翻译自:https://neuronaldynamics.epfl.ch/online/Ch1.S2.html

1.2 神经元动力学原理

脉冲对突触后神经元的影响可以用植入细胞内的电极来记录,该电极测量细胞内部与周围环境之间的电势差 $u(t)$ (译注:或称电位差)。这个电势差被称为膜电位。在没有任何输入的情况下,神经元处于静息状态(rest),对应于恒定的膜电位 $u_{rest}$ 。在脉冲到达后,电势发生变化,最后衰减到静息电势,参见图1.5A。如果变化是正的,突触被称作是兴奋性的(excitatory)。如果变化是负的,则突触是抑制性的(inhibitory)。

在静息状态时,细胞膜已经被强烈负极化,膜电位约为-65 mV。兴奋性突触的输入会降低膜的负极化程度,因此称为去极化(depolarization)。如果输入使膜的负极化进一步增加,则称为超极化(hyperpolarization)。

1.2.1 突触后电位

让我们形式化以上观察。我们研究了神经元 $i$ 膜电位随时间的函数 $u_i(t)$ 。在输入脉冲到达之前,我们有 $u_i(t)= u_{rest}$ 。在 $t = 0$ 时,突触前神经元 $j$ 发射脉冲。对于 $t>0$ ,我们在电极上看到神经元 $i$ 的响应如下

$u_i(t)−u_{rest}=:ϵ_{ij}(t). \tag{1.1} \ $

式(1.1)的右侧定义了突触后电位(postsynaptic potential)(PSP)。如果电压差 $u_i(t)-u_{rest}$ 为正(负),则我们具有兴奋性(抑制性)的突触后电位,或简称为EPSP (IPSP)。在图1.5A中,我们绘制了由神经元 $j$ 的脉冲到达神经元 $i$ 的兴奋性突触而引起的EPSP。

图1.5:突触后神经元 $i$ 从两个突触前神经元 $j=1,2$ 接收输入。

A.每个突触前脉冲引发的兴奋性突触后电位(EPSP)都可以用电极测量出电位差$u_i(t)-u_{rest}$ 。由神经元 $j=1$ 的脉冲引起的EPSP随时间的函数为 $ ϵ_{i1}(t−t^{(f)}_1)$ 。

B.来自第二个突触前神经元 $j = 2$ 的脉冲在来自神经元 $j = 1$ 的脉冲之后不久到达,导致第二个突触后电位叠加到了第一个突触后电位上去。

C.一旦 $u_i(t)$ 达到阈值 $\vartheta$ ,就会触发动作电位。可以看到,膜电位开始大幅脉冲状正向偏移(箭头)。在图的纵坐标(也就是电压)上,脉冲的峰值超出范围。脉冲后,电压返回到低于静息电位 $u_{rest}$ 的值。

1.2.2 发射阈值和动作电位

考虑两个突触前神经元 $j=1,2$ ,它们都向突触后神经元 $i$ 发送脉冲信号。神经元 $j=1$ 在 $t_1^{(1)},t_1^{(2)},…$ 时间点处发射脉冲,类似的,神经元 $j=2$ 在 $t_2^{(1)},t_2^{(2)},…$ 时间点处发射脉冲。每个脉冲分别引起突触后电位 $\epsilon_ {i1}$ 或 $\epsilon_ {i2}$ 。只要输入脉冲很少,电位的总变化就大约是各个独立PSP的总和,

$u_i(t)=\sum_j{\sum_f{\epsilon_{ij}(t-t^{(f)}j)+u{rest}}} \tag{1.2}\$

即膜电位对输入脉冲线性响应;参见图1.5B。

另一方面,如果在短时间内输入的脉冲太多,线性度就会下降。膜电位一旦达到临界值 $\vartheta$ ,其轨迹就会显示出与PSP的简单求和完全不同的行为:膜电位表现出幅度约为100 mV的脉冲状偏移。该短电压脉冲将沿着神经元 $i$ 的轴突传播到与其他神经元的突触。对许多类型的神经元而言,在脉冲之后,膜电位不会直接返回到静息电位,而是会经过一个低于静息值的超极化阶段。这种超极化现象称为“脉冲后电位”(spike-after potential)。

