纯 CSS 随机数：素数多重背景重复实现的伪随机噪声 大家好！今天我们要探讨一个非常有趣且略带hack性质的话题：如何仅使用 CSS 实现伪随机噪声。通常情况下，我们会认为随机数生成是 JavaScript 的专属领域，但通过巧妙地利用 CSS 的多重背景和素数特性，我们可以创造出一种视觉上近似随机的图案。 伪随机噪声的意义 在前端开发中，伪随机噪声有着广泛的应用，例如： 视觉效果增强： 为网页添加微妙的纹理或动画，增加视觉层次感和趣味性。 数据可视化： 用于生成散点图或其他需要随机分布的数据展示。 密码学相关应用： 虽然 CSS 生成的随机数安全性不高，但在某些轻量级的应用场景下可以起到一定的混淆作用。 创造性实验： 为 CSS 艺术和动画提供新的可能性。 核心原理：素数与背景重复 这个技术的核心在于利用素数之间的非公倍数关系，以及 CSS 的 background-repeat 属性。简单来说，我们创建多个具有不同尺寸和颜色的背景图像，并以素数作为它们的重复间隔。由于素数之间几乎没有公倍数，这导致这些背景图像在视觉上产生一种看似随机的叠加效果。 1. 素数的选择： 选择一组合适的素 …
NEFTune噪声嵌入微调：通过在Embedding层引入随机噪声提升指令微调的泛化性
NEFTune：噪声嵌入微调，提升指令微调模型的泛化性 大家好，今天我将为大家深入讲解一种提升指令微调模型泛化性的有效技术——NEFTune，即Noise Embedding Fine-tuning（噪声嵌入微调）。我们将探讨NEFTune的核心思想、实现细节，并通过代码示例展示如何在实际项目中应用NEFTune。 1. 指令微调的局限性与泛化挑战 指令微调（Instruction Fine-tuning）是构建大型语言模型（LLM）的关键步骤。通过在预训练模型的基础上，利用指令数据集进行微调，可以显著提升模型对特定任务的理解和执行能力。然而，指令微调也面临着一些挑战，其中最关键的是泛化性问题。 具体来说，指令微调后的模型往往在训练数据上表现优异，但在未见过的、分布不同的数据上表现下降。这种现象被称为过拟合（Overfitting）。 过拟合的原因是模型过度适应了训练数据中的噪声和特定模式，而未能学习到数据的本质特征。 此外，指令数据集的质量和多样性也会影响微调模型的泛化能力。如果指令数据集过于单一或包含大量低质量的指令，微调后的模型很容易产生偏差。 2. NEFTune的核心思想：引 …