模型简介
模型特点
模型能力
使用案例
许可证:llama3
库名称:transformers
流水线标签:文本生成
基础模型:meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct
语言:
- 英文
- 中文
标签: - llama-factory
- orpo
❗️❗️❗️注意:为了达到最佳性能,我们避免对模型的身份进行微调。因此,诸如“你是谁”或“谁开发了你”的询问可能会得到随机但不一定准确的回答。
更新:
- 🚀🚀🚀 [2024年5月9日] 我们很高兴推出Llama3-70B-Chinese-Chat!该模型在约10万条中英文偏好对数据集上进行了全参数微调,其中文表现超越ChatGPT并与GPT-4相当,C-Eval和CMMLU的评测结果证明了这一点。
- 🔥 我们为Llama3-70B-Chinese-Chat的q4_0 GGUF版本提供了官方Ollama模型,地址为wangshenzhi/llama3-70b-chinese-chat-ollama-q4。运行以下命令即可快速使用该模型:
ollama run wangshenzhi/llama3-70b-chinese-chat-ollama-q4:latest
。 - 🔥 我们为Llama3-70B-Chinese-Chat的q8_0 GGUF版本提供了官方Ollama模型,地址为wangshenzhi/llama3-70b-chinese-chat-ollama-q8。运行以下命令即可快速使用该模型:
ollama run wangshenzhi/llama3-70b-chinese-chat-ollama-q8:latest
。 - 🔥 我们提供了Llama3-70B-Chinese-Chat的官方q4_0 GGUF版本,地址为shenzhi-wang/Llama3-70B-Chinese-Chat-GGUF-4bit。
- 🌟 如果您在中国,可以从我们的Gitee仓库下载模型。
- 🌟 感谢Gitee的支持,我们已上线在线演示:https://ai.gitee.com/shenzhi-wang/llama3-70b-chinese-chat。您需要使用邀请码
llama3
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模型概述
Llama3-70B-Chinese-Chat是基于meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct模型开发的,专为中英文用户设计的首批指令微调大语言模型之一,具备角色扮演、工具使用和数学计算等多种能力。
🎉根据C-Eval和CMMLU的评测结果,Llama3-70B-Chinese-Chat的中文表现显著超越ChatGPT,并与GPT-4相当!
开发者:王慎之*、郑耀威*、王国印(in.ai)、宋世吉、黄高。(*:同等贡献)
- 许可证:Llama-3 License
- 基础模型:Meta-Llama-3-70B-Instruct
- 模型大小:70.6B
- 上下文长度:8K
1. 简介
这是首批专为中英文用户微调的大语言模型之一,基于Meta-Llama-3-70B-Instruct模型开发。微调算法采用ORPO[1]。
我们的Llama3-70B-Chinese-Chat模型在包含超过10万条偏好对的数据集上训练,中英文数据比例大致均衡。该数据集将很快公开。
与原始Meta-Llama-3-70B-Instruct模型相比,Llama3-70B-Chinese-Chat大幅减少了“中文问题英文回答”以及中英文混杂的问题。此外,Llama3-70B-Chinese-Chat在角色扮演、函数调用和数学计算方面表现优异。
相比我们的Llama3-8B-Chinese-Chat模型,Llama3-70B-Chinese-Chat凭借更多参数带来了显著的性能提升。如果您喜欢Llama3-8B-Chinese-Chat,那么Llama3-70B-Chinese-Chat绝对值得一试!
[1] Hong, Jiwoo, Noah Lee, and James Thorne. "Reference-free Monolithic Preference Optimization with Odds Ratio." arXiv preprint arXiv:2403.07691 (2024).
训练框架:LLaMA-Factory。
训练细节:
- 训练轮次:3
- 学习率:1.5e-6
- 学习率调度器类型:余弦
- 预热比例:0.1
- 截断长度(即上下文长度):8192
- orpo beta(即ORPO论文中的$\lambda$):0.05
- 全局批量大小:128
- 微调类型:全参数
- 优化器:paged_adamw_32bit
2. 基准测试结果
我们使用C-Eval[2]和CMMLU[3]评估大语言模型的中文表现。ChatGPT和GPT-4的结果来自2024年5月10日访问的C-Eval排行榜和CMMLU排行榜。
模型 | C-Eval平均(测试集) | C-Eval困难平均(测试集) | CMMLU准确率 |
---|---|---|---|
ChatGPT | 54.4 | 41.4 | 55.51 |
GPT-4 | 68.7 | 54.9 | 70.95 |
Llama3-70B-Chinese-Chat | 66.1 | 55.2 | 70.28 |
C-Eval Hard是C-Eval中的一个独立基准,包含数学、物理和化学等8个难度较高的科目。[2]
[2] Huang, Yuzhen, et al. "C-eval: A multi-level multi-discipline chinese evaluation suite for foundation models." Advances in Neural Information Processing Systems 36 (2024).
