瘤内菌群+组学数据如何拿下12+生信分析
斯皮尔曼秩相关性表明，当筛选样本中流行率高于20%的细菌属时，两种方法之间的一致性很好。与作者的工作流程获得的重建信号相比，FISH信号与A.muciniphila和F.prausnitzii显示出良好的相关性，这是在消化道生理条件下发现的两种细菌。总之，这些分析表明，来自人体样本的RNA-Seq实验可用于准确量化细菌种类，尤其是那些流行率较高的细菌种类。
#生信分析 # #细胞实验 # #提升临床医学科研能力 # #2024年国自然申报 #
斯皮尔曼秩相关性表明，当筛选样本中流行率高于20%的细菌属时，两种方法之间的一致性很好。与作者的工作流程获得的重建信号相比，FISH信号与A.muciniphila和F.prausnitzii显示出良好的相关性，这是在消化道生理条件下发现的两种细菌。总之，这些分析表明，来自人体样本的RNA-Seq实验可用于准确量化细菌种类，尤其是那些流行率较高的细菌种类。
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我刚才下意识又想去玩微博脑残小游戏。
这跟抽烟一样，都属于饮鸩止渴。
然后我又敦促自己把moonshot的这个关于长文本优势的解释的视频看完了，一共才十几分钟。
跟最近的困境一样，我能充分的理解他的字面意思，但是我却缺乏意义感，可能是因为我没有足够的背景知识，我所谓的理解并不是真的，理解而应我学舌，首先我需要补充一些基础背景知识，包括一些概念和定义，其次更重要的是我要在知识的基础上进行实践，多去使用，多尝试不同的场景需求和任务。
我试着想去做出一个总结。通过输出确保我对这个视频有哪怕那么一丁点基础的理解，用自己的语言讲出来。哪怕还只是鹦鹉学舌。
背景知识补充： Finetune是什么？
大模型的finetune是一种在预训练模型基础上进行微调的方法。
具体来说，就是利用GPT等模型，在下游不同任务上分别进行针对性的微调，以得到下游任务的模型。
想要做finetune至少要遵循以下步骤。
1. 人才招募：找到一个有算法经验的人。（这个人最好懂你们的具体业务）
2. 数据集准备：根据你提供的业务信息，需求，指令，完成的目标案例等材料。去总结生成一份对应是的数据集。数据集必须要符合你的业务场景的数据分布。（这句话怎么翻译成人话我还不知道）
3. 数据训练。如果数据分布不对，或者在准备数据的时候，没有考虑到某些情况，训练出来的模型，在应对没有考虑的某些情况将会不知所措（因为你划定了数据级的范围）。
总之我听下来，启动一次finetune，相比于长文本模型的提示词定制。
人力和执行成本高，不能应对临时微调。而你的业务需求会经常变化。finetune的弊端，大概是这个意思？
1. 20万字的上下文容量，已经探索出的一些有趣的用法。
投行所需要的一些分析。
问答型专业领域客服。
丢给模型汽车驾驶技术手册和客服工单sop
——所有可以和汽车驾驶类比的情况通用，它可以变成一个活的产品/药品说明书，再比如说我可以把饮料配方都丢给他，然后跟他去进行问答，跟在绿围裙里直接使用是差不多的。
日常对话（有一个月以上记忆的客服，你可以问他很久以前的事情。）
文献翻译（因为有足够长的上下文，不会出现有些专有名词翻译的一致性出现问题的情况，尤其是和你只需要长文献的某一段文本的时候，它的翻译准确率会远高于其他的翻译）
游戏的角色道具设定，乃至于符合其身份的对话生成。比如说我昨天做的，山峰和河流命名就属于这种情况，当然我那个情况是过于简单的任务。
简历筛选。（这个是我万万没想到的，这个也太残酷了。）
2. 为什么长文本能节省定制化的成本？
企业需要的是差异竞争优势，即我有而别人没有。他必须针对具体的业务场景，公司内部的一些信息给到大模型，才能创造出他们需要的商业价值。
