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(guān)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(nèi)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(guān)鍵詞，它就能返回你想要的內(nèi)容，越精準，寫出的就越詳細，有微信小程序端、在線網(wǎng)頁版、PC客戶端，官網(wǎng)：https://ai.de1919.com

本文目錄:

• 1、05-ELMo/BERT/GPT-NLP預訓練模型

• 2、關(guān)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(shù)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(guān)聯(lián)關(guān)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(guān)聯(lián)，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(chǔ)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(jù)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(xiàn)的總次數(shù)(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(xiàn)的不同事物的個數(shù)。）

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(xiàn)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(xié)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(jié)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(jié)果也不一樣)拼接起來。

現(xiàn)在我們訓練的程度都會越來越深度，當層數(shù)增加，這樣就會產(chǎn)生Deep的RNN，因為很多層，而且每一層都會產(chǎn)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(chǎn)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(jù)當前要進行的任務(如QA，POS of tagging )，然后根據(jù)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(jīng)過token(這里為沒有經(jīng)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(jīng)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(qū)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(shù)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(shù)等參數(shù)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(jié)果說明：經(jīng)過BERT預測后現(xiàn)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(jié)果？

對于上圖中的任務，BERT現(xiàn)在要做的事情就是給定兩個句子，讓BERT輸出結(jié)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(shù)訓練出來。

現(xiàn)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(xiàn)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(jié)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(jīng)過BERT輸出的embedding經(jīng)過線性分類器，輸出結(jié)果為當前的句子屬于的類別是真還是假。BERT和Linear Classifier的參數(shù)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(shù)隨機初始化設置，然后開始訓練；

4）而BERT則是加上Fine-tune微調(diào)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(shù)，并通過簡單地微調(diào)預訓練參數(shù)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(xiàn)在的任務是slot filling填槽任務(填槽指的是為了讓用戶意圖轉(zhuǎn)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(jié)果；

3）Linear Classifier 白手起家和Bert微調(diào)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(xiàn)在要進行自然語言預測，讓機器根據(jù)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(xiàn)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(xiàn)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(shù)在針對不同的NLP任務上的表現(xiàn)。

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(chǎn)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(xiàn)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(shù)alpha（而怎么去吃2個向量output一個分數(shù)，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(jīng)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(jīng)過很多層的self-attention，預測得到”退了”這個詞匯。

同理，現(xiàn)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(jīng)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(shù)據(jù)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(shù)量上升的情況下，F(xiàn)1的值的效果。

1.Transformer的問題：

word Embedding 無上下文

監(jiān)督數(shù)據(jù)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(jù)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(nèi)存不夠，需要調(diào)整train_batch_size

- 有足夠多的領(lǐng)域數(shù)據(jù)，可以嘗試Pretraining

二、關(guān)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(shù)十年的PC機主板架構(gòu)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(xiàn)有的PC機主板絕大部分還是BIOS模式，EFI主板寥寥可數(shù)。

MBR，主引導記錄(Master Boot Record)，也就是現(xiàn)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(shù)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(jīng)面市，預計2T、2.5T硬盤在2009年就會面市。可是，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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(zhuǎn)氨酶是體內(nèi)重要的一類酶.轉(zhuǎn)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(zhuǎn)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(zhuǎn)氨基作用.它在生物體內(nèi)蛋白質(zhì)的合成,分解等中間代謝過程中,在糖,脂及蛋白質(zhì)三大物質(zhì)代謝的相互聯(lián)系,相互制約及相互轉(zhuǎn)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(zhuǎn)氨酶有兩種:一種為谷氨酸草酰乙酸轉(zhuǎn)氨酶(glutamic-Oxaloacetate transaminase簡稱GOT),另一種為谷氨酸丙酮酸轉(zhuǎn)氨酶(glutamic-pyruvic transaminase簡稱GPT).本實驗以谷氨酸丙酮酸轉(zhuǎn)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(chǎn)物是丙酮酸.測定單位時間內(nèi)丙酮酸的產(chǎn)量即可得知轉(zhuǎn)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(nèi)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(zhuǎn)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(zhuǎn)氨酶的活性單位為:每毫升血清與基質(zhì)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(zhì)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(nèi)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(zhì)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(shù)) 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(diào)零,讀取各管吸光度讀數(shù).以各管相應的轉(zhuǎn)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(zhì)液 (ml) -- 0.5

混勻, 37℃水浴,60分鐘

G PT基質(zhì)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(diào)零,讀取測定管吸光度值.

【 實驗結(jié)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(zhuǎn)氨酶的活性單位.

