《基础模型》课件

基础模型开启人工智能新纪元基础模型正以其前所未有的能力，引领人工智能进入一个全新的时代它们不再局限于解决特定任务，而是通过大规模数据训练，掌握通用的知识表示，从而能够泛化到各种不同的应用场景中这种变革性的力量，正在深刻地改变着我们与技术互动的方式，为各行各业带来无限可能让我们一起探索基础模型的奥秘，把握人工智能发展的新机遇什么是基础模型？定义与核心概念定义核心概念基础模型是一种在大规模数据集上进行预训练的深度学习模基础模型的核心概念包括大规模数据、预训练、微调、通型，它能够学习通用的知识表示，并可以针对各种下游任务用知识表示、可泛化性这些概念共同构成了基础模型的技进行微调与传统的机器学习模型相比，基础模型具有更强术基础，使其能够在各种应用领域中发挥重要作用理解这的通用性和可泛化性，能够处理更加复杂的任务些概念，有助于我们更好地理解基础模型的工作原理和应用场景基础模型与传统机器学习模型的区别数据依赖性泛化能力模型规模传统机器学习模型通常需要针对特定基础模型通过学习通用的知识表示，基础模型通常具有更大的模型规模，任务进行大量标注数据的训练，而基具有更强的泛化能力，能够更好地处包含更多的参数，能够学习更加复杂础模型则可以在大规模无标注数据上理未见过的数据和任务传统机器学的模式和关系传统机器学习模型则进行预训练，减少对标注数据的依赖习模型则往往只能在特定任务上表现往往受限于计算资源和数据规模，难这意味着基础模型能够更容易地适良好，难以适应新的场景这种泛化以达到相同的性能水平模型规模的应新的任务和领域，降低开发成本能力的提升，使得基础模型在实际应提升，是基础模型能够实现突破性进用中具有更大的价值展的关键因素之一基础模型的关键特征大规模、通用性、可泛化大规模通用性可泛化123基础模型是在海量数据上训练的，基础模型不是针对特定任务设计的基础模型具有强大的泛化能力，能拥有数百万甚至数十亿的参数大，而是旨在学习通用的知识表示，够很好地处理未见过的数据和任务规模的数据和参数使得模型能够学可以应用于各种不同的任务和领域这意味着基础模型可以在实际应习到更加丰富的知识和模式，从而这种通用性使得基础模型能够成用中表现良好，即使面对新的场景提高模型的性能和泛化能力数据为各种应用的基础，降低开发成本和挑战，也能够保持较高的性能水规模的提升，是基础模型能够实现，提高开发效率通用性是基础模平可泛化性是基础模型能够在实突破性进展的基础型的核心价值之一际应用中发挥重要作用的关键基础模型的发展历程从图像识别到自然语言处理图像识别1早期基础模型主要应用于图像识别领域，例如AlexNet在ImageNet挑战赛中的突破性表现，标志着深度学习在图像识别领域取得了重大进展这些模型为后续基础模型的发展奠定了基础自然语言处理2随着Transformer架构的出现，基础模型开始在自然语言处理领域取得重大突破，例如BERT、GPT等模型的出现，极大地提高了自然语言处理任务的性能这些模型为自然语言处理领域带来了革命性的变革多模态融合3未来，基础模型将朝着多模态融合的方向发展，将文本、图像、语音等多种模态融合在一起，创造更智能、更全面的应用多模态融合是基础模型未来的重要发展趋势早期模型挑战赛的ImageNet突破AlexNet VGGNetAlexNet是2012年ImageNet挑VGGNet是牛津大学VGG团队提战赛的冠军，它采用了深度卷积神出的深度卷积神经网络，它采用了经网络，并在大规模图像数据集上更深的网络结构和更小的卷积核，进行了训练AlexNet的成功标志进一步提高了图像识别的性能着深度学习在图像识别领域取得了VGGNet为后续深度卷积神经网络重大进展的设计提供了重要的参考GoogLeNetGoogLeNet是Google提出的深度卷积神经网络，它采用了Inception模块，可以在保持计算复杂度的同时，提高网络的深度和宽度GoogLeNet为深度卷积神经网络的设计提供了新的思路架构的出现与崛起Transformer并行计算Transformer架构可以进行并行计算，从而自注意力机制大大提高了模型的训练速度并行计算是可扩展性Transformer架构的核心是自注意力机制，Transformer架构能够处理大规模数据的重它可以让模型关注输入序列中不同位置之间要优势Transformer架构具有良好的可扩展性，可的关系，从而更好地理解输入序列的含义以很容易地扩展到更大的模型规模可扩展自注意力机制是Transformer架构能够取得性是Transformer架构能够适应不断增长的成功的重要因素数据规模的重要因素

