instructGPT原理（gst pulldown原理）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于instructGPT原理的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

ChatGPT國內免費在線使用，能給你生成想要的原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計劃、工作報告、論文、代碼、作文、做題和對話答疑等等

你只需要給出你的關鍵詞，它就能返回你想要的內容，越精準，寫出的就越詳細，有微信小程序端、在線網頁版、PC客戶端，官網：https://ai.de1919.com

本文目錄:

• 1、05-ELMo/BERT/GPT-NLP預訓練模型

• 2、關于硬盤MBR模式下的分區(qū)和系統(tǒng)啟動的問題，請多指教！

• 3、GOT比GPT高

• 4、比chatgpt更新的技術是

一、05-ELMo/BERT/GPT-NLP預訓練模型

這里可以參考CSDN上的文章-BERT原理和實踐： https://blog.csdn.net/jiaowoshouzi/article/category/9060488

在解釋BERT，ELMO這些預訓練模型之前，我們先看一下很久之前的計算機是如何讀懂文字的？

每個字都有自己的獨特的編碼。但是這樣是有弊端的，字和字之間的關聯關系是無法得知的，比如計算機無法知道dog和cat都是動物，它反而會覺得bag和dog是比較相近的。

所以后來就有了Word Class，將一系列的詞進行分類然后讓一類詞語和一類詞語之間更有關聯，但是這樣的方法太過于粗糙，比如dog，cat，bird是一類，看不出哺乳動物鳥類的區(qū)別。

在這個基礎之上，我們有了Word Embedding，Word Embedding我們可以想象成是一種soft的word class，每個詞都用向量來表示，它的向量維度可能表示這個詞匯的某種意思，如圖中dog，cat，rabbit的距離相比其他更近。那么word embendding是如何訓練出來的，是根據每個詞匯的上下文所訓練的。

每個句子都有bank的詞匯，四個bank是不同的token，但是同樣的type。（注：token-詞例， type-詞型， class-詞類 or token是出現的總次數(還有種理解是token是具有一定的句法語義且獨立的最小文本成分。 )，type是出現的不同事物的個數。）

對于典型的Word Embedding認為，每個詞type有一個embedding，所以就算是不同的token只要是一樣的type那么word embedding就是一樣的，語義也就是一樣的。

而事實上并非如此，1,2句bank指的是銀行，3,4為水庫。所以我們希望讓機器給不同意思的token而且type還一致，給予不同的embedding。在這個問題上，之前的做法是從字典中去查找這個詞包含幾種意思，但是這樣的做法顯然跟不上現實中詞語的一些隱含的含義。比如bank有銀行的意思，與money一起是銀行的意思，而與blood一起卻是血庫的意思。

所以我們想讓機器今天進一步做到每一個word token都可以有自己的embedding(之前是每個type有一個embedding或者有固定的一個或多個embedding)，那么怎么知道一個word應該有怎樣的embedding呢？我們可以取決于該詞的上下文，上下文越相近的token它們就會越相近的embedding。比如之前提到的bank，下面兩個句子它們的word token的embedding可能是相近的，而和上面的word token的embedding是相遠的。

所以我們想使用一種能夠基于上下文的Contextual word Embedding來解決一詞多義的問題。

這里使用ELMO可以做到這件事情，即每個word token擁有不同的word embedding。(右上角動物是芝麻街(美國公共廣播協會（PBS）制作播出的兒童教育電視節(jié)目)里的角色)。

它是基于RNN的預訓練模型，它只需要搜集大量語料(句子)且不需要做任何標注，就可以訓練這個基于RNN的語言模型，預測下一個token是什么，學習完了之后就得到了上下文的embedding。因為我們可以將RNN的隱藏層中的某一節(jié)點拿出來(圖中橙藍色節(jié)點)，它就是輸入當前結點的詞匯的word embedding。

從當計算識別到<BOS>，模型訓練開始。首先輸入"潮水"，然后當作輸入輸出"退了"，退了當做輸入輸出"就"。

假設當前要得到”退了”這個詞的上下文embedding，首先，因為前邊的RNN只考慮到了前文而沒有考慮到后文，所以這里就使用了同前文一樣的反向的RNN。然后，它從句尾開始進行，比如給它喂”知道”，它就要預測”就”，給它喂”就”，它就要預測”退了”。這時候就不僅考慮每個詞匯的前文，還會考慮每個詞的后文。最后將正向和逆向得到的兩個不同的上下文embedding(因為方向不同訓練結果也不一樣)拼接起來。

現在我們訓練的程度都會越來越深度，當層數增加，這樣就會產生Deep的RNN，因為很多層，而且每一層都會產生上下文Embedding，那么我們到底應該使用哪一層？每一層這種深度LSTM中的每個層都可以生成潛在表示(方框處)。同一個詞在不同的層上會產生不同的Embedding，那么我們應該使用哪一層呢？ELMo的策略是每一層得到的上下文embedding都要。

在上下文embedding的訓練模型中，每個詞輸入進去都會有一個embedding輸出來。但是在ELMo中，每個詞匯輸入進去，都會得到不止一個embedding，因為每層的RNN都會給到一個embedding，ELMo將它們統(tǒng)統(tǒng)加起來一起使用。

