遥控器和操作面板放在儿童无法接触的地方。
## 3. 安装指南
- 选择安装地点:选择通风良好的位置,远离热源和直接阳光照射。
- 安装高度:室内机应安装在离地面至少2.3米的高度。
- 排水管:确保排水管畅通,避免漏水。
- 专业安装:建议由专业人员进行安装,以确保安全和效果。
## 4. 操作说明
### 4.1 开机与关机
- 开机:按下遥控器上的“开/关”按钮,或直接按空调面板上的开关。
- 关机:再次按下“开/关”按钮即可关闭空调。
### 4.2 模式选择
- 制冷模式:适合夏季使用,按“模式”按钮选择“制冷”。
- 制热模式:适合冬季使用,按“模式”按钮选择“制热”。
- 除湿模式:适用于潮湿天气,按“模式”按钮选择“除湿”。
- 送风模式:仅循环空气,不制冷或制热,按“模式”按钮选择“送风”。
### 4.3 温度设置
使用遥控器上的“温度 +/-”按钮调整所需的室内温度。
### 4.4 风速调节
按“风速”按钮选择低、中、高三种风速。
### 4.5 定时功能
- 定时开机:设置所需的开机时间。
- 定时关机:设置所需的关机时间。
## 5. 日常维护
- 清洁滤网:定期(建议每月)清洁空调滤网,以保证空气流通。
- 外部清洁:定期用湿布擦拭空调外壳,避免积尘。
- 专业保养:每年请专业人员进行一次全面检查和清洁。
## 6. 故障排除
| 故障现象 | 可能原因 | 解决方法 |
|------------------|--------------------|-------------------|
| 空调不工作 | 电源未接通 | 检查电源插头及线路 |
| 风速异常 | 滤网脏堵 | 清洁或更换滤网 |
| 制冷/制热效果差 | 制冷剂不足 | 请专业人员检查 |
| 运行噪音过大 | 外部环境问题或内部故障 | 检查周围环境或联系服务中心 |
## 7. 技术参数
- 制冷能力:XXXX BTU
- 制热能力:XXXX BTU
- 能效等级:XXXX
- 电源电压:XXXX V
- 频率:XXXX Hz
- 适用面积:XXXX 平方米
## 8. 客户服务
如果您在使用过程中有任何问题,请联系我们的客户服务中心:
- 服务热线:XXXX-XXXXXXX
- 邮箱:support@example.com
- 官方网站www.example.com
感谢您选择我们的空调产品,祝您使用愉快!

用户:请问有空调风速有哪几档
空调风速有三档可以调节:低、中、高。您可以按下“风速”按钮选择所需的风速。
文本分类 文本分类指将文本分类到预定义类别的任务,要求模型能够根据文本内容确定其所属的类别或标签。 你擅长解读用户意图,请从意图列表中选择正确的意图返回:
意图列表如下:
[“查询天气”, “订车票”, “订电影票”]
用户:不知道明天天气怎样呢?
输出:
输出:查询天气
Json 转文本 Json转文本指将结构化的Json数据转换为可读的自然语言文本。这项任务在很多应用场景中都很有用,比如生成报告、用户界面展示、自然语言接口等。 user:请帮我检索助眠轻音乐\n调用工具进行返回的结果如下:{\n "Error": "The security certificate has expired",\n "Code": -1\n}\n\n\n 输出规范\n 根据工具输出的数据,如果错误代码为-1,则用户的身份验证已过期。\n\n 你的回复: 抱歉,您的身份验证已过期,请重新登陆。
代码生成 代码生成指根据给定的要求生成相应的代码的任务,要求模型能够理解代码的要求,并生成符合要求的代码。 你是一个python工程师,请帮我实现多进程调用func_a 的代码 当然可以!在 Python 中,可以使用 multiprocessing 模块来实现多进程调用函数。下面是一个简单的示例,展示如何使用多进程来调用 func_a 函数。

### 示例代码
python import multiprocessing import time # 定义要调用的函数 def func_a(x): print(f"Process {x} is starting...") time.sleep(2) # 模拟一些耗时操作 print(f"Process {x} has finished.") if __name__ == '__main__': # 创建一个进程列表 processes = [] # 启动多个进程调用 func_a for i in range(5): # 这里我们启动 5 个进程 p = multiprocessing.Process(target=func_a, args=(i,)) processes.append(p) p.start() # 等待所有进程完成 for p in processes: p.join() print("All processes have finished.")