但是在现阶段进行模型的定制化。与 Openai这些大模型研发公司的发展目标是天然矛盾的——他们的需求是迭代升级模型和控制成本。这比给一两个大企业做定制化更加的符合他们的根本利益和主要战略目标。
那么就需要一个中间的第3方，或者企业自己来完成定制化的工作。这里面可能会提供新的就业和市场。
当你想做一个定制化的模型的时候，你手里往往只是有一些需求和需求的指令，还没有准备样例数据。更没有一个finetune的demo。
比如我在尝试让Kimi chat帮我进行互动叙事的编写的时候，我就没有准备样例数据给他。如果我提前准备了一个世界观和角色设计的策划案丢给他，可能效果就会更好。无论是文字的风格。还是他在剧情类型化的编排上。可能都不会那么的通用而随意。
【5万字一般足以详细的定制一个模型的能力了，至少应该去包括你先让他办一个什么样的角色，去执行一个什么样的任务，并且给他3~5个执行过程的样例。提示词的定制就是这么简单。不需要数据训练】
3. 对企业硬着头皮做finetune的现状，在长文本中直接用promote微调来定制模型，有什么竞争优势？
首先是可以做临时灵活的调整。
这是当然的，我只要再说句话就行了。不用再去做一个有技术门槛的finetune。
许类比了单核CPU时代，对当下某代CPU进行汇编上的一些优化，所有的这些工作在新的CPU出现的时候都会化为乌有。被算力更强的CPU以及一些通用的代码所替代。而其他没有做这些工作的公司只要等到下一代cpu发售就可以吃到红利。
许欣然用这个比喻去形容现在做finetune的弊端。自然语言毕竟是比代码更加通用和有兼容性的，在后面甚至更换大模型的时候也可以更好的去做迁移和替代。
但是反过来说，如果我们现在的交互方式是使用JSON。或者我们公司内部特别的一些交互方式。基于saas部署的交互界面。这些都不会一下子变成自然语言的。
很多现在可以看到的那些分析的文字。
他们在把一些很简单的事情搞复杂。
这跟抽烟一样，都属于饮鸩止渴。
然后我又敦促自己把moonshot的这个关于长文本优势的解释的视频看完了，一共才十几分钟。
跟最近的困境一样，我能充分的理解他的字面意思，但是我却缺乏意义感，可能是因为我没有足够的背景知识，我所谓的理解并不是真的，理解而应我学舌，首先我需要补充一些基础背景知识，包括一些概念和定义，其次更重要的是我要在知识的基础上进行实践，多去使用，多尝试不同的场景需求和任务。
我试着想去做出一个总结。通过输出确保我对这个视频有哪怕那么一丁点基础的理解，用自己的语言讲出来。哪怕还只是鹦鹉学舌。
背景知识补充： Finetune是什么？
大模型的finetune是一种在预训练模型基础上进行微调的方法。
具体来说，就是利用GPT等模型，在下游不同任务上分别进行针对性的微调，以得到下游任务的模型。
想要做finetune至少要遵循以下步骤。
1. 人才招募：找到一个有算法经验的人。（这个人最好懂你们的具体业务）
2. 数据集准备：根据你提供的业务信息，需求，指令，完成的目标案例等材料。去总结生成一份对应是的数据集。数据集必须要符合你的业务场景的数据分布。（这句话怎么翻译成人话我还不知道）
3. 数据训练。如果数据分布不对，或者在准备数据的时候，没有考虑到某些情况，训练出来的模型，在应对没有考虑的某些情况将会不知所措（因为你划定了数据级的范围）。
总之我听下来，启动一次finetune，相比于长文本模型的提示词定制。
人力和执行成本高，不能应对临时微调。而你的业务需求会经常变化。finetune的弊端，大概是这个意思？
1. 20万字的上下文容量，已经探索出的一些有趣的用法。
投行所需要的一些分析。
问答型专业领域客服。
丢给模型汽车驾驶技术手册和客服工单sop
——所有可以和汽车驾驶类比的情况通用，它可以变成一个活的产品/药品说明书，再比如说我可以把饮料配方都丢给他，然后跟他去进行问答，跟在绿围裙里直接使用是差不多的。