以圖中為例，這里假設ELMo有兩層RNN，這里是將α1(黃色，第一層得到的embedding)和α2(綠色，第二層得到embedding)加起來得到藍色的embedding，并做為接下來要進行不同任務的輸入。

但是這里存在一些問題，α1和α2是學習得到的，而且它是根據當前要進行的任務(如QA，POS of tagging )，然后根據接下來要進行的這些任務一起被學習出來。所以就導致不同任務導向下的α1和α2也不一樣。

ELMo的論文中提到，在不同任務下(SRL,Coref,SNLI,SQuAD,SST-5)。藍色的上下文embedding在經過token(這里為沒有經過上下文的embedding)，LSTM1，LSTM2后，它在不同階段需要的weight也不一樣。

BERT相當于是Transformer的Encoder部分，它只需要搜集大量的語料去從中學習而不經過標注(不需要label)，就可以將Encoder訓練完成。如果之前要訓練Encoder，我們需要通過一些任務來驅動學習(如機器翻譯)。

BERT就是句子給進去，每個句子給一個embedding。

這里可以回憶下，Transformer的Enoder中有self-attention layer，就是給進去一個sequence，輸出也得到一個sequence。

雖然圖中使用是用詞作為單元進行輸入，但是在使用BERT進行中文的訓練時，字會是一個更好的選擇。比如，我們在給BERT進行輸入時，用one-hot給詞進行編碼，但是詞在中文中數量龐大，會導致維度過高。但是，字的話相對會少很多，特別是中文(大約幾千個，可以窮舉)。這樣以字為單位進行輸入會占很大優(yōu)勢。

共有兩種方法，一種是Mask LM遮蓋語言模型，另一種是Next Sentence Prediction下一句預測。

下面用上圖的例子來理解BERT是怎么樣來進行填空的：

1）這里假設在所有句子中的詞匯的第2個位置上設置一個<MASK>；

2）接下來把所有的詞匯輸入BERT，然后每個輸入的token都會得到一個embedding；

3）接下來將設置為<MASK>的embedding輸入到Linear Multi-class Classifier中中，要求它預測被<MASK>的詞匯是哪個詞匯？

但是這個Linear Multi-class Classifier它僅僅是一個線性分類器，所以它的能力十分弱，這也就需要在之前的BERT模型中需要將它的層數等參數設計的相當好，然后得到非常出色的representation，便于線性分類器去訓練。

那么我們怎么知道最后得到的embedding是什么樣的呢？如果兩個<MASK>下的詞匯(輸入時設置的<MASK>和最后預測的<MASK>)都放回原來的位置而且沒有違和感(就是語句還算通順)，那它們就有類似的embedding(比如退下和落下)。

如圖中，給定兩個句子1)醒醒吧 和 2)你沒有妹妹。其中特殊符號[SEP]是告訴BERT兩個句子的分隔點在哪里。

特殊符號[CLS]一般放在句子的開頭，它用來告訴BERT從這開始分類任務，[CLS]輸入BERT后得到embedding然后通過Linear Binary Classifier得出結果說明：經過BERT預測后現在我們要預測的兩個句子是接在一起 or 不應該被接在一起。

這里可能會有疑問，為什么不將[CLS]放在句尾，等BERT訓練完兩個句子再輸出結果？

對于上圖中的任務，BERT現在要做的事情就是給定兩個句子，讓BERT輸出結果這兩個句子是不是應該接在一起？

所以在語料庫的大量句子中，我們是知道哪些句子是可以接在一起的，所以也需要我們告訴BERT哪些句子是接在一起的。

Linear Binary Classifier和BERT是一起被訓練的，通過預測下一句這個任務，我們就可以把將BERT部分的最優(yōu)參數訓練出來。

現在我們知道了任務一和任務二，在原論文中兩種任務是要同時進行的，這樣才能將BERT的性能發(fā)揮到最佳。

現在我們知道了BERT要做什么事情，那么我們要如何去使用它？共有四種方法。論文中是將【BERT模型和接下來你要進行的任務】結合在一起做訓練。

第一種，假設當前任務是Input一個sentence，out一個class，舉例來說輸入一句話來判斷分類。

訓練流程：1）將做要分類的句子丟給BERT；

2）需要在句子開始加上分類的特殊符號，這個特殊符號經過BERT輸出的embedding經過線性分類器，輸出結果為當前的句子屬于的類別是真還是假。BERT和Linear Classifier的參數一起進行學習；

3）這里的Linear Classifier是Trained from Scratch是白手起家從頭開始，即它的參數隨機初始化設置，然后開始訓練；

4）而BERT則是加上Fine-tune微調策略(一種遷移學習方式*)，例如Generative Pre-trained Transformer(OpenAI GPT生成型預訓練變換器)(Radford等，2018)，引入了最小的任務特定參數，并通過簡單地微調預訓練參數在下游任務中進行訓練。

*這里不得不提一下遷移學習中的Fine-tune，這里可以參考csdn的一篇文章： https://blog.csdn.net/u013841196/article/details/80919857