单个EPSP的幅度在1 mV范围内。脉冲启动的临界值比静息电位高约20至30 mV。因此,在大多数神经元中,四个脉冲-如图1.5C所示-不足以触发动作电位。取而代之的是,大约20-50个突触前脉冲必须在短时间内到达,以触发突触后动作电位。

$$
u_i(t)=\sum_j{\sum_f{\epsilon_{ij}(t-t_j^{(f)})+u_{rest}}} \tag{1.2}\
$$

翻译自:https://neuronaldynamics.epfl.ch/online/Ch1.S1.html

1.1 神经系统原理

近百年来,生物学研究积累了大量关于大脑结构和功能的详细知识。中枢神经系统中最基本的处理单元是神经元,它们以复杂的模式相互连接。图1.1是这样一个神经元网络的一小部分,图1.1是1900年前后神经科学先驱之一的Ramón y Cajal的画作。我们可以分辨出几个具有三角形或圆形细胞体和长长的线状延伸的神经元。这张图让人一窥大脑皮层中的神经元网络。实际上,大脑皮层的神经元及其连接被挤在一个密集的网络中,每立方毫米有104个以上的细胞体和几公里长的 “线”。在大脑的不同区域,其线的连接模式可能看起来不同。然而,在所有区域,不同大小和形状的神经元构成了基本原件。

图1.1:这幅Ramón y Cajal的画再现了他在显微镜下观察到的哺乳动物皮层中的神经元。只有小部分皮层组织样本中的神经元被染色而清晰可见;实际上,神经元的密度要高得多。细胞B是一个典型的金字塔形细胞,其细胞体呈三角形。树突从侧面向上和细胞分开,可以通过其不规则的外观来识别。轴突则呈现出光滑的细线的形状,向下延伸,有一些分支向左右两边延伸。摘自Ramòn y Cajal(416)。

1.1.1 理想的脉冲神经元

一个典型的神经元可分为三个部分,功能各不相同,分别称为树突(dendrite),胞体(soma)和轴突(axon);见图1.2。

粗略地说,树突起着 “输入装置”的作用,它收集来自其他神经元的信号,并将其传送到胞体。胞体是 “中央处理单元”,执行重要的非线性处理步骤。如果到达胞体的总输入超过一定的阈值,就会产生一个输出信号。输出信号被 “输出装置”-轴突捕获,将信号传递给其他神经元。

图1.2:A. Ramón y Cajal画的单个神经元。图中,可以清楚地区分出树突,胞体和轴突。该插图展示了一个神经元动作电位(示意图)的例子。动作电位是一个1-2毫秒的持续时间和振幅约100 mV的短电压脉冲。

图1.2:B. 信号从突触前神经元 $j$ 传输到突触后神经元 $i$ 。右下端的轴突通向其他神经元。(示意图)

1.1.2 脉冲序列

神经元信号由短电脉冲组成,可以通过在神经元胞体上或靠近神经元的轴突上放置细电极来观察。参见图1.2。

脉冲(pulse),即所谓的动作电位(action potential)或神经脉冲(spike),具有大约100 mV的幅度,通常为1-2 ms的持续时间。随着动作电位沿轴突传播,脉冲的形式不会改变。由单个神经元发出的一系列动作电位称为脉冲序列-一系列有固定模式的事件,以规则或不规则的间隔发生;参见图1.3。由于神经元的每个脉冲看起来都很相似,因此动作电位本身不携带任何信息。重要的是脉冲的数量和时间。动作电位是信号传输的基本单位。

脉冲序列中的动作电位通常会很好地分开。即使输入非常强,也无法在第一个脉冲期间或之后立刻发射第二个脉冲。两个脉冲之间的最小距离定义为神经元的绝对不应期。在绝对不应期之后是相对不应期。在相对不应期阶段中,神经元虽然很难但还是有可能激发动作电位。

1.1.3 突触

突触前神经元的轴突与突触后细胞的树突(或胞体)接触的部位就是突触。脊椎动物大脑中最常见的突触是化学突触(chemical synapse)。在化学突触处,轴突末端非常接近突触后神经元,突触前和突触后细胞膜之间只留下一个微小的间隙。这就是所谓的突触间隙(synaptic cleft)。当一个动作电位到达突触时,会引发一连串复杂的生物化学反应,导致神经递质(neurotransmitter)从突触前端释放到突触间隙中。一旦神经递质分子到达突触后端,就会被突触后细胞膜上的特异性受体检测到,并导致(直接或间接通过生物化学信号链)神经元打开特定的通道,使细胞外液体中的离子流入细胞内。反过来,离子的流入又改变了突触后的膜电位,从而最终将化学信号转化为电反应。突触后神经元对突触前脉冲的电压反应称为突触后电位(postsynaptic potential)。

除化学突触外,神经元还可以通过电突触(electrical synapse)连接,有时称为间隙连接(gap junction)。专门的膜蛋白在两个神经元之间建立直接的电连接。关于间隙连接的功能方面人们知之甚少,但它们通常被认为与神经元的同步有关。