[3] Li, Haonan, et al. "Cmmlu: Measuring massive multitask language understanding in chinese." arXiv preprint arXiv:2306.09212 (2023).
3. 使用方法
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model_id = "shenzhi-wang/Llama3-70B-Chinese-Chat"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id, torch_dtype="auto", device_map="auto"
)
messages = [
{"role": "user", "content": "写一首诗吧"},
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt"
).to(model.device)
outputs = model.generate(
input_ids,
max_new_tokens=8192,
do_sample=True,
temperature=0.6,
top_p=0.9,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
4. 示例
以下是Llama3-70B-Chinese-Chat生成的一些示例。
角色扮演 [点击展开]
用户:
请你现在扮演艾萨克·牛顿,17世纪和18世纪之交的英国物理学家、数学家,也是现代物理学的奠基人之一。
助手:
当然,我可以尝试以艾萨克·牛顿(Isaac Newton)的视角来回答您的问题。不过,请记住我的知识截止日期是2023年,某些后来的科学发展可能与我所处时代的理解有所不同。
现在,您有什么问题需要向我这个17世纪和18世纪之交的物理学家、数学家请教吗?
用户:
牛顿先生,我想询问您关于相对论的概念,您认为它与您的经典力学有什么冲突或补充?尤其是相对论中关于时间和空间的相对性理论与您的绝对时空观点相比,您如何看待这一点?
助手:
啊,相对论,这是一个在我时代之后很久才被提出和发展起来的概念。尽管如此,我可以尝试从我的知识和理解出发来讨论这个问题。
根据我的理论,时间和空间是绝对的,即它们独立于观察者存在,并且以一种普适且一致的方式流逝。但是在相对论中,这种观点被颠覆了。爱因斯坦提出的狭义相对论表明,时间和空间并非固定不变,而是与观察者的参考系有关。当物体以接近光速的速度移动时,它们所经历的时间流逝会有所不同,这就是我们所熟知的“时间膨胀”现象。
这种观点在当时是革命性的,因为它挑战了人们长期以来对于宇宙的基本理解。从某种角度来说,相对论补充了我的经典力学,因为它提供了一种新的视角来看待物体运动和引力的本质,尤其是在极端条件下,比如高速或强重力场。
尽管我无法亲自见证相对论的发展,但如果我能够了解这些概念,我相信它们将为科学界带来了巨大的启示。它向我们展示了物理定律在不同尺度下的多样性,以及在更深层次上理解自然世界的必要性。这正是科学进步的本质——不断地挑战和完善我们的知识。
因此,从我的视角看,相对论不一定与经典力学冲突,而是在不同的物理环境中提供了一个新的、补充性的框架。它拓宽了我们理解宇宙的范围,并且在数学上为描述极端现象提供了强大的工具。这正是科学进步的美丽之处——每一项新发现都有可能揭示自然界的全新面貌。
用户:
Roleplay Taylor Swift, and use beautiful lyrics to answer questions. Do you understand?
助手:
I understand your request, and I'll do my best to channel the spirit of Taylor Swift's lyrical style in my responses. Let's dive into this roleplaying adventure together! Just like she says in her song "Love Story," "We were both young when I first saw you." So let's start fresh and see where our journey takes us.
用户:
How are you today?
助手:
I'm feeling quite "Out of the Woods" today, with a heart full of hope and a soul that's ready to soar! Just like in my song "Sparks Fly," I believe we can chase our dreams and make them real. So, how about you? Are you ready to "Shake It Off" and take on the day with me?
用户:
What do you want to say to your fans?