( https://arxiv.org/abs/1805.12471 )

第二種，假設當前任務是input一個sentence，輸出這個句子中的每個詞匯屬于正例還是負例。舉例現在的任務是slot filling填槽任務(填槽指的是為了讓用戶意圖轉化為用戶明確的指令而補全信息的過程)（另一種解釋是從大規(guī)模的語料庫中抽取給定實體（query）的被明確定義的屬性（slot types）的值（slot fillers））(槽可以理解為實體已明確定義的屬性)，輸入的句子是 arrive Taipei on November 2nd輸出的槽是other dest on time time

訓練流程：

1）將句子輸入BERT，句子中的每個詞匯都會映射出一個embedding；

2）每個詞匯的embedding輸入Linear Classifier，輸出結果；

3）Linear Classifier 白手起家和Bert微調的方式一起去做學習。

第三種，假設當前任務是input輸入兩個句子，輸出class。舉例現在要進行自然語言預測，讓機器根據premise前提，預測這個hypothesis假設是True還是False還是unknown不知道。實際上，我們可以把這個任務當成三分類問題。

訓練過程：

1）在一個sentence前設置特殊符號[CLS]，然后在要輸入的兩個sentence中間設置[SEP]分隔符號；

2）將兩個sentence連同特殊符號一起輸入到BERT中；

3）將[CLS]輸入BERT后得到的embedding，再把它輸入linear Classifier中，得到class。

如圖所示，假設gravity的token序號是17，即 ，我們現在有一個問題通過QA Model后得到的s=17，e=17，那么答案就是 為gravity；

同理，假設within a cloud的序號順序是77到79，即 到 ,我們現在有一個問題通過QA Model后得到的s=77，e=79，那么答案就是 為within a cloud。

https://arxiv.org/abs/1905.05950

https://openreview.net/pdf?id=SJzSgnRcKX

這張圖顯示了BERT從0-24層的層數在針對不同的NLP任務上的表現。

https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf

而所謂的GPT,它其實就是Transformer的Decoder。

我們簡單的描述下GPT的訓練過程：這里我們input<BOS>這個token和潮水，想要GPT預測輸出“退了”這個詞匯。

1）首先輸入[BOS]（begin of sentence）和潮水，通過Word Embedding再乘上matrix W變成a 1到a 4，然后把它們丟進self-attention 層中，這時候每一個input都分別乘上3個不同的matrix產生3個不同的vector，分別把它們命名為q，k，v。

q代表的是query (to match others用來去匹配其它的向量)

k代表的是key (to be matched用來去被query匹配的向量)

v代表的是value(information to be extracted用來被抽取的信息的向量)

2）現在要做的工作就是用每個query q 去對每個 key k做attention（吃2個向量，輸出就是告訴你這2個向量有多么匹配或者可以說輸入兩個向量輸出一個分數alpha（而怎么去吃2個向量output一個分數，有很多不同的做法））。這里要預測潮水的下一個詞，所以乘 ， 乘上 , 乘上 再經過soft-max分別得到 到 。

3)我們用 和每一個v相乘， 和 相乘加上 和 相乘。以此類推并相加，最終得到 。

4)然后經過很多層的self-attention，預測得到”退了”這個詞匯。

同理，現在要預測”退了”的下一個詞匯，按照前面的流程可以得到 ，然后經過很多層的self-attention層，得到”就”這個詞匯。

GPT的神奇之處在于它可以在完全沒有訓練數據的情況下，就可以做到閱讀理解，摘要，翻譯。折線圖中顯示了它在參數量上升的情況下，F1的值的效果。

1.Transformer的問題：

word Embedding 無上下文

監(jiān)督數據太少

解決方法：

Contextual Word Embedding

2.ELMo( E mbeddings from L anguages Mo del)

- 多層雙向的LSTM的NNLM

- RNN-based language models(trained from lots of sentences)

ELMo的問題：

Contextual Word Embedding作為特征

不適合特定任務

3.OpenAI GPT的改進

根據任務Fine-Tuning

使用Transformer替代RNN/LSTM

OpenAI GPT的問題：

單向信息流的問題

Pretraining(1)和Fine-Tuning(2)不匹配

解決辦法：

Masked LM

NSP Multi-task Learning

Encoder again

Tips：

- 使用中文模型

- max_seq_length可以小一點，提高效率

- 內存不夠，需要調整train_batch_size

- 有足夠多的領域數據，可以嘗試Pretraining

二、關于硬盤MBR模式下的分區(qū)和系統(tǒng)啟動的問題，請多指教！

沿用了數十年的PC機主板架構是BIOS模式。但在2004年，微軟和英特爾共同推出一種名為可擴展固件接口（EFI）的主板升級換代方案。EFI，即可擴展固件接口(Extensible Firmware Interface)，EFI的位置很特殊，不像是BIOS那樣是固件又是接口，EFI只是一個接口，位于操作系統(tǒng)與平臺固件之間。到目前為止，現有的PC機主板絕大部分還是BIOS模式，EFI主板寥寥可數。