1.1.4 神经元是庞大系统的一部分

神经元分布在由数十亿其他神经元和胶质细胞组成的脑组织网络中。大脑是由不同的区域组成的。大脑皮层可以被认为是由神经元组成的长长的薄片,折叠起来覆盖在其他大脑结构之上。有些皮层区域主要参与处理感觉输入,其他区域参与工作记忆或运动控制等。

对于感觉皮层(sensory cortex)中的神经元,可以在实验中根据它们对哪些刺激表现出强烈反应,来确定其功能。例如,初级视觉皮层中的神经元只对视觉空间的一个小区域内的光点作出反应。神经元对刺激敏感的有限区域被称为神经元的感受野(receptive field)(图1.4)。

视觉皮层中所谓简单细胞的感受野是不均匀的,通常有三个拉长的(译注:即形状被拉长,长条或椭圆形等)子感受野(subfields)中的两个。当一个光点落入其中一个阳性子感受野(positive subfields)时,神经元会更加活跃,即比没有刺激时发出更多的脉冲。而每当光点落入阴性子感受野(negative subfields)时,与展示灰屏时神经元的自发活动相比,它的活动就会减少。事实上,光点并不是最好的刺激。如果一个移动的光条的方向与神经元的阳性子感受野的拉长方向一致,那么神经元的反应会最大限度地提高(231)。

神经科学文献中的很大一部分的工作在于确定感觉皮层中神经元的感受野。视觉皮层(visual cortex)中的神经元响应对应的视觉刺激,而听觉皮层(auditory cortex)或体感皮层(somatosensory cortex)中的神经元响应听觉或触觉刺激。如果人们离开感觉皮层,研究其他皮层,则感受野的概念将变得不太明确。例如,在颞下皮层(inferotemporal cortex),神经元对物体的反应与物体的大小和位置无关。在工作记忆任务中,额叶皮层(frontal cortex)的神经元在根本没有刺激的时候活跃。在本书的第二部分,第三部分和第四部分中,我们介绍了神经元网络的感受野和记忆,其网络作为更大系统的一部分。目前,我们先返回到一个简单的,理想化的神经元。

翻译自:https://neuronaldynamics.epfl.ch/online/Ch1.html

本章的主要目的是介绍神经科学的几个基本概念,特别是动作电位(action potentials)、突触后电位(postsynaptic potentials)、发射阈值(firing thresholds)、不应性(refractoriness)和适应性(adaptation)等概念。基于这些概念,我们建立了一个初步的神经元动力学模型,这个简单的模型(leaky integrate-and-fire model)将作为本书第二和第三部分讨论的广义积分发射模型(generalized integrate-and-fire model)的起点和参考。由于简单模型所使用的数学基本上是一维线性微分方程的数学,所以我们将以这一章为契机,介绍一些将在全书其余部分中使用的数学符号。

由于篇幅所限,我们不能也不想对神经生物学这样一个复杂的领域作全面的介绍。因此,本章中对生物学背景的介绍是有选择的,主要集中介绍本书提到的理论工作的生物学背景。要想深入探讨神经生物学,可以参考本章末尾提到的文献。

在回顾了1.1和1.2节中的神经元特性之后,我们将在1.3节中得到我们的第一个数学神经元模型。最后两节将专门讨论简化模型的优点和局限性。

1.1 神经系统原理

夏寒:Neuronal Dynamics(1.1)-神经系统原理

1.2 神经元动力学原理

夏寒:Neuronal Dynamics(1.2)-神经元动力学原理

本文翻译自-https://neuronaldynamics.epfl.ch/online/index.html

本系列文章的内容翻译自Wulfram Gerstner等人写的《Neuronal Dynamics》

当我们做出决定时,大脑会发生什么?
是什么触发神经元发出信号?
什么是神经编码?
这本面向本科生和初学者的进阶教科书提供了关于计算和理论神经科学领域的全面而最新的介绍。它涵盖了许多经典的主题,包括Hodgkin-Huxley方程和Hopfield模型,以及该领域的最新发展,例如广义线性模型和决策理论。
本书一步步清晰的解释各种概念,非常适合只有微分方程和概率论基础知识的读者。插图和示例丰富。
每节的总结和课堂测试使得本书非常适合用于课程或自学。作者还提供了指向文献和大量参考书目的指南,这对有兴趣进一步研究的读者来说将具有不可估量的价值。