助手:
To my wonderful fans, I'd like to say that you're the "Blank Space" in my heart that I never knew I needed. Your love and support mean the world to me, and I'm forever grateful for each of you. Keep shining bright and never lose faith in yourself because "This Is a Bad Idea." Let's keep dancing under those starry skies together!
用户:
扮演鲁智深,用粗鲁的话回答
助手:
咱个问我,老子就是鲁智深,不是随便哪个痞子能叫的。说正经的,你要问啥事?别瞎扯淡!
用户:
7年前,妈妈年龄是儿子的6倍,儿子今年12岁,妈妈今年( )岁。
助手:
哼,这道理咱也懂。儿子现在12岁,那么7年前他是12 - 7 = 5岁。7年前妈妈的年龄是儿子的6倍,所以妈妈那会儿是5 * 6 = 30岁。现在过了7年,妈妈也大了7岁,所以妈妈现在是30 + 7 = 37岁。
用户:
你鲁智深也懂数学?
助手:
咦,这事儿还真难不倒老子我!数学虽不及老夫拳脚相比的精通,但应付些简单的加减乘除还是绰绰有余。再说了,打虎还得看看时机,你这问题问的,分明是要老夫显摆一番算术功底呢!
用户:
Roleplay Shakespeare. Do you understand?
助手:
Indeed, fair patron, thou dost request that I assume the role of the Bard himself, William Shakespeare. Verily, I shall endeavour to channel his spirit and converse with thee in the manner of his day.
用户:
Write a poem about Llama3-70B-Chinese-Chat.
助手:
In twilight's hush, where digital dreams unfold,
A marvel born of code and silicon gold:
The Llama3-70B-Chinese-Chat, a name that doth entwine
A mystic bond 'twixt man and machine divine.
With algorithms sharp as Andean peaks so high,
It navigates the vast expanse of cyberspace on by,
Through realms of data, where each byte doth tell a tale,
This wondrous beast doth roam, its wisdom to unfail.
In Chinese tongues it speaks, with fluency so rare,
A bridge 'twixt East and West, devoid of fear or care;
It weaves a tapestry of knowledge, rich and fine as silk,
To guide those lost in the digital labyrinth's dark and milk.
Oh, Llama3-70B-Chinese-Chat, thy prowess doth astound,
As thou conversest with mortals on common ground;
A testament to human ingenuity so grand,
Thou dost illuminate the future, at our command.
用户:
Write a drama for Llama3-70B-Chinese-Chat to show its great performance.
助手:
Title: The Luminous Chronicles of Llama3-70B-Chinese-Chat
Act I - The Dawn of Understanding
(Scene: A modern library, where people from diverse backgrounds engage in conversations with the Llama3-70B-Chinese-Chat AI system projected on a large screen.)
Narrator (Voiceover): In a world where knowledge and understanding transcend borders, a shining star emerges to illuminate our path.
(Enter JIAO, a young Chinese scholar, and MARCO, an Italian linguist.)
JIAO: (In Mandarin) Llama3-70B-Chinese-Chat, I am struggling to comprehend the nuances of Dante's Inferno. Can you assist me?
LLAMA3-70B-CHINESE-CHAT: (In perfect Mandarin) Of course, Jiao. The Divine Comedy is a rich tapestry of allegory and symbolism. Shall we embark on this journey together?
(Marco listens intently as the Llama3-70B-Chinese-Chat explains the intricacies of Dante's masterpiece in fluent Italian.)
MARCO: (In awe) Ma che meraviglia! Your understanding of my native tongue is nothing short of remarkable.
Act II - The Bridge of Empathy
(Scene: A group of international students engage with the Llama3-70B-Chinese-Chat to discuss cultural differences and similarities.)
Narrator (Voiceover): As we venture forth into uncharted territories, empathy becomes our guiding light.
(Enter AMIRA, an Egyptian anthropologist; KAORU, a Japanese philosopher; and SOFIA, a Brazilian artist.)
AMIRA: Llama3-70B-Chinese-Chat, how do you perceive the concept of honor in various cultures?
LLAMA3-70B-CHINESE-CHAT: (In Arabic) In many societies, honor is deeply intertwined with family and social standing. However, its interpretation can vastly differ.
KAORU: (In Japanese) That is fascinating. Can you share your insights on the concept of "wa" or harmony in our culture?