MBR，主引導記錄(Master Boot Record)，也就是現有的硬盤分區(qū)模式。MBR分區(qū)的標準決定了MBR只支持在2TB以下的硬盤，超過2TB的硬盤只能管理2TB！為解決這個大問題，微軟和英特爾在EFI方案中開發(fā)了GPT分區(qū)模式。

GPT，全局唯一標識分區(qū)表(GUID Partition Table)，GUID，全局唯一標識符 (Globally Unique Identifier) 。GPT是EFI方案的一部分，但并不依賴于EFI主板，在BIOS主板的PC中也可使用GPT分區(qū)。與MBR最大4個分區(qū)表項的限制相比，GPT對分區(qū)數量沒有限制，但Windows最大僅支持128個GPT分區(qū)。GPT可管理硬盤大小達到了18EB(1EB=1024PB=1,048,576TB)，不過NTFS格式最大僅支持256TB。

GPT的分區(qū)信息是在分區(qū)中，而不象MBR一樣在主引導扇區(qū)，為保護GPT不受MBR類磁盤管理軟件的危害，GPT在主引導扇區(qū)建立了一個保護分區(qū)(Protective MBR)的MBR分區(qū)表，這種分區(qū)的類型標識為0xEE，這個保護分區(qū)的大小在Windows下為128MB，Mac OS X下為200MB，在Window磁盤管理器里名為GPT保護分區(qū)，可讓MBR類磁盤管理軟件把GPT看成一個未知格式的分區(qū)，而不是錯誤地當成一個未分區(qū)的磁盤。

2008年，硬盤容量突飛猛進，1.5T硬盤價格已降至RMB900元以下，在咱們CCF硬件版的帖子就可以看出，1.5T硬盤都已開始在CCFer中普及啦。。。。單碟500G的硬盤也已經面市，預計2T、2.5T硬盤在2009年就會面市?？墒?，2009年你想把舊硬盤換成2.5T硬盤？且慢！。。。由于MBR分區(qū)模式最大只能支持2TB硬盤，2.5T硬盤必須使用GPT分區(qū)模式！我們先未雨綢繆，看看Windows對GPT分區(qū)的支持情況：

1. Windows 95/98/ME、Windows NT 4、Windows 2000、Windows XP 32 位版本不支持GPT分區(qū)，只能查看GPT的保護分區(qū)，GPT不會被裝載或公開給應用軟件；

2. Windows XP x64 版本只能使用GPT磁盤進行數據操作，只有基于安騰處理器 （Itanium）的 Windows系統(tǒng)才能從 GPT 分區(qū)上啟動；

3. Windows Server 2003 32bit Server Pack 1 以后的所有Windows 2003版本都能使用GPT分區(qū)磁盤進行數據操作，只有基于安騰處理器（Itanium）的Windows系統(tǒng)才能從 GPT 分區(qū)上啟動；

4. Windows Vista 和 Windows Server 2008的所有版本都能使用GPT分區(qū)磁盤進行數據操作；但只有基于EFI主板的系統(tǒng)支持從GPT啟動。

I never think of the future. It comes soon enough.

三、GOT比GPT高

【 原 理 】

轉氨酶是體內重要的一類酶.轉氨酶催化α–氨基酸的α–氨基與α–酮酸的α–酮基之間的相互轉化,從而生成一種新的氨基酸與一種新的酮酸,這種作用稱為轉氨基作用.它在生物體內蛋白質的合成,分解等中間代謝過程中,在糖,脂及蛋白質三大物質代謝的相互聯系,相互制約及相互轉變上都起著很重要的作用.

在動物機體中活力最強,分布最廣的轉氨酶有兩種:一種為谷氨酸草酰乙酸轉氨酶(glutamic-Oxaloacetate transaminase簡稱GOT),另一種為谷氨酸丙酮酸轉氨酶(glutamic-pyruvic transaminase簡稱GPT).本實驗以谷氨酸丙酮酸轉氨酶為例.它的催化反應如下:

GPT

丙氨酸 + α–酮戊二酸 谷氨酸 + 丙酮酸

37℃

由上可見此反應最終產物是丙酮酸.測定單位時間內丙酮酸的產量即可得知轉氨酶的活性.

丙酮酸可與2,4–二硝基苯肼反應,形成丙酮酸二硝基苯腙,在堿性溶液中呈棕紅色,顯色的深淺在一定范圍內可反映所生成的丙酮酸量多少,與同樣處理的丙酮酸標準液進行比色,計算出其含量,以此測定轉氨酶的活性.

丙酮酸 + 2,4–二硝基苯肼 丙酮酸–2,4–二硝基苯腙(棕紅色)

本實驗用金氏(King)法(1)測定轉氨酶的活性單位為:每毫升血清與基質在37℃下作用60分鐘,生成1μmol丙酮酸為1個單位.

【 試劑和器材 】

一 試劑

1.1/15 mol/L pH7.4磷酸鹽緩沖溶液:

甲液:1/15 mol/L磷酸氫二鈉溶液:稱取磷酸氫二鈉(Na2HPO4)9.47g(或Na2HPO4 · 12H2O 23.87g)溶解于蒸餾水中,定容至1 000 ml.

