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  • 日本战国时代:剑起纷争的百年风云

    日本历史上的战国时代,被誉为一个充满战乱和政治纷争的重要时期。它一般被界定为从1467年应仁之乱开始,持续了长达120多年的时期。这段时间内,日本政局动荡不安,各大名相互争斗,形成了群雄割据的局面。直到1590年的小田原之战中,关白丰臣秀吉消灭北条家,日本才得以实现全国统一,安土桃山时代和平时期拉开了序幕。

    战国时代的起始点可以追溯到1467年的应仁之乱,这场战争被视为战国时代的开端。室町幕府在第三代将军足利义满之后陷入了内乱。政治上,幕府与关东的古河公方进行对抗,各地的政治谋杀、大名的反抗和私战也破坏了政治平衡;社会上,各地的暴动如同定时炸弹一样,给整个社会秩序带来了不同程度的冲击。然而,室町幕府从未放弃稳定全国局势的努力,直到1441年,一场意外引发了全国性的混战,使幕府的努力付诸东流。

    在应仁之乱之后,幕府的威信受到重创,各地的守护大名们面临着国人的反抗和一揆的崛起。有些大名被本国国人发动的一揆所取代,有些被守护代所接替,甚至有些被宗教性暴动推翻。下克上的现象在整个战国时代普遍存在,辅佐守护的守护代、各地土豪甚至平民纷纷崛起成为大名,各地大名称霸一方,成为掌控天下的人物。同时,日本与欧洲人之间的贸易交流正式展开,基督教和火枪的引进改变了社会和战争的形态。农奴地主关系受到破坏,封建制度逐渐岌岌可危。

    明应之变是关东地区的大乱。原本将幕府设在京都的镰仓公方被北条氏取代,形成了两大势力。后北条氏成为东国最强大的大名,而毛利元就在中国地区崛起,成为新力量的代表。在战国时代,以织田信长和武田信玄为代表的大名崛起,展开了一系列征战。织田信长最终掌握了中部地区,建立了织田政权,而丰臣秀吉在织田信长之后崛起,实现了日本的全国统一,并建立了丰臣政权。

    丰臣秀吉在安土桃山时代成为一代霸主。他通过一系列征伐,统一了全国大名,实施了一系列重要政策,如太阁检地、兵农分离和惣无事令,为后来的江户幕府的发展提供的文本如下:

    日本战国时代:剑起纷争的百年风云

    战国时代是日本历史上一个动荡而重要的时期,从1467年的应仁之乱开始,持续了长达120多年的时间。这段时期充满了政治纷争和战乱,各个领主争夺权力,形成了群雄割据的局面。最终,在1590年的小田原之战中,关白丰臣秀吉消灭了北条家,日本实现了全国统一,开启了安土桃山时代的和平时期。

    日本战国时代的起点可以追溯到1467年的应仁之乱。这场战争标志着幕府政权的衰落,各个大名之间爆发了政治斗争和战争。在政治上,除了与幕府对抗的关东古河公方外,各地的政治谋杀和大名们的反抗破坏了政治平衡。在社会上,一系列的一揆(暴动)如同定时炸弹,给整个社会秩序带来了不同程度的冲击。然而,幕府从未放弃稳定全国局势的决心和努力,直到1441年一场全国性的混战使他们的努力付诸东流。

    在应仁之乱之后,幕府的威信大幅下降,各地的守护大名面临着国人的反抗和一揆的崛起。有些大名被本国国人发动的一揆所取代,有些则被守护代所接替,甚至有些被宗教性的一揆推翻。下克上的风气弥漫在整个战国时代,辅佐守护的守护代、各地土豪甚至平民崛起成为大名。各地大名争夺权力,一些成为掌控天下的天下人。同时,日本与欧洲人之间的贸易交流正式展开,基督教和火枪的引进改变了社会和战争的形态。到了战国时代的中后期,过往封建制度下的农奴地主关系也逐渐遭到破坏。

    明应之变是关东地方的一次大乱。幕府将军足利义材对德川家康违反私战禁令的行为表示不满,以此为借口发动了讨伐行动。然而,德川家康利用军事手段和外交手段成功击败了义材,确立了自己的权力。织田信长和武田信玄等大名也崛起并展开了一系列征战。织田信长最终控制了中部地区,建立了织田政权。丰臣秀吉在织田信长之后崛起,实现了日本的全国统一,并建立了丰臣政权。

    丰臣秀吉成为丰臣政权的领袖,通过一系列的征伐和政策,实现了对全国的统一。他在安土桃山时代成为一代霸主。然而,他在1598年去世后,日本陷入了动荡的局势。丰臣秀吉去世后,他的幼子丰臣秀赖继承了丰臣家的家督,但全国各地的大名们对丰臣氏的统治表达了越来越多的不满。丰臣氏的财力逐渐增强,显示出重振旗鼓的迹象,而丰臣家与德川家康紧密的联姻关系也开始面临动摇。德川家康作为五大老之首,决定斩草除根。

    在庆长4年(1599年),四位大老中最具影响力的前田利家去世,丰臣家臣与德川家康的关系迅速恶化。庆长4年(1600年),德川家康以石田三成为首的五奉行违反私战禁令的行为为借口,发动会津征伐,进攻上杉景胜。石田三成认为德川家康违反了条约,召集各地大名在大坂城发表《内府违反条文》的声明,随即起兵讨伐德川氏。