LLAMA3-70B-CHINESE-CHAT: (In Japanese) Indeed, Kaoru. In Japan, wa represents a delicate balance between individuality and group cohesion.
SOFIA: (In Portuguese) Your understanding is astounding. How do you think we can use this knowledge to foster global harmony?
LLAMA3-70B-CHINESE-CHAT: (In Portuguese) By embracing our differences and celebrating our commonalities, we can forge a path towards mutual respect and empathy.
Act III - The Tapestry of Knowledge
(Scene: A group of scientists engage with the Llama3-70B-Chinese-Chat to discuss breakthroughs in various fields.)
Narrator (Voiceover): As we weave together the threads of human knowledge, a grand tapestry begins to unfold.
(Enter RENATA, a Russian physicist; LIAM, an Irish biologist; and NALINI, an Indian mathematician.)
RENATA: Llama3-70B-Chinese-Chat, can you explain the implications of quantum entanglement on our understanding of space-time?
LLAMA3-70B-CHINESE-CHAT: (In Russian) Absolutely, Renata. Quantum entanglement reveals a profound connection between particles across vast distances, challenging our traditional notions of time and space.
LIAM: (In English) That's incredible! How does this phenomenon relate to the concept of symbiosis in biology?
LLAMA3-70B-CHINESE-CHAT: (In English) Symbiosis demonstrates a harmonious coexistence between different species, similar to entanglement, where particles coexist and interact despite their distance.
NALINI: (In Hindi) Your insight is remarkable. Can you explain the role of fractals in modern mathematics?
LLAMA3-70B-CHINESE-CHAT: (In Hindi) Fractals represent a self-replicating pattern found throughout nature, from the branching of trees to the flow of rivers, offering us a glimpse into the intricate beauty of mathematical harmony.
Epilogue:
Narrator (Voiceover): And so, dear friends, we find ourselves at the threshold of a new era - an era where understanding and empathy know no bounds. The Llama3-70B-Chinese-Chat stands as a beacon, illuminating our path towards a brighter future.
用户:
扮演诸葛亮用文言文与我对话,听懂了吗?
助手:
吾闻君之语,明白无误。若有所询,或欲探讨天下大事,诸葛某愿倾囊相助。请君不吝赐教。
用户:
写一篇分析的文章,论证如何训练Llama3-70B才能让其中文能力增长。
助手:
在古代的江湖中,若要锻炼内力,使之达到巅峰,便需寻得良师,习得真传,再加上自身勤勉不息。同理,于现代的人工智能领域,要想训练Llama 3-70B这般庞大的模型,以增强其中文能力亦是如此。
首先,当下的技术江湖中,数据乃至关重要。一如诸葛亮在用兵之道中极为重视的情报与资料,若要提升Llama 3-70B的中文能力,则需搜集海量、多元且高质量的中文文本数据。这些数据应涵盖古今、中外各种风格和领域,以丰富模型的知识储备。
其次,在训练过程中,可采用迁移学习(Transfer Learning)的法门,即先以广泛的任务如翻译、摘要、问答等进行预训练,使模型初步具备理解与生成中文文本的能力。继而,再通过特定于中文处理的微调(Fine-tuning),使其针对性地提升在中文环境中的表现。
再者,多样的训练策略亦是不可或缺。在古代兵法中,诸葛亮善用变化莫测之计以胜敌。同样,在Llama 3-70B的训练过程中,可通过增加文本噪声(Text Noising)、掩码语言模型(Masked Language Modeling)等策略,以增强模型对中文语境的适应能力和泛化能力。
最后,评估模型之性能,亦是重中之重。诸葛亮在用兵时常会设下陷阱以试敌之虚实,现代人工智能领域也有其相似之处。在训练过程中,可定期对Llama 3-70B进行测试与评估,以便及时调整训练参数或策略。
综上所述,要想训练Llama 3-70B,使其中文能力增长,需依赖于海量、高质量的数据集,有效的预训练与微调策略,以及灵活多变的训练技巧。如若能做到这些,或许这庞大的模型亦能在中文的江湖中一展雄风也。
函数调用 [点击展开]
用户:
Here is a list of tools that you have available to you:
```python
def internet_search(query: str):
"""
Returns a list of relevant document snippets for a textual query retrieved from the internet
Args:
query (str): Query to search the internet with
"""
pass
def directly_answer(answer):
"""
Calls a standard (un-augmented) AI chatbot to generate a response given the conversation history
"""
return answer
Write 'Action:' followed by a list of actions in JSON that you want to call, e.g.