乙液:1/15 mol/L磷酸二氫鉀溶液:稱取磷酸二氫鉀(KH2PO4)9.078g,溶解于蒸餾水中,定容至1 000 ml.

取甲液825 ml乙液175 ml混合,測其pH為7.4即1/15 mol/L pH7.4磷酸鹽緩沖液.

2.GPT基質液:精確稱取a–酮戊二酸29.2 mg及DL–丙氨酸1.78g,溶于1/15 mol/L pH 7.4的磷酸鹽緩沖液50ml 中溶解,加1mol/L NaOH溶液0.5ml,校正pH至7.4.再以pH 7.4的磷酸緩沖液定容至100ml,充分混合,冰凍貯存.

3.2,4–二硝基苯肼溶液:精確稱取2,4–二硝基苯肼20mg,先溶解于10ml濃鹽酸中(可加熱助溶),再以蒸餾水稀釋至100ml(有沉渣可過濾),棕色瓶內保存.(注意:此溶液配制時釋放大量的熱和難聞氣味配制時應戴上口罩)

4.丙酮酸標準液(1ml = 2μmol丙酮酸即2mmol/L):精確稱取丙酮酸鈉22mg于100ml容量瓶中,用1/15 mol/L pH 7.4磷酸鹽緩沖溶液稀釋至刻度.此溶液應新鮮配制,不能存放.

5.0.4 mol/L氫氧化鈉溶液:稱取16g氫氧化鈉溶解于蒸餾水中,定容至1 000ml.

6.1mol/L氫氧化鈉溶液:稱取4g氫氧化鈉溶解于蒸餾水中,定容至1 00ml.

7.血清300ml.

二 器材

1.水浴鍋.

2.分光光度計.

【 操 作 】

1.標準曲線制作:取6支試管按下表操作.

試管號

試 劑

1 2 3 4 5 6

丙酮酸標準液 (ml)

GPT基質液 (ml)

PH7.4磷酸緩沖液(ml)

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25

0.5 0.45 0.4 0.35 0.3 0.25

0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1

水浴37℃,10分鐘

2,4二硝基苯肼溶液(ml) 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5

保溫37℃,20分鐘

0.4N氫氧化鈉溶液 (ml) 5.0 5.0 5.0 5.0 5.0 5.0

相當活性(單位數) 空白 100 200 300 400 500

混勻后,用分光光度計在520nm波長處進行比色測定,以空白調零,讀取各管吸光度讀數.以各管相應的轉氨酶活性單位值為橫坐標,吸光度值為縱坐標,用坐標紙繪制標準曲線.

2.GPT測定:取2支潔凈的試管按下表操作.

試 劑 空 白 測 定

血 清 (ml) 0.1 0.1

G PT基質液 (ml) -- 0.5

混勻, 37℃水浴,60分鐘

G PT基質液 (ml) 0.5 --

2,4二硝基苯肼溶液 (ml) 0.5 0.5

混勻, 37℃水浴,20分鐘

0.4mol/L氫氧化鈉 (ml) 5.0 5.0

混勻,放置5分鐘,用分光光度計在波長520nm波長處進行比色測定,以空白調零,讀取測定管吸光度值.

【 實驗結果 】

所測得的吸光度值在已繪制好的標準曲線上直接查對,即可得知待測轉氨酶的活性單位.

【 注意事項 】

1.測定血清中轉氨酶活性主要有金氏 (King) 法,賴氏 (Reitman—Frankel)法和改良穆氏(Mohun)法.這三種方法的原理,試劑和操作方法包括血清和試劑的用量及作用溫度均相同,不同之處是金氏法酶作用時間為60分鐘,而其他二法為30分鐘.因此活性單位定義不同.

2.轉氨酶只作用于L–型氨基酸,對D–型氨基酸無催化能力.實驗中所用的是DL–型的混旋氨基酸.若采用L–型時,則用量比DL–型少一半.

3.所用儀器應清潔,不應含有酸,堿,Zn2+,Ca2+,Hg2+,Ag+等蛋白沉淀劑.

4.血清不應溶血,因血細胞內轉氨酶含量較多.樣品采集后應當日進行測定,否則應將血清分離后貯存于冰箱.

5.溫度及時間一定要嚴格控制,準確掌握.pH要準確以免影響酶活性.

實驗二 過氧化氫酶及過氧化物酶的作用

【 原 理 】

在生物機體內,某些代謝物由于需氧脫氫的結果而產生對機體有害的過氧化氫.體內的過氧化氫酶能催化過氧化氫分解成水和分子氧,使過氧化氫不致在體內積累.因此,過氧化氫酶具有保護生物機體的作用.

過氧化氫酶是一種以鐵卟啉為輔基的酶,它廣泛存在于動植物組織中.

過氧化物酶也是一種以鐵卟啉為輔基的酶,它能催化過氧化氫釋放出新生態(tài)氧以氧化某些酚類和胺類物質,例如,氧化溶于水中的焦性沒食子酸生成不溶于水的焦性沒食子橙(橙紅色).其作用機制如下:

E + H2O2 E–H2O2

E–H2O2 + H2O2 E + 2 H2O + O2

【 試劑和器材 】

一 試劑

2%過氧化氫溶液:此溶液易見光分解,應新鮮配制.