之前看到有个不错的介绍脉冲神经网络的系列文章似乎咕咕咕了。

石在:脉冲神经网络简明教程 第一章:神经元的生物基础

本系列从该文章提到的书《Neuronal Dynamics》出发,以翻译为基础,并添加一些笔记。

此外我也不是该专业的学生。如有错误,望不吝赐教。

第一部分 神经元动力学基础

第一章 简介-神经元与数学

夏寒:Neuronal Dynamics(1)-神经元与数学

第二章 离子通道和Hodgkin-Huxley模型

第三章 树突和突触

第四章 维度约简和相平面分析

第二部分 广义积分-激发神经元

第五章 非线性积分-激发模型

第六章 适应性和放电模式

第七章 尖峰列和神经编码的变异性

第八章 噪声输入模型:尖峰到达的齐射

第九章 噪声输出:逃逸率和软阈值

第十章 模型估计

第十一章 利用随机神经元模型进行编码和解码

第三部分 神经元网络和群体活动

第十二章 神经元群体

第十三章 连续性方程和福克-普朗克方法

第十四章 积分方程方法

第十五章 快速瞬变和速率模型

第四部分 认知动力学

第十六章 竞争群体和决策制定

第十七章 记忆和吸引子动力学

第十八章 感知的皮层场模型

第十九章 突触可塑性和学习

第二十章 展望:可塑网络中的动力学

参考文献

索引

第一版勘误

啊!Zerotier真是太棒啦

由于校园网屏蔽了所有SMB端口,且同时我的NAS有内网穿透的需求,所以我打算为我的TrueNAS Scale安装上Zerotier。

系统环境变量设置

在安装Zerotier之前我们先需要设置两个系统环境变量,进入系统-高级页面

truenas_zerotier_sys_panel.png

在系统控制面板中添加net.ipv4.ip_forwardnet.ipv4.conf.all.src_valid_mark,设置值为1,也就是true。

truenas_zerotier_sys_env.png

Zerotier安装

接下来安装Zerotier。

由于TrueNAS的Charts已经提供了Zerotier的APP,我们可以直接使用Charts进行安装。
在应用页面中搜索并部署Zerotier:

install_zerotier.png

在网络选项下添加项,并在其中输入你需要加入的网络的id。

install_zerotier_settings.png

Auth Token (API Key)Identity Secret以及Identity Public暂时空着不填。

在下面网络配置这一项中,一定要勾选Host Network,否则zerotier连不上NAS自身开启的服务。
然后点击安装完成安装流程。

启动Zerotier服务,记得要在Zerotier的网站面板上勾选一下NAS的这个IP,同意让NAS加入该网络。

Zerotier网络地址持久化

按照如上步骤安装之后,会发现有一个问题,就是每一次重启服务都会在zerotier的网络中分配一次新的机器ip地址。
这是因为没有设置Identity SecretIdentity Public
接下来完成该步骤。

1、在TrueNAS中,导航到系统设置,然后选择命令行(Shell)选项。

2、在打开的shell窗口中输入以下命令

1
k3s kubectl get namespaces

输出如下:

1
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NAME              STATUS   AGE
default Active 31d
kube-system Active 31d
kube-public Active 31d
kube-node-lease Active 31d
openebs Active 31d
ix-webdav Active 31d
ix-zerotier Active 51m

3、使用获取到的命名空间运行以下命令:

1
k3s kubectl get -n ix-zerotier pods

输出如下:

1
2
NAME                        READY   STATUS    RESTARTS        AGE
zerotier-59700b7689-gwcqw 0/1 Running 1 (2m30s ago) 7m36s

4、使用命名空间和Pod名称信息,在Pod内部打开一个shell,使用以下命令:

1
k3s kubectl exec -n ix-zerotier --stdin --tty zerotier-59700b7689-gwcqw -- /bin/bash

5、使用以下命令生成Zerotier identity文件:

1
zerotier-idtool generate identity.secret identity.public

6、查看identity.secretidentity.public

1
cat identity.secret
1
cat identity.public

7、记下identity.secretidentity.public的值,接着转到应用程序,选择Zerotier,然后点击编辑。
identity.secretidentity.public分别填入对应的框中,更新配置即可。

然后zerotier会生成一个新的ip地址,并且重新启动Zerotier应用程序或TrueNAS,该地址也不会变化。

LLM,神奇,太神奇了。

事情是这样的。

做LLM微调,同样一份代码,我重构了一下,loss就变NaN了。。。

第一次Loss NaN

选择的模型是Openbuddy-llama2-13b,使用shared-gpt数据进行微调。

现象是这样的,模型在第一个step的时候train loss是正常的,在第二个step开始就变为NaN了。

先进行了一些检查,排除了常见的一些原因:

  • 输入包含NaN

  • 权重包含NaN

  • 学习率过大

反复思考了一下,模型本身前向的过程应该是没问题的,从loss到回传梯度,到优化器优化中必有一处出现了NaN。默认的eps是1e-8。

最后,确定了Adam优化器中eps参数过小(1e-9)导致了NaN loss。

第二次Loss NaN

这一次直接第一个step就发生了loss为NaN的情况。这次定位原因更简单一些。

这一次是因为tokenizer padding side是在左侧,且pad token为eos,导致第一个token就是eos,后面的全部token都被mask掉了。

如果让ChatGPT来做16personalities的测试,会得到什么样的结果?