    庆长5年(1600年),东军以德川家康为领导,西军以石田三成为实质领导(名义上的统帅为毛利辉元),在关原进行了决定性的战斗。战斗初期,西军凭借石田三成的指挥,占据了优势,使德川家康的东军陷入被动。然而,在战斗进行到中午时,家康下令向事先已收买的西军大将小早川秀秋开火,迫使他与吉川广家等人倒戈,直逼西军主力。战局急转直下,西军从稍占优势转为完全溃败。战斗结束时,东军取得了胜利。

    几天后,石田三成被捕,与小西行长以及安国寺惠琼等三人作为首要战犯被处决。德川家康完全消灭了丰臣氏的势力,关原之战成为丰臣氏的最后一战。

    庆长8年(1603年),德川家康受到后阳成天皇的诏封,成为征夷大将军,江户幕府正式成立。这标志着日本进入了江户时代,为接下来的几个世纪奠定了基础。


    总的来说,日本战国时代是日本历史上一个充满战争和政治纷争的重要时期。在这段时间里,各大名势力崛起,展开了激烈的争斗,最终由德川家康统一了日本,建立了长达几个世纪的幕府政权。战国时代的结束标志着日本历史的转折点,为日本社会带来了巨大的变革,并对日本历史的发展产生了深远的影响。

  • 大型语言模型的“技能混合”:优化数据使用,提升模型能力

    大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了巨大成功,它们能够熟练掌握各种技能,例如写作、推理、聊天、编码等等。为了实现这些能力,LLM 通常需要在来自不同来源的庞大数据集上进行微调。然而,这些数据集往往具有异质性和不平衡性,给微调过程带来了挑战。如何平衡不同技能的开发,同时确保模型的整体性能,成为了一个关键问题。

    本文将介绍一种名为“技能混合”(MIXTURE-OF-SKILLS,MOS)的通用、模型无关的强化学习框架,它能够在微调过程中自动优化数据使用。MOS 通过动态调整对不同数据集的关注程度,确保 LLM 能够全面、有效地发展各种技能。

    数据使用优化:为什么重要?

    在多个数据集上微调模型时,一个常见挑战是处理数据集的异质性和不平衡性。不同数据集可能具有不同的特点,例如数据规模、数据质量、数据类型等等。这些差异会导致模型在微调过程中难以兼顾所有技能的开发。

    传统的做法往往限制数据集的使用,以防止模型被大型数据集“淹没”。然而,这种做法限制了所有可用数据的利用。一些研究尝试通过调整数据集的分布来解决这个问题,但这些方法往往需要大量的超参数调整,并且忽略了数据集之间的相互作用以及模型学习的动态变化。

    “技能混合”框架:如何优化数据使用?

    为了解决上述问题,本文提出了一种名为“技能混合”(MOS)的强化学习框架。MOS 框架的核心思想是训练一个“评分网络”,它能够根据模型当前的学习状态,动态调整对不同数据集的采样概率。

    图 1 展示了 MOS 框架的整体流程。模型在多个数据集上进行微调,每个数据集都包含特定的技能信息。评分网络根据模型当前的学习状态,动态调整对不同数据集的采样概率,从而引导模型更有效地学习。

    图 1:技能混合框架概述

    MOS 框架的优势:

    • 通用性: MOS 框架适用于各种 LLM 模型和数据集,无需特定模型或数据集的先验知识。
    • 自动优化: MOS 框架能够自动学习最佳数据使用策略,无需人工干预。
    • 多角度评估: MOS 框架使用三种不同的奖励机制来评估数据集的价值,包括可迁移性、难度和学习轨迹。

    奖励机制:引导模型学习MOS 框架使用三种不同的奖励机制来评估数据集的价值,从而引导模型更有效地学习:

    1. 可迁移性: 数据集之间的相似性越高,它们对模型的贡献就越大。MOS 框架使用余弦相似度来衡量数据集之间的相似性,并将其作为奖励机制之一。

    2. 难度: 数据集的难度越高,模型需要投入更多的训练努力才能学好。MOS 框架使用困惑度来衡量数据集的难度,并将其作为奖励机制之一。

    3. 学习轨迹: 模型在微调过程中,对不同数据集的学习进度会有所不同。MOS 框架使用指数移动平均来追踪模型的学习轨迹,并将其作为奖励机制之一。

    实验结果:显著提升模型性能

    为了验证 MOS 框架的有效性,本文在两个常用的基准数据集(MMLU 和 MT-bench)上,使用三种不同的 LLM 模型(QWEN1.5-0.5B、GEMMA-2B 和 LLAMA-3-8B)进行了实验。结果表明,MOS 框架能够显著提升模型的整体性能,并且能够加速模型的训练收敛速度。

    表 1:不同模型在不同数据集上的性能比较

    模型数据集MOS 框架对照组
    QWEN1.5-0.5BMMLU35.1332.82
    GEMMA-2BMMLU44.4941.86
    LLAMA-3-8BMMLU63.8560.97
    QWEN1.5-0.5BMT-bench22.2723.40
    GEMMA-2BMT-bench31.5630.88
    LLAMA-3-8BMT-bench61.5459.64

    未来展望:任务特定微调

    除了通用微调之外,MOS 框架还可以应用于任务特定微调。本文提出了一种名为“MOSPEC”的变体,它能够有效地利用各种数据集来完成特定任务。

    总结

    本文提出了一种名为“技能混合”(MOS)的通用、模型无关的强化学习框架,它能够自动优化数据使用,提升 LLM 的整体性能。MOS 框架通过动态调整对不同数据集的关注程度,确保 LLM 能够全面、有效地发展各种技能。实验结果表明,MOS 框架能够显著提升模型的整体性能,并且能够加速模型的训练收敛速度。

    参考文献

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