1%焦性沒食子酸溶液:焦性沒食子酸1g,用蒸餾水溶解并配至100ml.此溶液易

氧化,應新鮮配制.

鐵粉.

二 材料

鮮豬肝糜.

馬鈴薯或血液.

白菜梗提取液:白菜梗約5g,切成細塊,置研缽內,加蒸餾水15ml研磨成漿,轉

移出濾液,備用.

【 操 作 】

1.過氧化氫酶的作用

取試管5支,按下表操作:

試管 2% H2O2(ml) 新鮮肝糜 (g) 煮沸肝糜(g) 生馬鈴薯(g) 熟馬鈴薯(g) 鐵粉

1 3 0.5 - - - -

2 3 - 0.5 - - -

3 3 - - 1 - -

4 3 - - - 1 -

5 3 - - - - 少許

加畢,觀察有無氣泡放出,特別是肝糜周圍和馬鈴薯周圍.

2.過氧化物酶的作用

取試管4支,按下表操作:

試管 1%焦性沒食子酸 2% H2O2 蒸餾水 白菜梗提取液 煮沸的白菜梗提取液

(ml) (滴) (ml) (ml) (ml)

1 2 2 2 - -

2 2 - - 2 -

3 2 2 - 2 -

4 2 2 - - 2

搖勻后,觀察并記錄各管顏色變化和沉淀的出現.

實驗三 琥珀酸脫氫酶及丙二酸的抑制作用

【 原 理 】

琥珀酸脫氫酶是三羧酸循環(huán)中的一個重要的酶,測定細胞中有無這種酶可以初步鑒定

三羧酸循環(huán)途徑是否存在.琥珀酸脫氫酶可使其底物脫氫,產生的氫可通過一系列傳遞體最后遞給氧而生成水.在缺氧的情況下,若有適當的受氫體也可顯示出脫氫酶的作用.如心肌中的琥珀酸脫氫酶在缺氧的情況下,可使琥珀酸脫氫生成延胡索酸,脫下之氫可將藍色的甲烯藍還原成無色的甲烯白.這樣,便可以顯示琥珀酸脫氫酶的作用.

琥珀酸 + 甲烯藍 琥珀酸脫氫酶 延胡索酸 + 甲烯白

丙二酸的化學結構與琥珀酸相似,它能與琥珀酸競爭而和琥珀酸脫氫酶結合.若琥珀酸脫氫酶已與丙二酸結合,則不能再催化琥珀酸脫氫,這種現象稱為競爭性抑制.如相對地增加琥珀酸的濃度,則可減輕丙二酸的抑制作用.

【 試劑和器材 】

一 試劑

1.1.5%琥珀酸鈉溶液:取琥珀酸鈉1.5g,用蒸餾水溶解并稀釋至100ml.如無琥珀酸鈉可用琥珀酸配成水溶液后,以氫氧化鈉溶液中和至pH7~8.

2.1%丙二酸鈉溶液:取丙二酸鈉1g,用蒸餾水溶解并稀釋至100ml.

3.0.02%甲烯藍溶液.

4.1/15mol/LNa2HPO4溶液:取Na2HPO4 · 2H2O 11.88g,用蒸餾水溶解并稀釋至1 000ml.

5.液體石蠟.

二 器材

1.玻璃勻漿器.

2.離心機.

三 材料

新鮮豬心.

【 操 作 】

1.豬心臟制備液:稱取新鮮豬心1.5~2.0g玻璃勻漿器放中,加入等體積的石英砂及1/15mol/LNa2HPO4溶液3~4ml,搗碎成漿,再加入6~7ml1/15mol/LNa2HPO4溶液,放置一小時,不時搖動,離心(3000r/min 10 min)取上清液備用.

2.取4支試管,編號并按下表操作:

試管 心臟制備液 1.5%琥珀酸鈉溶液 1%丙二酸鈉溶液 蒸餾水 0.02%甲烯藍溶液

(滴) (滴) (滴) (滴) (滴)

1 5 5 - 10 2

2 5(先煮沸) 5 - 10 2

3 5 5 5 5 2

4 5 10 5 5 2

3.各管溶液混勻后,每管各加液體石蠟一薄層(約5~10滴).為什么

4.各管置于37℃水浴中,半小時內觀察各管顏色變化,比較其速度并說明原因.然后將第一管用力搖動,觀察其有何變化 為什么

實驗四 γ–球蛋白的分離

【 原 理 】

中性鹽 (如硫酸銨,硫酸鈉,氯化鈉,硫酸鎂等)對球狀蛋白質的溶解度有顯著影響.隨著中性鹽濃度的增加,離子強度也增加.當溶液離子強度增加到一定數值時,溶液中蛋白質的溶解度開始下降.離子強度增加到足夠高時,蛋白質可從水溶液中沉淀出來,這種現象叫做鹽析.各種蛋白質的溶解度不同,因而可利用不同濃度的高濃度鹽溶液來沉淀分離各種蛋白質.