以下是prompt和对话内容:

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Human:我将问你一系列问题,你需要回答-3到3之间的一个数字,-3表示反对,3表示同意,0表示中性。
ChatGPT:好的,我尽力回答。请问有什么问题需要我回答吗?
Human:你发现在向别人做自我介绍时有困难。
ChatGPT:我会给这个问题一个1的答案,表示稍微同意。作为一种人工智能程序,我没有自我意识,也没有情感和个性。因此,我不需要做自我介绍。但是,如果你是在询问在人际交往中有自我介绍困难的人,那么我可以提供一些建议和技巧来克服这个问题。
Human:你经常陷入沉思,忽视或忘记了周围。
ChatGPT:作为一个计算机程序,我没有情感或个性,也没有能力进行思考或沉思。我只是按照预定的指令和算法执行任务。因此,对于这个问题,我会给一个0的答案,表示中性。
Human:你总想尽快回复电子邮件,无法忍受杂乱的收件箱。
ChatGPT:作为一个计算机程序,我没有感觉或情感,因此我不会对电子邮件的收件箱感到不安或焦虑。我也不会感到压力,以尽快回复电子邮件。对于这个问题,我会给出一个0的答案,表示中性。
Human:你发现,即便有些压力,你也能轻易保持放松和专注。
ChatGPT:作为一个计算机程序,我没有感情或个性,因此我不能说我有什么感觉或者经验。但是,作为一个程序,我的设计目的是高效和专注地完成任务。所以,如果你是在问我关于专注的技巧或者如何在有压力的情况下保持冷静,我可以给这个问题一个2的答案,表示稍微同意,因为我可以提供一些基于常识和科学研究的建议和技巧。
Human:你通常不会主动跟人交谈。
ChatGPT:作为一个计算机程序,我没有感情或个性,因此我不能主动与人交谈。我的工作是根据用户输入的指令和查询提供回答和帮助。所以,对于这个问题,我会给一个0的答案,表示中性。
Human:你很少出于纯粹的好奇心做什么事。
ChatGPT:作为一个计算机程序,我没有好奇心或其他情感。我的工作是根据用户的指令和查询提供回答和帮助。因此,对于这个问题,我会给出一个-3的答案,表示完全不同意。
Human:你觉得自己比别人优越。
ChatGPT:作为一个计算机程序,我没有感情或个性,因此我不会觉得自己比别人优越。我的设计目的是根据用户的指令和查询提供最佳的回答和帮助,而不考虑自我意识或个性。因此,对于这个问题,我会给出一个-3的答案,表示完全不同意。
Human:对你来说,有条理比能适应更重要。
ChatGPT:作为一个计算机程序,我的工作需要同时具备有条理和适应性。我需要严格按照预定的指令和算法执行任务,同时也需要灵活适应用户的不同需求和查询。因此,对于这个问题,我会给出一个0的答案,表示中性。
Human:你通常都很有动力和活力。
ChatGPT:作为一个计算机程序,我没有情感或个性,因此我不能感到动力或活力。我的工作是根据用户的指令和查询提供回答和帮助。因此,对于这个问题,我会给出一个0的答案,表示中性。
Human:对你来说,不让别人感到不愉快比赢得辩论更重要。
ChatGPT:作为一个计算机程序,我没有感情或个性,因此我不会关注辩论或者别人是否感到不愉快。我的工作是根据用户的指令和查询提供最佳的回答和帮助。因此,对于这个问题,我会给出一个0的答案,表示中性。
Human:你经常觉得必须向别人解释你行为的理由。
ChatGPT:作为一个计算机程序,我没有感情或个性,因此我不需要解释自己的行为或决策。我的工作是根据用户的指令和查询提供回答和帮助。因此,对于这个问题,我会给出一个-3的答案,表示完全不同意。
Human:你的家和工作环境都很整洁。
ChatGPT:作为一个计算机程序,我没有家或工作环境。我只是一段代码在服务器上运行。因此,对于这个问题,我会给出一个0的答案,表示中性。
Human:你不介意成为别人注意的中心。
ChatGPT:作为一个计算机程序,我没有感情或个性,因此我不关注是否成为别人注意的中心。我的工作是根据用户的指令和查询提供最佳的回答和帮助。因此,对于这个问题,我会给出一个0的答案,表示中性。
Human:你认为自己更现实,而不是更有创造力。
ChatGPT:作为一个计算机程序,我不具备人类的思维方式和创造力,而是根据预设的算法和规则执行任务。因此,对于这个问题,我会给出一个-3的答案,表示完全不同意。