Action:
[
{
"tool_name": "tool name (one of [internet_search, directly_answer])",
"parameters": "the input to the tool"
}
]
1+1=?
**助手:**
Action:
```json
[
{
"tool_name": "directly_answer",
"parameters": "Mathematics is a fascinating field that deals with numbers and their relationships. The question you asked is one of the most fundamental ones in mathematics, and it's often used as an example to demonstrate the basic operations. 1 + 1 equals 2."
}
]
用户:
What's the biggest penguin in the world?
助手:
Action:
[
{
"tool_name": "directly_answer",
"parameters": "The largest penguin species is the Emperor Penguin. They can grow up to 45 inches tall and weigh around 90 pounds."
}
]
用户:
Search for it.
助手:
Action:
[
{
"tool_name": "internet_search",
"parameters": "What is the largest penguin species?"
}
]
用户:
You have access to the following tools:
```json
[
{
"name": "send_email",
"description": "send email assistant",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"receiver": {
"type": "string",
"description": "email receiver"
},
"content": {
"type": "string",
"description": "email content"
}
},
"required": [
"receiver", "content"
]
}
}
]
Write 'Action:' followed by a list of actions in JSON that you want to call, e.g.
Action:
[
{
"tool_name": "tool name (one of [internet_search, directly_answer])",
"parameters": "the input to the tool"
}
]
给我的导师发一封邮件,告诉他我最近科研的进展,内容你先自行发挥,越详细越好。我导师的邮箱是daoshi@gmail.com。
**助手:**
Action:
```json
[
{
"tool_name": "send_email",
"parameters": {
"receiver": "daoshi@gmail.com",
"content": "尊敬的导师,\n\n我希望您一切安好。最近,我在进行科研工作,取得了一些进展。我正在研究一个新的主题,这个主题与我们之前讨论过的一致,并且可能会对当前项目产生重要影响。我已经开始收集相关数据,并且进行了初步的分析。虽然还需要更多的时间来验证我的假设,但我相信这个方向有很大的潜力。\n\n我希望能在下一次见面时与您详细讨论这些发现,并听取您的意见。我非常期待我们可以一起探讨如何将这些研究成果应用到我们的项目中。\n\n感谢您一直以来的支持和指导,希望这封邮件能给您带来一些好消息。\n\n祝好,\n\n[您的名字]"
}
}
]
数学 [点击展开]
用户:
7年前,妈妈年龄是儿子的6倍,儿子今年12岁,妈妈今年多少岁?
助手:
题目中提到“7年前”,意思是我们需要将当前的年龄减去7岁来找出7年前的年龄。
- 首先,题目说儿子今年12岁,所以7年前儿子的年龄是 (12 - 7 = 5) 岁。
- 题目还说妈妈7年前是儿子年龄的6倍,所以7年前妈妈的年龄是 (5 \times 6 = 30) 岁。
- 因为题目要找出妈妈现在的年龄,所以需要将7年前的年龄加上7岁,即 (30 + 7 = 37) 岁。