日常对话（有一个月以上记忆的客服，你可以问他很久以前的事情。）
文献翻译（因为有足够长的上下文，不会出现有些专有名词翻译的一致性出现问题的情况，尤其是和你只需要长文献的某一段文本的时候，它的翻译准确率会远高于其他的翻译）
游戏的角色道具设定，乃至于符合其身份的对话生成。比如说我昨天做的，山峰和河流命名就属于这种情况，当然我那个情况是过于简单的任务。
简历筛选。（这个是我万万没想到的，这个也太残酷了。）
2. 为什么长文本能节省定制化的成本？
企业需要的是差异竞争优势，即我有而别人没有。他必须针对具体的业务场景，公司内部的一些信息给到大模型，才能创造出他们需要的商业价值。
但是在现阶段进行模型的定制化。与 Openai这些大模型研发公司的发展目标是天然矛盾的——他们的需求是迭代升级模型和控制成本。这比给一两个大企业做定制化更加的符合他们的根本利益和主要战略目标。
那么就需要一个中间的第3方，或者企业自己来完成定制化的工作。这里面可能会提供新的就业和市场。
当你想做一个定制化的模型的时候，你手里往往只是有一些需求和需求的指令，还没有准备样例数据。更没有一个finetune的demo。
比如我在尝试让Kimi chat帮我进行互动叙事的编写的时候，我就没有准备样例数据给他。如果我提前准备了一个世界观和角色设计的策划案丢给他，可能效果就会更好。无论是文字的风格。还是他在剧情类型化的编排上。可能都不会那么的通用而随意。
【5万字一般足以详细的定制一个模型的能力了，至少应该去包括你先让他办一个什么样的角色，去执行一个什么样的任务，并且给他3~5个执行过程的样例。提示词的定制就是这么简单。不需要数据训练】
3. 对企业硬着头皮做finetune的现状，在长文本中直接用promote微调来定制模型，有什么竞争优势？
首先是可以做临时灵活的调整。
这是当然的，我只要再说句话就行了。不用再去做一个有技术门槛的finetune。
许类比了单核CPU时代，对当下某代CPU进行汇编上的一些优化，所有的这些工作在新的CPU出现的时候都会化为乌有。被算力更强的CPU以及一些通用的代码所替代。而其他没有做这些工作的公司只要等到下一代cpu发售就可以吃到红利。
许欣然用这个比喻去形容现在做finetune的弊端。自然语言毕竟是比代码更加通用和有兼容性的，在后面甚至更换大模型的时候也可以更好的去做迁移和替代。
但是反过来说，如果我们现在的交互方式是使用JSON。或者我们公司内部特别的一些交互方式。基于saas部署的交互界面。这些都不会一下子变成自然语言的。
很多现在可以看到的那些分析的文字。
他们在把一些很简单的事情搞复杂。
「人情薄如紙，人心狠如狼」關系再好，也得守住3條底線
2023/11/21
成年人對待人情往來，內心要有幾條底線。這個線，是為了保護自己。
就好像做產品，有篩選的底線。而交朋友，也要有幾條線。
有了這幾條線，你就能拿來衡量別人，來衡量你們深交的風險。
說白了，這是對你的保護。
畢竟，知人知面不知心。誰也不知道：自己的好朋友、配偶、同事領導，會不會坑自己。
用這幾條底線衡量人，能篩選掉很多人。
01 長期被人占便宜的關系，不要
現實里，如果你發現某個人，是一直在長期占你便宜。你跟他來往，是長期吃虧的情況。
那麼，即便你們是朋友、親戚，你也得拎得清。
因為成年人，都懂得禮尚往來的道理。如果對方長期讓你吃虧，那是因為，他就是這種人。
你跟他繼續來往，也不會有好的結果。不會得益。
我家里某個親戚，就是這種人。想要一直占我便宜。
過去她從我這里，經驗拿走過，金錢也拿走過。但是卻給了很少的回報。
我預測了一下：未來，我恐怕也沒有用得上她的時候。既如此，何必要苦苦維持這段關系？
直接疏遠算了。
現實里，你可以在某一次，被人占便宜。但是長期，卻不可以。
如果你容許自己的朋友圈里，有這種人出現。那是你對自己的虐待和傷害。