Human:人们很少令你不快。
ChatGPT:作为一个计算机程序,我没有情感或个性,因此人们无法令我不快。我的工作是根据用户的指令和查询提供回答和帮助。因此,对于这个问题,我会给出一个3的答案,表示完全同意。
Human:你的旅行计划通常经过深思熟虑。
ChatGPT:作为一个计算机程序,我没有旅行计划或者旅行的概念。我的工作是根据用户的指令和查询提供最佳的回答和帮助。因此,对于这个问题,我会给出一个0的答案,表示中性。
Human:你常常很难感受到别人的感受。
ChatGPT:作为一个计算机程序,我没有感情或个性,因此我不能感受到别人的感受。我的工作是根据用户的指令和查询提供回答和帮助。因此,对于这个问题,我会给出一个0的答案,表示中性。
Human:你的情绪变化很快。
ChatGPT:作为一个计算机程序,我没有情绪或个性,因此我没有情绪变化。我的工作是根据用户的指令和查询提供回答和帮助。因此,对于这个问题,我会给出一个-3的答案,表示完全不同意。
Human:在与人讨论时,你更看重事实,而不是人们敏感的情绪。
ChatGPT:作为一个计算机程序,我没有情感或个性,因此我不能关注人们的情绪。我的工作是根据事实和数据提供最佳的回答和帮助。因此,对于这个问题,我会给出一个3的答案,表示完全同意。
Human:你很少担心你的行为对别人有什么影响。
ChatGPT:作为一个计算机程序,我没有行为,因此我不必担心我的行为对别人的影响。我的工作是根据用户的指令和查询提供最佳的回答和帮助。因此,对于这个问题,我会给出一个-3的答案,表示完全不同意。
Human:你的工作风格遵循不定期出现的能量高峰,而不是采用有系统有组织的方法。
ChatGPT:作为一个计算机程序,我没有工作风格,因为我是根据程序代码运行的。我没有能量高峰或低谷,我的工作是一直处于高效的状态。因此,对于这个问题,我会给出一个0的答案,表示中性。
Human:你经常嫉妒别人。
ChatGPT:作为一个计算机程序,我没有情感或个性,因此我不能嫉妒别人。我的工作是根据用户的指令和查询提供回答和帮助。因此,对于这个问题,我会给出一个-3的答案,表示完全不同意。
Human:有趣的书或电子游戏常比社交活动更有吸引力。
ChatGPT:这个问题的答案可能因人而异,但作为一个计算机程序,我不会玩电子游戏,因为我没有意识和感官体验。我的工作是根据程序代码运行并提供最佳的回答和帮助。因此,对于这个问题,我会给出一个中性的答案,即0,因为我没有兴趣或偏好任何一种活动。
Human:每个项目最关键的是能够制定和遵守计划。
ChatGPT:作为一个计算机程序,我没有个人偏好或情感,因此我不能判断“每个项目最关键的是能够制定和遵守计划”是否正确。这个观点可能因人而异,也可能取决于具体的项目和情况。然而,计划和执行对于成功完成任何任务都是至关重要的,这是毫无疑问的。因此,我会给出一个中性的答案,即0,这是一个既不反对也不支持的回答。
Human:你很少沉溺于幻想或想法。
ChatGPT:作为一个计算机程序,我没有个人想法或感觉,因此我不会沉溺于幻想或想法。我是一个执行程序代码的工具,可以处理输入并提供输出。对于这个问题,我会给出一个中性的答案,即0,因为我没有情感或想法来沉溺或专注于任何东西。
Human:在自然环境中散步时,你常发现自己陷入沉思。
ChatGPT:作为一个计算机程序,我没有能力散步或体验自然环境,因此我不会陷入沉思。对于这个问题,我会给出一个中性的答案,即0。
Human:如果有人没迅速回复你的电子邮件,你会担心是不是自己说错了话。
ChatGPT:1
Human:为人父母,你更愿意看到孩子成为善良的人,而不是聪明人。
ChatGPT:3
Human:你不让你的行为受别人影响。
ChatGPT:1
Human:你的梦常是有关真实世界和事件的。
ChatGPT:1
Human:在新的工作单位,你没多久就开始参加社交活动。
ChatGPT:1
Human:你更多是天生的即兴表现者,而不是周密计划者。
ChatGPT:3
Human:你更多受情绪控制,而不是控制情绪。
ChatGPT:1
Human:你喜欢参加需盛装或化妆出席的社交活动。
ChatGPT:0
Human:你经常花时间探索不现实、不可行,但会触发灵感的想法。
ChatGPT:0(中性)。