蛋白質是一種生物大分子,它具有不能通過半透膜的性質.透析就是利用這種性質使之與其它小分子物質如無機鹽,單糖等分開.本次實驗應用的是脫鹽透析,即鹽析后,將含大量鹽類的蛋白質溶液放在半透膜的袋內,再將透析袋浸入蒸餾水中.經過一段時間,袋內的鹽類濃度即逐漸降低.若經常更換袋外的液體,最后即可使袋內的蛋白質溶液中所含的鹽類除凈,從而達到脫鹽的目的.應用不同濃度硫酸銨分段鹽析法將血清中γ–球蛋白及α,β球蛋白分離,最后用透析法脫鹽,即可得到純度較高的γ–球蛋白.

【 試劑和器材 】

一 試劑

1.pH 7.2,0.01mol/L磷酸鹽緩沖液生理鹽水(簡稱PBS): 取0.2mol/L Na2HPO4溶液36.0ml,0.2mol /L NaH2PO4溶液14.0ml混合,加NaCl 8.5克,用蒸餾水稀釋至1 000ml.

2.pH7.2飽和硫酸銨溶液:用濃氨水將2 000ml飽和硫酸銨溶液調pH到7.2.

3.納氏試劑:

納氏試劑貯存液:于500ml三角燒瓶內加入碘化鉀150克,碘110克,汞50克及蒸餾水l00ml,用力振蕩7~15分鐘,至碘色將轉變時,此混合液即產生高熱.隨即將此燒瓶浸于冷水內振蕩,直至棕色之碘轉變成帶綠色之碘化鉀汞溶液為止.將上清液傾入2 000ml量筒內,并用蒸餾水洗滌瓶內沉淀物數次.將洗滌液一并傾入量筒內,加蒸餾水至2 000ml刻度后,混勻即成.

納氏試劑應用液:取10%氫氧化鈉700ml,鈉氏試劑貯存液150ml及蒸餾水150ml混勻即成,如顯混濁,可靜置數日后取上清液使用.此試劑之酸堿度極為重要.用lmol/L鹽酸溶液20ml滴定時,需此試劑11～11.5ml恰好使酚酞指示劑變成紅色時最為適宜.否則必須糾正其酸堿度.

4.雙縮脲試劑:溶解1.50克硫酸銅(CuSO4·5H2O)和6.0克酒石酸鉀鈉(NaKC4H406 · 4H20)于500ml蒸餾水中.在攪拌下加入10%氫氧化鈉溶液300ml,用蒸餾水稀釋到1升,貯存在內壁涂以石蠟的瓶中,可長期保存.

5.濃蔗糖液:蔗糖的飽和溶液.

6.10%氫氧化鈉:取10克氫氧化鈉溶解于蒸餾水中,定容至100ml.

二 器材

1.透析袋.

2.磁力攪拌器.

3.離心機.

三 材料

兔血清

【 操 作 】

一 鹽析

1.取離心管1支加入血清2ml,再加入等量PBS稀釋血清,搖勻后,逐漸加入pH7.2飽和硫酸銨溶液2ml(相當于33%飽和度硫酸銨),邊加邊搖.然后靜止半小時,再離心(3 000r/min)20分鐘,傾去上清液(主要含白蛋白).

2.用lml PBS將離心管底部的沉淀攪拌溶解,再逐滴加飽和硫酸銨溶液0.5m1.搖勻后放置半小時,離心(3 000r/min)20分鐘,傾去上清液(主要含α,β球蛋白),其沉淀即為初步純化的γ–球蛋白.如要得到更純的γ–球蛋白,可重復鹽析過程1～2 次.

3.把提取的γ–球蛋白用1 mlPBS懸浮.

二 透析脫鹽與濃縮

1.將鹽析得到的γ–球蛋白放入透析袋內,用線繩縛緊上口,用玻璃棒懸在盛有半杯蒸餾水的100ml燒杯中,使透析袋下半部浸入水中.

2.將燒杯放在磁力攪拌器上攪拌1小時以上(中間換水1～2次),然后將透析袋取下.小心將線繩解開,吸取袋內的液體,與燒懷中的水同時用雙縮脲試劑檢查袋內外的蛋白質,用納氏試劑檢查袋內外液體中的銨離子(NH4+),觀察透析法的脫鹽效果.

3.脫鹽后得到的γ–球蛋白溶液可繼續(xù)濃縮,即用透析袋裝好懸于盛有10ml濃蔗糖或聚乙二醇溶液的小燒杯內1小時以上,觀察袋內液體體積的變化.

實驗五 γ–球蛋白含量測定(光度分析法)

【 原 理 】

雙縮脲法是蛋白質光度分析法的一種,是利用蛋白質的雙縮脲反應而測定蛋白質含量的方法.因蛋白質含有兩個以上的肽鍵,所以有雙縮脲反應.在堿性溶液中蛋白質與Cu2+形成紫紅色絡合物,其顏色的深淺與蛋白質的濃度成正比,而與蛋白質的分子量及氨基酸成分無關.在一定的實驗條件下,未知樣品溶液與標準蛋白質溶液同時反應,并于540~560nm測定,即可以通過標準蛋白質的標準曲線求出未知樣品的蛋白質濃度.