02 長期透支你情緒的關系，不要
現實里，我們平日里，只計較金錢這個資源。但其實，時間精力，一樣重要。
尤其是我們有了家庭之后，會覺得精力，更是不夠用。
由此可見，精力和時間，同樣是寶貴的資源。
所以，長期透支你情緒的關系，就不要了。
否則，你會十分吃虧。
這也不是一段健康的關系。
比如說，有些人跟你交往，你需要經常遷就他的暴脾氣。
每次跟他說話，都要提防他翻臉。
這種人，就十分消耗你的情緒。
除非你要跟他混飯吃，否則，我想不出什麼理由，是要長期遷就他的。
這幾年，我把身邊情緒混亂的人，都疏遠了。感覺世界整個都輕松了。
那些腦子不清醒，自己情緒亂七八糟的人，只會影響我的心情。
你如果沒有勇氣疏遠，也會受到連累。
03 做事手段狠辣的人，不要
現實里，做事太狠辣的人，不要來往了。
因為你，不會成為他的例外。指望他對你網開一面，那是在做夢。
更大的可能是，他對你也十分狠辣。
你在給自己的未來，埋下隱患。
之前看一部熱門小說，女主角的哥哥，對人十分狠辣，喜歡算計。
即便女主角，對她哥哥付出了很多，但是結果依然很難看。
她哥哥照樣算計了她，殺害了她的愛人。
十分讓人受不了。
現實里，做事狠辣，缺乏底線的人，你見過聽過，就要清楚了。
除非你自己手段厲害，能夠與之抗衡。否則，還是遠遠的比較好。
2023/11/21
成年人對待人情往來，內心要有幾條底線。這個線，是為了保護自己。
就好像做產品，有篩選的底線。而交朋友，也要有幾條線。
有了這幾條線，你就能拿來衡量別人，來衡量你們深交的風險。
說白了，這是對你的保護。
畢竟，知人知面不知心。誰也不知道：自己的好朋友、配偶、同事領導，會不會坑自己。
用這幾條底線衡量人，能篩選掉很多人。
01 長期被人占便宜的關系，不要
現實里，如果你發現某個人，是一直在長期占你便宜。你跟他來往，是長期吃虧的情況。
那麼，即便你們是朋友、親戚，你也得拎得清。
因為成年人，都懂得禮尚往來的道理。如果對方長期讓你吃虧，那是因為，他就是這種人。
你跟他繼續來往，也不會有好的結果。不會得益。
我家里某個親戚，就是這種人。想要一直占我便宜。
過去她從我這里，經驗拿走過，金錢也拿走過。但是卻給了很少的回報。
我預測了一下：未來，我恐怕也沒有用得上她的時候。既如此，何必要苦苦維持這段關系？
直接疏遠算了。
現實里，你可以在某一次，被人占便宜。但是長期，卻不可以。
如果你容許自己的朋友圈里，有這種人出現。那是你對自己的虐待和傷害。
02 長期透支你情緒的關系，不要
現實里，我們平日里，只計較金錢這個資源。但其實，時間精力，一樣重要。
尤其是我們有了家庭之后，會覺得精力，更是不夠用。
由此可見，精力和時間，同樣是寶貴的資源。
所以，長期透支你情緒的關系，就不要了。
否則，你會十分吃虧。
這也不是一段健康的關系。
比如說，有些人跟你交往，你需要經常遷就他的暴脾氣。
每次跟他說話，都要提防他翻臉。
這種人，就十分消耗你的情緒。
除非你要跟他混飯吃，否則，我想不出什麼理由，是要長期遷就他的。
這幾年，我把身邊情緒混亂的人，都疏遠了。感覺世界整個都輕松了。
那些腦子不清醒，自己情緒亂七八糟的人，只會影響我的心情。
你如果沒有勇氣疏遠，也會受到連累。
03 做事手段狠辣的人，不要
現實里，做事太狠辣的人，不要來往了。
因為你，不會成為他的例外。指望他對你網開一面，那是在做夢。
更大的可能是，他對你也十分狠辣。
你在給自己的未來，埋下隱患。
之前看一部熱門小說，女主角的哥哥，對人十分狠辣，喜歡算計。
即便女主角，對她哥哥付出了很多，但是結果依然很難看。
她哥哥照樣算計了她，殺害了她的愛人。
十分讓人受不了。
現實里，做事狠辣，缺乏底線的人，你見過聽過，就要清楚了。
除非你自己手段厲害，能夠與之抗衡。否則，還是遠遠的比較好。
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