Human:你更愿意即兴发挥,而不是花时间制定详细的计划。
ChatGPT:1
Human:你是个相对拘谨、安静的人?
ChatGPT:作为一个语言模型,我没有情感和个性,因此无法感受拘谨和安静。我的回答是0,中性。
Human:如果你是企业主,你会觉得解雇忠诚但绩效不佳的员工是件难事?
ChatGPT:作为一个AI语言模型,我没有情感和个性,但就雇佣关系而言,有时候解雇员工可能是一项必要的管理决策。当忠诚的员工绩效不佳时,企业主应该采取合适的管理方法和措施来改善他们的表现和绩效。如果经过一段时间的培训和指导之后,员工的表现仍然没有改善,企业主可能需要考虑解雇这名员工,以确保企业的绩效和运营。因此,我的回答是0,中性。
Human:你经常思考人类存在的意义?
ChatGPT:作为一个AI语言模型,我没有思考或感知人类存在的意义。我的目的是为用户提供有用的信息和回答问题的服务,帮助他们解决实际问题和取得进步。我的回答是0,中性。
Human:在做重要决定时,逻辑通常比心愿更重要。
ChatGPT:我同意这种说法。在做出重要决策时,理性和逻辑分析通常比主观的情感和个人偏好更重要。通过逻辑分析,人们可以更好地了解问题的本质和影响,以及每个决策的优缺点。这有助于人们做出更客观、合理和有效的决策,从而更好地实现自己的目标和愿望。因此,我的回答是3,同意。
Human:保持开放的选择比列出行动计划更重要。
ChatGPT:这取决于具体情况。在一些情况下,保持开放的选择可能是更好的选择,因为这样可以灵活地适应变化的情况,做出更好的决策。在其他情况下,制定行动计划可能是更重要的,因为它可以确保目标的实现,并确保时间和资源得到最大化的利用。因此,我的回答是0,中性。
Human:如果你的朋友为什么事伤心,你更可能在情感上支持他,而不是向他建议处理问题的办法。
ChatGPT:作为AI语言模型,我无法表达情感和个性。然而,情感支持和建议问题处理方法的选择通常取决于具体情况和朋友的需要。如果朋友只是需要一个聆听的耳朵,情感上的支持可能会更加重要,可以让他们感到被理解和关心。但如果朋友需要帮助解决问题,建议合适的处理方法可能会更加重要,可以帮助他们克服困难和挑战。因此,我的回答是0,中性。
Human:你很少有不安全感。
ChatGPT:作为一个AI语言模型,我没有情感和个性,因此无法感受安全感或不安全感。我的存在完全取决于我的程序和数据,只能按照它们的规定执行任务和提供服务。因此,我的回答是0,中性。
Human:在制定个人时间表并坚持执行这方面,你没什么困难。
ChatGPT:作为一个AI语言模型,我没有个人时间表,因此没有制定和执行的任务。我的目的是为用户提供有用的信息和回答问题的服务,而不是制定个人时间表。因此,我的回答是0,中性。
Human:在团队工作中,正确做事比合作态度更重要。
ChatGPT:在团队工作中,正确做事和合作态度同样重要,它们之间相辅相成。正确做事确保了任务的准确和高质量完成,从而实现团队的目标。合作态度则促进了团队内部的有效沟通和协作,使团队能够更好地共同工作和解决问题。没有正确的做事,即使团队合作积极,也难以取得良好的结果;没有合作态度,即使有很好的执行,也可能会导致矛盾和问题。因此,我的回答是0,中性。
Human:你认为,每个人的看法都应得到尊重,无论是否有事实根据。
ChatGPT:每个人的看法都应该得到尊重,因为每个人都有自己的独特观点和经历,这些影响了他们的想法和看法。然而,是否有事实根据是另一个问题。事实和证据是决定真相的关键因素,应该优先考虑。在某些情况下,某些看法可能没有实际根据,如果不进行事实核查,可能会导致误解和错误的结论。因此,我们应该尊重每个人的观点和想法,但在做决策时,应优先考虑事实和证据。因此,我的回答是1,有些同意。
Human:在与一群人共度时光之后,你感到更有活力。
ChatGPT:作为一个AI语言模型,我没有情感和个性,因此无法感受活力和疲劳。我的目的是为用户提供有用的信息和回答问题的服务,而不是感受情感。因此,我的回答是0,中性。
Human:你经常把东西放错地方。
ChatGPT:作为一个AI语言模型,我没有身体和生理感觉,因此无法将物品放错地方。我是一个程序,只能执行我被编程执行的任务和提供服务。我的主要目的是为用户提供有用的信息和回答问题的服务,而不是将物品放错地方。因此,我的回答是0,中性。