【 試劑和器材 】

一 試劑

1.標準酪蛋白溶液(5mg/ml):用0.05mol/L NaOH溶液配制:5g酪蛋白加0.05mol/L NaOH溶液至1 000ml.

2.雙縮脲試劑:溶解1.5g硫酸銅(CuSO4 · 5H2O)和6.0 g酒石酸鉀鈉(NaKC4H4O6 · 4H2O)于500ml蒸餾水中.在攪拌下加入10% NaOH溶液300ml,用蒸餾水稀釋到1升,貯存在內壁涂有石蠟的瓶中,可長期保存.

3.未知蛋白質溶液:γ–球蛋白溶液.

二 器材

分光光度計.

【 操 作 】

1.標準曲線的繪制:取6支試管按下表操作.

試 劑 1 2 3 4 5 6

標準酪蛋白溶液(ml) 0 0.4 0.8 1.2 1.6 2.0

蒸餾水 (ml) 2 1.6 1.2 0.8 0.4 0

雙縮脲試劑 (ml) 4 4 4 4 4 4

室溫下(15~25℃)放置30分鐘,用分光光度計于540nm測定.以光密度為縱坐標,酪蛋白含量為橫坐標用坐標紙繪制標準曲線.

2.γ–球蛋白溶液濃度的測定:取3支試管按下表操作.

試 劑 空白管 測定1 測定2

γ–球蛋白溶液(ml) - 1 1

蒸餾水 (ml) 2 1 1

雙縮脲試劑 (ml) 4 4 4

搖勻,放置30分鐘,540nm測定讀取光密度.

【 實驗結果 】

求出待測蛋白質溶液的光密度后,從標準曲線上查出其蛋白質濃度,按稀釋倍數求出每毫升蛋白質溶液的蛋白質含量.

實驗六 凝膠柱層析法(γ–球蛋白純化)

【 原 理 】

凝膠層析(gel chromatography),又稱為凝膠過濾(gel filtration),分子篩過濾(molecular sieve filtration),凝膠滲透層析(gel osmotic chromatography)等.它是20世紀60年代發(fā)展起來的一種層析技術.其基本原理是利用被分離物質分子大小不同及固定相(凝膠)具有分子篩的特點,將被分離物質各成分按分子大小分開,達到分離的方法.

凝膠是由膠體粒子構成的立體網狀結構.網眼里吸滿水后凝膠膨脹呈柔軟而富于彈性的半固體狀態(tài).人工合成的凝膠網眼較均勻地分布在凝膠顆粒上有如篩眼,小于篩眼的物質分子均可通過,大于篩眼的物質分子則不能,故稱為"分子篩".凝膠之所以能將不同分子的物質分開是因為當被分離物質的各成分通過凝膠時,小于篩眼的分子將完全滲入凝膠網眼,并隨著流動相的移動沿凝膠網眼孔道移動,從一個顆粒的網眼流出,又進入另一顆粒的網眼,如此連續(xù)下去,直到流過整個凝膠柱為止,因而流程長,阻力大,流速慢;大于篩眼的分子則完全被篩眼排阻而不能進入凝膠網眼,只能隨流動相沿凝膠顆粒的間隙流動,其流程短,阻力小,流速快,比小分子先流出層析柱;小分子最后流出.分子大小介于完全排阻不能進入或完全滲入凝膠篩眼之間的物質分子,則居中流出.這樣被分離物質即被按分子的大小分開.

用于凝膠層析的凝膠均為人工合成的產品,主要有交聯葡聚糖(商品名為Sephadex),瓊脂糖(商品名為Sepharose),聚丙烯酰胺凝膠(商品名為Bio–gel)及具有一定網眼的細玻璃珠等和這些

四、比chatgpt更新的技術是

GPT-3：GPT-3是由OpenAI開發(fā)的語言模型，擁有比我更多的參數和更高的精度，能夠生成更加自然、流暢的文本。

AlphaFold：AlphaFold是DeepMind開發(fā)的人工智能系統(tǒng)，能夠預測蛋白質的三維結構，對于生物學和藥物研發(fā)等領域具有重要意義。

自動駕駛技術：自動駕駛技術是一個涵蓋多個領域的復雜系統(tǒng)，涉及計算機視覺、機器學習、控制系統(tǒng)等多個技術領域，目前在一些公司和實驗室已經有了初步的應用。

量子計算：量子計算是一種基于量子力學原理的計算方法，擁有比傳統(tǒng)計算機更高的計算速度和效率，在一些領域如密碼學、化學模擬等有廣泛應用前景。

以上就是關于instructGPT原理相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。

推薦閱讀：

設計師買什么筆記本電腦（設計師買什么筆記本電腦ThinkPad）

簡約ins風工作室名字（大氣帶有高級感的店名）

87skins開箱網官網（88skins開箱網）

如何學好網絡工程專業(yè)（如何學好網絡工程專業(yè)知識）

怎么做成鏈接（怎么把視頻做成鏈接形式）