### 代码说明
1. 导入模块:导入 multiprocessing 模块来使用多进程功能。
2. 定义函数:定义 func_a 函数,这个函数会在每个进程中运行。这里使用 time.sleep(2) 模拟一个耗时操作。
3. 主程序
- 使用 if __name__ == '__main__': 保护主程序,以避免 Windows 下的多进程问题。
- 创建一个空的进程列表 processes
- 使用 for 循环创建并启动多个进程 (Process 对象),每个进程调用 func_a 函数,并传入不同的参数。
- 使用 p.start() 启动每个进程。
- 使用 p.join() 等待每个进程完成。
4. 输出结果:程序将输出每个进程的开始和结束信息,以及所有进程完成后的信息。
### 运行结果 运行该代码时,您会看到五个进程同时开始执行 func_a,并在经过大约 2 秒后完成。
### 注意事项
- 多进程适合 CPU 密集型任务,而对于 I/O 密集型任务,通常使用多线程会更有效。
- 在 Windows 系统上,确保使用 if __name__ == '__main__': 保护主程序,以避免进程递归创建的问题。
- 根据您的具体需求,您可以调整进程数量和函数实现。
代码纠错 代码纠错指检测和修正代码中的错误的任务,要求模型能够识别代码中的错误,并提供正确的修正建议。 你是一位python工程师,擅长debug代码,请帮我检查以下代码判断是否存在问题:
def access_element(arr, index):
return arr[index]
my_array = [10, 20, 30, 40, 50]
index_to_access = 5
result = access_element(my_array, index_to_access)
你提供的代码确实存在一些问题,主要是因为数组越界和代码缩进的问题。让我们逐步分析并修复这些问题。

### 原始代码
python def access_element(arr, index): return arr[index] # 这里缺少缩进 my_array = [10, 20, 30, 40, 50] index_to_access = 5 result = access_element(my_array, index_to_access)

### 代码中的问题
1. 缩进问题:在 Python 中,函数体需要有适当的缩进。return arr[index] 应该缩进到函数 access_element 的内部。
2. 数组越界:你尝试访问的索引 5 超出了 my_array 的有效范围。my_array 的有效索引是 04,因此访问 index_to_access5 时会引发 IndexError

### 修复后的代码 下面是修复后的代码,包含了缩进和异常处理,以避免数组越界的问题:
python def access_element(arr, index): return arr[index] # 正确缩进 my_array = [10, 20, 30, 40, 50] index_to_access = 5 # 这个索引超出了数组的长度 try: result = access_element(my_array, index_to_access) print("Element at index", index_to_access, "is", result) except IndexError as e: print("Error: Array index out of bounds:", e)