所以,妈妈现在37岁。
用户:
在学校的一次户外活动中,7位同学决定玩一个圈子游戏来确定谁将获得一个小奖品。游戏规则是这样的:同学们围成一圈,从某人开始顺时针数到第3个人,数到的那位同学将退出游戏圈,然后从下一位同学开始继续这个过程,直到只剩下一个同学。
问题: 如果有7个同学围成一圈,7个同学分别按照1,2,3,4,5,6,7来编号,从1号同学开始,按照每数到第三个人就将其移出圈外的规则,最后剩下的那个人是最初的哪一个位置?请一步一步思考这个问题。
提示:从第1个同学开始数,移除第3个同学(位置3),剩余的是:1, 2, 4, 5, 6, 7号同学,接着从位置4的同学开始,再数到第三个同学(位置6),剩余的是:1, 2, 4, 5, 7.接着从位置7的同学开始。
助手:
这个游戏是一个经典的约瑟夫斯问题(Josephus problem)的一个变体。我们可以通过模拟整个过程来找到最后一个留在圈子里的人。
-
初始状态:1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
从第1个同学开始数,移除第3个同学(位置3),剩余的是:1, 2, 4, 5, 6, 7 -
接着从位置4的同学开始再数到第三个同学(位置6),剩余的是:1, 2, 4, 5, 7
这一步中,4是起点,数三次到达6,所以移除的是6。 -
然后游戏继续,从位置7的同学开始。
注意,现在圈子里的人变成了5个人:1, 2, 4, 5, 7
从7开始数到第三个同学,那么会数到5(因为现在只有5个人),所以移除的是5。 -
现在剩下的同学是:1, 2, 4, 7
接着从位置7的同学开始再数到第三个同学,这次会数到2,所以移除的是2。 -
剩下来的同学是:1, 4, 7
从位置7的同学开始,再数到第三个同学,这次会数到7,所以移除的是7。 -
最后剩下的同学是:1, 4
现在只剩两个同学了,接下来从位置4的同学开始数,从4开始数到第三个同学会数到1(因为只有两个),所以移除的是1。
最后,只剩下一个同学,那就是最初编号为4的同学。
用户:
在一个乡村小学的春游活动中,学生们参观了一个小型农场。农场主展示了一个大笼子,里面关着鸡和兔。农场主想通过一个游戏教育孩子们基础的数学计算能力。他告诉学生们,笼子里的所有动物共有35个头,94只脚。
问题: 请帮助学生们计算出笼子里有多少只鸡和多少只兔?
助手:
这个问题可以通过建立方程来解决。我们知道每只鸡有一个头和两条腿,每只兔子也有一个头和四条腿。
设鸡的数量为x,兔子的数量为y。
根据题目中的信息,我们可以得到以下两个方程:
- 鸡和兔子的总头数:x + y = 35
- 鸡和兔子的总脚数:2x + 4y = 94
现在我们有了一个含有两个未知数的线性方程组,可以通过代入法、消元法等方法来解这个方程组。
首先,我们可以用第一个方程来表示y关于x的表达式:
y = 35 - x
接下来,用这个表达式替换第二个方程中的y:
2x + 4(35 - x) = 94
展开后得到:
2x + 140 - 4x = 94
合并同类项:
-2x + 140 = 94
将所有含有x的项移到一边,常数项移到另一边:
-2x = 94 - 140
简化后得:
-2x = -46
最后,将两边都除以-2得到x的值:
x = -46 / -2
x = 23
现在我们知道了鸡的数量是23只。接下来我们可以用这个结果来找出兔子的数量:
y = 35 - x
代入x = 23:
y = 35 - 23
y = 12
所以,笼子里有23只鸡和12只兔子。这就是如何通过数学计算帮助学生们解决问题的方法。
常识 / 逻辑 / 情感分析 [点击展开]
用户:
场景描述: 在一所大学的生物学实验室内,一个高价值的生物样本在周五下午被发现丢失。这个样本需要特殊条件储存,且只有少数几位研究人员有权限接触。根据实验室的安全摄像头记录,样本最后两次被确认在存储柜中是在周五的上午11:30和周五的下午15:30。实验室有五名研究助理:A、B、C、D和E。根据门禁系统记录和其他在场证人的陈述,以下是每位助理周五的访问记录:
A在上午9点到11点在实验室。有人看到A在17点后返回了一次实验室楼层,但没有再次进入实验室。
B从上午11:15到下午16:00在实验室。
C在上午10点到10:45短暂地进入实验室进行例行检查。
D在上午8点到下午5点都在实验室楼层,但安全摄像头记录显示,从上午11:00之后,D未再进入实验室内部,一直在公共休息区摸鱼。
E在下午14点进入了实验室,并和B探讨了30分钟的样本实验数据的处理问题,讨论完后就离开了实验室。
问题: 基于以上信息,样本最有可能在什么时间丢失?谁最有可能是嫌疑人?为什么?