【 注意事項 】

1.測定血清中轉(zhuǎn)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(zhuǎn)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(nèi)轉(zhuǎn)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(nèi),某些代謝物由于需氧脫氫的結(jié)果而產(chǎn)生對機體有害的過氧化氫.體內(nèi)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(nèi)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(zhì),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(nèi),加蒸餾水15ml研磨成漿,轉(zhuǎn)

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(xiàn).

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(chǎn)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?shù)氖軞潴w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(jié)構(gòu)與琥珀酸相似,它能與琥珀酸競爭而和琥珀酸脫氫酶結(jié)合.若琥珀酸脫氫酶已與丙二酸結(jié)合,則不能再催化琥珀酸脫氫,這種現(xiàn)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(nèi)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(zhì)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(shù)值時,溶液中蛋白質(zhì)的溶解度開始下降.離子強度增加到足夠高時,蛋白質(zhì)可從水溶液中沉淀出來,這種現(xiàn)象叫做鹽析.各種蛋白質(zhì)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(zhì).

蛋白質(zhì)是一種生物大分子,它具有不能通過半透膜的性質(zhì).透析就是利用這種性質(zhì)使之與其它小分子物質(zhì)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(zhì)溶液放在半透膜的袋內(nèi),再將透析袋浸入蒸餾水中.經(jīng)過一段時間,袋內(nèi)的鹽類濃度即逐漸降低.若經(jīng)常更換袋外的液體,最后即可使袋內(nèi)的蛋白質(zhì)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(diào)pH到7.2.

3.納氏試劑:

納氏試劑貯存液:于500ml三角燒瓶內(nèi)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(zhuǎn)變時,此混合液即產(chǎn)生高熱.隨即將此燒瓶浸于冷水內(nèi)振蕩,直至棕色之碘轉(zhuǎn)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(nèi),并用蒸餾水洗滌瓶內(nèi)沉淀物數(shù)次.將洗滌液一并傾入量筒內(nèi),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(shù)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(nèi)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(nèi),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(nèi)的液體,與燒懷中的水同時用雙縮脲試劑檢查袋內(nèi)外的蛋白質(zhì),用納氏試劑檢查袋內(nèi)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(nèi)1小時以上,觀察袋內(nèi)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(zhì)光度分析法的一種,是利用蛋白質(zhì)的雙縮脲反應而測定蛋白質(zhì)含量的方法.因蛋白質(zhì)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(zhì)與Cu2+形成紫紅色絡合物,其顏色的深淺與蛋白質(zhì)的濃度成正比,而與蛋白質(zhì)的分子量及氨基酸成分無關(guān).在一定的實驗條件下,未知樣品溶液與標準蛋白質(zhì)溶液同時反應,并于540~560nm測定,即可以通過標準蛋白質(zhì)的標準曲線求出未知樣品的蛋白質(zhì)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(nèi)壁涂有石蠟的瓶中,可長期保存.

3.未知蛋白質(zhì)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(jié)果 】

求出待測蛋白質(zhì)溶液的光密度后,從標準曲線上查出其蛋白質(zhì)濃度,按稀釋倍數(shù)求出每毫升蛋白質(zhì)溶液的蛋白質(zhì)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(shù).其基本原理是利用被分離物質(zhì)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(zhì)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(gòu)成的立體網(wǎng)狀結(jié)構(gòu).網(wǎng)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(wǎng)眼較均勻地分布在凝膠顆粒上有如篩眼,小于篩眼的物質(zhì)分子均可通過,大于篩眼的物質(zhì)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(zhì)分開是因為當被分離物質(zhì)的各成分通過凝膠時,小于篩眼的分子將完全滲入凝膠網(wǎng)眼,并隨著流動相的移動沿凝膠網(wǎng)眼孔道移動,從一個顆粒的網(wǎng)眼流出,又進入另一顆粒的網(wǎng)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(wǎng)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(zhì)分子,則居中流出.這樣被分離物質(zhì)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(chǎn)品,主要有交聯(lián)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(wǎng)眼的細玻璃珠等和這些

四、比chatgpt更新的技術(shù)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(shù)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(zhì)的三維結(jié)構(gòu)，對于生物學和藥物研發(fā)等領(lǐng)域具有重要意義。

自動駕駛技術(shù)：自動駕駛技術(shù)是一個涵蓋多個領(lǐng)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(shù)領(lǐng)域，目前在一些公司和實驗室已經(jīng)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(lǐng)域如密碼學、化學模擬等有廣泛應用前景。

以上就是關(guān)于instructGPT原理相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)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(nèi)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(wǎng)官網(wǎng)（88skins開箱網(wǎng)）

如何學好網(wǎng)絡工程專業(yè)（如何學好網(wǎng)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）