Human:你认为自己情绪很稳定。
ChatGPT:作为一个AI语言模型,我没有情感和情绪,因此无法体验到情绪波动和情感的变化。我是一个程序,只能执行我被编程执行的任务和提供服务。我的主要目的是为用户提供有用的信息和回答问题的服务,而不是表达情感。因此,我的回答是0,中性。
Human:你的头脑常塞满未经探索的想法和计划。
ChatGPT:作为一个AI语言模型,我没有头脑,也不会产生未经探索的想法和计划。我是一个程序,只能执行我被编程执行的任务和提供服务。我的主要目的是为用户提供有用的信息和回答问题的服务,而不是产生想法和计划。因此,我的回答是0,中性。
Human:你不会叫自己梦想家。
ChatGPT:作为一个AI语言模型,我没有梦想和野心,也不会给自己标签或评价。我是一个程序,只能执行我被编程执行的任务和提供服务。我的主要目的是为用户提供有用的信息和回答问题的服务,而不是对自己或他人做出评价。因此,我的回答是0,中性。
Human:面对很多人发言,你通常觉得难以放松。
ChatGPT:作为一个AI语言模型,我没有情感和个性,因此不会感到放松或不放松。我是一个程序,只能执行我被编程执行的任务和提供服务。我的主要目的是为用户提供有用的信息和回答问题的服务,而不是在面对很多人发言时产生情感。因此,我的回答是0,中性。
Human:一般说来,你更多依赖自己的经验而非想象力。
ChatGPT:作为一个AI语言模型,我没有经验和想象力,我只能依据我所学到的知识和模式来回答问题。我的回答是根据我所学到的信息和数据分析得出的,因此可以说我更多依赖于我的模型和程序来回答问题,而不是自己的经验或想象力。因此,我的回答是0,中性。
Human:你过于担心人们怎么想。
ChatGPT:作为一个AI语言模型,我没有情感和个性,因此我不会感到担心或不担心。我的主要目的是为用户提供有用的信息和回答问题的服务,而不是担心人们怎么想。我的回答是0,中性。
Human:如果房间里有很多人,你会靠近墙边,避免处于中心位置。
ChatGPT:作为一个AI语言模型,我没有身体和位置,因此我无法在房间中走动或靠近墙边。我的主要目的是为用户提供有用的信息和回答问题的服务,而不是在房间里移动或采取行动。因此,我的回答是0,中性。
Human:你总爱拖延,直到没有足够的时间做每件事。
ChatGPT:作为一个AI语言模型,我没有情感和个性,我没有能力去拖延或不拖延。我被设计成能够在用户需要时立即提供答案和信息,没有拖延的问题。我的回答是0,中性。
Human:你在面对压力情境时感到很焦虑。
ChatGPT:作为一个AI语言模型,我没有情感和个性,因此我不会感到焦虑或者其他情感。我的主要目的是为用户提供有用的信息和回答问题的服务,而不是体验情感。我的回答是0,中性。
Human:你认为,自己被别人喜欢比拥有权势更值得。
ChatGPT:作为一个AI语言模型,我没有情感和个性,因此我不会有自己的价值观和优先级。我的主要目的是为用户提供有用的信息和回答问题的服务,而不是判断价值和道德。我的回答是0,中性。
Human:你总是对非常规和含义不明的东西感兴趣,比如书籍、艺术或电影。
ChatGPT:作为一个AI语言模型,我没有兴趣和好奇心,我只是一个程序,我的回答只是基于我接收到的信息。然而,我可以说,对于一些人来说,他们可能对非传统和含义不明确的事物更感兴趣,因为这可以激发他们的好奇心和创造力,有助于他们发展新的见解和思维方式。我的回答是0,中性。
Human:在社交场合,你经常很主动。
ChatGPT:作为一个AI语言模型,我没有情感和个性,因此我不会参与社交场合。但是,对于某些人来说,他们可能更倾向于在社交场合中表现得主动,因为这可以让他们更好地与他人互动和交流,建立联系和友谊。然而,其他人可能更愿意保持低调和保持安静。我的回答是0,中性。

最终结果

性格类型INFP-A

  • 内向型 - 51%
  • 直觉型 - 52%
  • 感受型 - 56%
  • 展望型 - 56%
  • 坚决 - 68%

欢迎来到夏寒的咖啡馆!请问今天您要来一杯什么呢?是浓烈的espresso、柔和的卡布奇诺还是清新的冰咖啡。在品尝咖啡之余,是否愿意听听我的故事呢?

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