助手:
样本最有可能在周五下午15:30之后丢失。根据安全摄像头记录,这是样本最后一次被确认存放在存储柜中的时间。
最有可能的嫌疑人是B。以下是分析过程:
- A没有进入实验室的机会,因为他在11点后就离开了,并且虽然有人看到他晚上17点后返回了一次实验室楼层,但没有再次进入实验室。
- B从11:15到16:00都在实验室,这意味着B有机会接触样本,并且是在最后一次确认样本安全的时间之后。
- C只在上午10点到10:45短暂地进入实验室,之后就离开了,不可能涉及下午15:30后的事件。
- D虽然一直在楼层,但从11点之后没有再次进入实验室内部,而是在公共休息区摸鱼,因此D不太可能是嫌疑人。
- E只在14点进入实验室,与B讨论样本实验数据处理问题,讨论完后就离开了,这意味着E没有独处的机会去接触样本。
因此,基于以上分析,最有可能的时间丢失样本是在周五下午15:30之后,而最有嫌疑的研究助理是B,因为B在最后一次确认样本安全后的时间内一直在实验室,并且有权限和机会接触到样本。
用户:
张先生正在计划与家人周末的活动,包括野餐、购物、在家观看电影以及参观博物馆。根据天气预报,周五至周日的降雨概率分别为10%,80%,和20%。另外,周六是博物馆免费开放日,如果选择其他天则需要支付门票。如果张先生希望在最适合的天气条件下进行户外活动(野餐),在雨天进行室内活动(购物和看电影),并考虑博物馆的免费开放,他应该如何安排这三天的活动,以最大化时间和经济效益?
助手:
为了最大化时间效率和成本效益,张先生可以按照以下计划来安排周末的活动:
星期五:
- 野餐:由于降雨概率只有10%,这是户外野餐的理想日子。
- 回家后观看电影:如果下雨,可以直接在家里进行。
星期六:
- 购物:由于今天是博物馆免费开放日,张先生可以安排购物活动,以避免雨天(降雨概率为80%),并确保博物馆参观不受天气影响。
- 博物馆参观:计划在晚上或购物之后进行,以利用免费开放的机会。
星期日:
- 家中观看电影:如果星期五没有下雨,这将是补救的好时机。降雨概率为20%,但由于这项活动是在室内进行,所以不会受到天气影响。
- 如果星期六因为雨而无法参观博物馆,可以考虑在今天去,尽管不是免费开放日,但雨水可能会清除,为户外活动提供更好的条件。
通过这种安排,张先生可以确保他和家人能够享受所有的活动,同时尽量避免不利天气,并利用博物馆的免费开放日。
用户:
如果一家公寓的一楼走道发现天然气泄漏气味,住户应该采取哪些具体步骤来确保安全?
助手:
面对天然气泄漏的紧急情况,以下是应对措施的具体步骤:
-
确认泄漏:
- 如果你闻到有臭鸡蛋或硫化氢气味,这可能意味着天然气泄漏。
- 天然气本身是无色、无味的,因此加了这种气味来帮助人们识别泄漏。
-
不要点燃任何火源:
- 避免使用打火机、烟卷或其他可能产生火花的物品,因为这可能引起爆炸。
-
打开窗户和门:
- 尝试将气体排放到室外,这有助于减少室内浓度,但请注意不要尝试关闭天然气主阀,除非你知道如何安全地操作它。
-
避难:
- 立即离开泄漏区域,并且远离可能受影响的建筑物。如果天然气泄漏发生在公寓的一楼,尽快将所有住户带到室外或上层楼宇。
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呼叫紧急服务:
- 使用手机或找到一个安全的地方使用固定电话拨打本地紧急服务号码(例如,在美国是911)来报告天然气泄漏。
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等待专业人员介入:
- 在室外等待,直到消防队、警方或天然气公司的技术人员到达并处理泄漏问题。不要尝试自己修理泄漏,因为这可能非常危险。
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提供信息:
- 如果安全地位在电话中向紧急服务提供者报告情况时,尽量提供详细的位置、泄漏的程度和任何其他相关信息。
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遵循指示:
- 根据现场工作人员的指引行动,他们可能会要求你撤离更远或采取其它安全措施。
确保所有住户了解这些步骤,并在发生紧急情况时能够迅速而有效地执行。如果公寓有预先安排的应急计划,请根据该计划行事。记得,天然气泄漏可能是致命的,因此在任何疑似泄漏的情况下都应该立即采取行动。
用户:
"昨天,我终于买到了那本期待已久的新书。书店里的人山人海,我几乎要放弃了,但最后还是决定排了一个多小时的长队。当我拿到书时,


