本格推理小说准则-扒拉扒拉

搜索你感兴趣的问题 点击右上角更多 分享给好友或到朋友圈 本格推理小说准则2020-07-21 好评回答 本格推理小说的准则是注重公平与理性逻辑，以逻辑至上的推理解谜为主，与注重写实的社会派流派相对，而以惊险离奇的情节与耐人寻味的诡计，通过逻辑推理展开情节。  本格派可满足以解谜为乐趣的读者，通常尽可能地让读者和侦探站在一个平面上，拥有相同数量线索。部分本格推理小说中会有“向读者挑战”的宣言（例如埃勒里·奎因），也就是告诉读者“到这里你已拥有足以解开谜题的线索”，挑战读者是否能与侦探一样解开谜题。 相关推荐努力加载中..

范达因推理小说二十条守则

2021-01-03 20:42:31一、平等机会解谜，线索交代清楚二、除了凶手玩弄的必要犯罪技巧，不刻意欺骗愚弄读者三、不添加爱情成分，以免非理性情绪干扰理性推演。将凶手送上正义法庭。四、侦探本人或警方不可为凶手五、控告凶手，必须通过逻辑推理，不可假借意外巧合或凶手自白。六、有侦探侦查案情七、有尸体，尸体疑点显露越多越妙八、破案只能通过合乎自然的方法九、侦探只能一名十、凶手必须为多少有分量的角色十一、做仆人的不可被选为凶手十二、连环杀人案凶手只能一名十三、最好不要有秘密组织、帮会、黑手等犯罪团体十四、杀人手法和破案手法必须合理且科学十五、谜题真相必须明晰有条理十六、过长的叙述文字，微妙的人物分析，过度的气氛营造或是在一些细枝末节上玩弄文字不应该出现在推理小说里。十七、不可让职业性罪犯负担推理小说的犯罪责任。十八、犯罪事件不可变成意外或自杀收场。十九、犯罪动机个人化二十、不用常用方法66人阅读赞转发

全流程实战：使用 qwen2.5-omni-7b 微调你的图文语音多模态大模型-csdn博客

### 对Qwen2.5-VL-7B-Instruct进行微调的方法对于Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型的微调，可以借鉴LLaVA-Instruct-158K数据集上的训练参数设置。具体而言，在该数据集上执行微调时采用的学习率为2e-5，批处理大小设定为32，并且整个过程持续了3个epoch[^1]。为了确保模型能够适应特定的任务需求并优化性能表现，建议采取以下措施：#### 数据准备 构建高质量的数据集至关重要。应收集与目标应用场景紧密关联的图像及其对应的描述或问答对作为训练样本。这些样例需具备足够的多样性以覆盖各种可能的情况，从而帮助模型更好地泛化到未见过的数据。#### 训练配置调整 基于先前的经验教训，当涉及到视觉问答任务时，应当特别注意输入提示的设计。为了避免模型倾向于生成过短的回答，可尝试改进提示模板，使其更加精确地指导预期输出格式。例如，可以通过显式指定希望获得的具体信息量级来引导更详细的回应[^2]。此外，考虑到不同组件之间的协作机制，如果计划利用多模态架构，则有必要评估各部分间的交互效果以及整体系统的稳定性。这或许意味着要探索不同于传统方式的新颖设计方案，比如引入混合变换器结构来增强跨模式融合的能力[^3]。```python from transformers import AutoModelForVision2Seq, AutoTokenizer, Trainer, TrainingArgumentsmodel_name = "Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained(model_name)training_args = TrainingArguments(output_dir="./results",num_train_epochs=3,per_device_train_batch_size=32,learning_rate=2e-5,logging_dir='./logs', )trainer = Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=train_dataset,tokenizer=tokenizer, )trainer.train() ```