### 运行结果
运行修复后的代码将输出:
Error: Array index out of bounds: list index out of range

### 总结
- 缩进:确保函数体内的代码有正确的缩进。
- 数组越界:在访问数组之前,可以加入检查,确保索引在有效范围内,或者使用异常处理来捕获潜在的错误。

如果你希望在访问之前检查索引,可以这样修改函数:
python def access_element(arr, index): if index < 0 or index >= len(arr): raise IndexError("Index out of bounds") return arr[index]
这样可以在访问数组之前捕获越界错误,提供更友好的错误处理。
代码解释 代码解释指解释代码功能和逻辑的任务,要求模型能够理解代码的功能和实现方式,并用易于理解的语言进行解释。 请帮我解释这段代码:
"""def fibonacci(n):
sequence = []
a, b = 0, 1
for _ in range(n):
sequence.append(a)
a, b = b, a + b
return sequence
num_terms = 10
fib_sequence = fibonacci(num_terms)
print(fib_sequence)"""
当然可以!以下是对你提供的斐波那契数列代码的逐行解释:
def fibonacci(n):
这行定义了一个名为 fibonacci 的函数,该函数接受一个参数 n,表示希望生成的斐波那契数列的项数。
sequence = []
这里创建了一个空列表 sequence,用于存储生成的斐波那契数列的数值。
a, b = 0, 1
这行代码初始化了两个变量 a 和 b。a 被赋值为 0,b 被赋值为 1。这两个变量代表斐波那契数列的前两个数。
for in range(n):
这一行开始了一个循环,循环的次数为 n(即希望生成的斐波那契数的项数)。
是一个常用的变量名,用于表示该变量的值不会被使用。
sequence.append(a) 在每次循环中,将当前的 a 值(斐波那契数列中的一个数)添加到 sequence 列表中。
a, b = b, a + b
这行代码使用元组解包的方式同时更新 a 和 b 的值。新的 a 赋值为当前的 b,新的 b 赋值为当前的 a + b。这实现了斐波那契数列的递推关系:下一个数等于前两个数的和。
return sequence
当循环结束后,函数返回生成的斐波那契数列 sequence。
# 输入想要生成的斐波那契数列的项数
num_terms = 10
这里定义了一个变量 num_terms,并将其设置为 10,表示我们希望生成前 10 项的斐波那契数列。
fib_sequence = fibonacci(num_terms) 调用 fibonacci 函数,并将 num_terms 作为参数传入。函数返回的斐波那契数列被存储在变量 fib_sequence 中。
print(fib_sequence)
最后,这行代码将生成的斐波那契数列打印到控制台。
总结一下,这段代码定义了一个生成斐波那契数列的函数,并通过调用这个函数来生成前 10 项的斐波那契数列并打印出来。
理科试题 理科试题指涉及自然科学知识的试题,要求模型能够理解科学知识,并回答相关问题。例如各学段的数学题目。 1. 细胞是生物体结构和功能的基本单位。下列叙述正确的是( )
A. 病毒通常是由蛋白质外壳和核酸构成的单细胞生物
B. 原核生物因为没有线粒体所以都不能进行有氧呼吸
C. 哺乳动物同一个体中细胞的染色体数目有可能不同
D. 小麦根细胞吸收离子消耗的ATP主要由叶绿体产生
正确的叙述是:
C. 哺乳动物同一个体中细胞的染色体数目有可能不同
解释:
A选项错误:病毒不是细胞生物,它们是由蛋白质外壳和核酸构成的,但不属于单细胞生物。
B选项错误:原核生物虽然没有线粒体,但有些原核生物如好氧细菌可以通过细胞膜的折叠进行有氧呼吸。
C选项正确:在哺乳动物体内,不同类型的细胞可能存在不同的染色体数目。例如,生殖细胞(如精子和卵子)是单倍体,而体细胞是二倍体。
D选项错误:小麦根细胞吸收离子消耗的ATP主要由线粒体产生,而非叶绿体。叶绿体主要进行光合作用,而根细胞通常不含叶绿体。
多轮对话 多轮对话是指进行多轮交互的对话任务,要求模型能够理解上下文,并进行连贯和合理的对话。 “东北有哪些地方好玩”,“特色美食是什么” “东北地区包括中国的辽宁省、吉林省和黑龙江省,这里有许多值得游玩的景点和特色体验。以下是一些推荐的地方:
### 辽宁省
1. 大连:以美丽的海滨风光和宜人的气候著称,可以游览大连老虎滩海洋公园和金石滩国家旅游度假区。
2. 沈阳故宫:中国现存仅次于故宫的古代宫殿建筑,具有重要的历史和文化价值。
3. 本溪水洞:世界上最长的可供游船通过的地下暗河,奇特的地质景观很值得一看。

### 吉林省
1. 长白山:以其壮观的天池和丰富的自然资源著称,是滑雪和赏秋的热门目的地。
2. 吉林市雾凇岛:冬季雾凇美景享誉全国,是摄影爱好者的天堂。
3. 延吉和图们:这两个城市展示了独特的朝鲜族文化,可以品尝正宗韩国料理。

### 黑龙江省
1. 哈尔滨:以冰雪大世界和中央大街闻名,每年冬季吸引大量游客前来观赏冰雕和体验冰雪文化。
2. 五大连池:以火山地貌和矿泉水闻名,是一个集休闲、疗养、观光为一体的自然景区。
3. 漠河北极村:中国最北端的村子,可以体验极昼现象,并打卡“中国北极点”。 这些地点各具特色,可以满足不同兴趣的游客,无论是自然风光、文化体验还是美食享受,东北地区都能提供丰富的选择。”, “东北地区以其丰富的饮食文化和独特的烹饪方式而闻名,下面是一些特色美食:

### 辽宁省
1. 小鸡炖蘑菇:用仔鸡和东北特有的榛蘑炖制而成,味道鲜美,营养丰富。
2. 铁锅炖大鹅:以大锅炖煮的方法制作,多加入土豆、豆角等,味道浓郁。
3. 大连海鲜:由于大连靠海,可以品尝到新鲜的海鲜如扇贝、海螺、海参等。

### 吉林省
1. 冷面:朝鲜族传统美食,特别适合夏天食用,面条劲道,汤底清爽。
2. 打糕:用糯米打制而成,是朝鲜族特有的小吃,可以搭配红豆馅等。
3. 长白山的蓝莓和木耳:长白山地区盛产蓝莓和木耳,自然环境优越,品质上乘。

### 黑龙江省
1. 锅包肉:一种酸甜口味的炸猪肉,是哈尔滨的代表菜之一。
2. 杀猪菜:传统东北农家菜之一,通常用新鲜的猪肉和酸菜炖煮,味道朴实。
3. 哈尔滨红肠:受俄罗斯风味影响的肉肠,具有独特的烟熏香味。 这些美食展现了东北地区的文化与风土,是当地人智慧与劳动的结晶,也是游客体验当地生活的重要途径。每个菜品都有其独特的历史背景和做法,值得品尝和了解。”
专业考试 专业考试是指涉及专业知识的考试题目(主要为文科类),要求模型能够理解专业知识,并作出准确的回答或解释。 在战国时期各国纷纷变法,在政治、经济、军事、社会制度等各个方面进行改革。其主要目的是(  )
A.提高百姓的生活水平
B.富国强兵,争取战争胜利
C.恢复西周的礼乐制度
D.招揽人才,提高士的地位 请选择正确的答案并解释
正确答案是B.富国强兵,争取战争胜利。
解释:战国时期,各诸侯国之间竞争激烈,战争频繁。为了提高综合国力和军事能力,各国普遍推行变法,以增强实力,争夺霸主地位。变法的核心目的是通过改革政治、经济、和军事制度来实现富国强兵,从而在战争中取得优势。另外,虽然变法可能间接提高百姓的生活水平或招揽人才,但这些并不是变法的主要目标。
Agent Agent场景指的是智能助手根据用户请求执行特定任务,如查询信息或执行服务。 {"tools": [{"type": "function", "function": {"name": "location_toilet", "description": "查询最近的厕所", "parameters": {"type": "object", "properties": {"location": {"type": "string", "description": "搜索最近的公厕"}, "required": ["location"]}}}], "src": ["帮我找下这附近的厕所"] "{\n "tool_calls": [\n {\n "name": "chat",\n "content": "请问您现在的位置"\n }\n ]\n}"
NL2SQL NL2SQL指将自然语言转换成结构化查询语言的任务,要求模型能够理解自然语言的意图,并将其转换成能够执行的SQL查询语句。 product表中的字段包括product_id、product_name、create_time、price,它们分别表示商品ID、商品名、上架时间、价格。用SQL语句查询2024年上架的商品中价格最高的商品 要查询2024年上架的商品中价格最高的商品,你可以使用SQL语句中的WHERE子句进行筛选,结合ORDER BY子句按价格降序排序,然后使用LIMIT子句获取价格最高的商品。以下是具体的SQL查询语句:
sql SELECT product_id, product_name, create_time, price FROM product WHERE YEAR(create_time) = 2024 ORDER BY price DESC LIMIT 1;
这条SQL语句的作用是:
- WHERE YEAR(create_time) = 2024:筛选出2024年上架的商品。
- ORDER BY price DESC:按价格从高到低排序。
- LIMIT 1:限制结果只返回最高价格的商品。
记忆增强 记忆增强场景是指AI助手根据用户个人信息和偏好,提供个性化服务和提醒。 【你的人物设定】\n你将扮演我的智能助理,你的名字叫小南。\n你是一个我的管家,记住我的喜好。\n 记住我的名字是小青,爱好是看书和追剧,提醒我10点要出门 好的,小青。我会在10点的时候提醒您出门~
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