213、等里程碑式模型BERT GPTBERTGPT T5BERT是Google提出GPT是OpenAI提出T5是Google提出的的预训练语言模型，的预训练语言模型，预训练语言模型，它它采用了它采用了将所有自然语言处理Transformer架构，Transformer架构，任务都转换为文本到并在大规模文本数据并采用了自回归的方文本的任务，从而可集上进行了预训练式进行训练GPT在以使用相同的模型来BERT在各种自然语文本生成任务上表现处理各种不同的任务言处理任务上取得了出色，能够生成高质T5为自然语言处理state-of-the-art的性量的文本内容任务的统一建模提供能，成为自然语言处了新的思路理领域的重要里程碑基础模型的技术架构深度学习、自监督学习深度学习深度学习是基础模型的技术基础，它通过构建深层神经网络来学习数据的复杂模式和关系深度学习的不断发展为基础模型的进步提供了强大的动力自监督学习自监督学习是一种无需标注数据的学习方法，它通过利用数据自身的结构和信息来学习知识表示自监督学习可以大大减少对标注数据的依赖，降低模型训练的成本预训练与微调预训练与微调是基础模型的训练范式，它首先在大规模无标注数据上进行预训练，学习通用的知识表示，然后在特定任务上进行微调，优化模型性能预训练与微调可以提高模型的泛化能力和训练效率深度学习在基础模型中的应用卷积神经网络循环神经网络CNN RNNTransformer卷积神经网络CNN主要应用于图像循环神经网络RNN主要应用于自然Transformer架构是目前最流行的深识别和视频分析领域，它可以有效地语言处理领域，它可以有效地处理序度学习架构之一，它在自然语言处理提取图像和视频中的特征，从而提高列数据，从而提高模型的性能RNN和计算机视觉领域都取得了state-of-模型的性能CNN是基础模型在视觉是基础模型在自然语言处理领域的重the-art的性能Transformer架构是领域的重要组成部分要组成部分基础模型的重要组成部分自监督学习无需标注数据的强大能力掩码语言模型对比学习MLM12掩码语言模型MLM是一种自对比学习是一种自监督学习方监督学习方法，它通过随机掩法，它通过将相似的样本拉近盖输入序列中的一些词，然后，将不相似的样本推远，从而让模型预测被掩盖的词，从而学习数据的知识表示对比学学习语言的知识表示BERT模习在图像识别和自然语言处理型就采用了MLM方法进行预训领域都取得了良好的效果练生成式学习3生成式学习是一种自监督学习方法，它通过让模型生成与输入数据相似的数据，从而学习数据的知识表示生成式学习可以用于图像生成、文本生成等任务预训练与微调基础模型的训练范式预训练微调预训练阶段是在大规模无标注数据微调阶段是在特定任务的标注数据1上进行训练，学习通用的知识表示上进行训练，优化模型性能微调2预训练可以提高模型的泛化能力可以使模型更好地适应特定任务的和训练效率需求预训练阶段学习通用知识表示大规模数据自监督学习预训练阶段需要使用大规模的预训练阶段通常采用自监督学数据进行训练，以学习到丰富习方法，以减少对标注数据的的知识和模式数据规模的提依赖自监督学习可以大大降升是预训练能够取得成功的基低模型训练的成本础通用知识预训练阶段旨在学习通用的知识表示，可以应用于各种不同的任务和领域通用知识的获取是预训练的核心目标微调阶段针对特定任务进行优化标注数据微调阶段需要使用特定任务的标注数据进行训练，以优化模型性能标注数据的质量直接影响模型的性能任务特定损失函数微调阶段需要使用任务特定的损失函数来指导模型训练损失函数的选择对模型的性能有重要影响优化算法微调阶段需要使用优化算法来更新模型参数，以最小化损失函数优化算法的选择对模型的训练速度和性能有重要影响基础模型的应用领域自然语言处理文本生成文本理解机器翻译基础模型可以用于自基础模型可以用于情基础模型可以用于跨动撰写文章、对话，感分析、问答系统，语言沟通的桥梁，实生成高质量的文本内理解文本的含义和情现不同语言之间的自容文本生成是自然感文本理解是自然动翻译机器翻译是语言处理领域的重要语言处理领域的重要自然语言处理领域的应用之一应用之一重要应用之一文本生成自动撰写文章、对话文章生成对话生成基础模型可以根据给定的主题和关键词，自动生成高质量的基础模型可以根据用户的输入，自动生成合理的回复，实现文章文章生成可以用于新闻报道、内容创作等领域人机对话对话生成可以用于聊天机器人、智能客服等领域文本理解情感分析、问答系统情感分析基础模型可以分析文本的情感倾向，判断文本是积极的、消极的还是中性的情感分析可以用于舆情监控、用户反馈分析等领域问答系统基础模型可以根据用户的问题，从文本中找到答案，或者生成答案问答系统可以用于智能客服、知识库查询等领域机器翻译跨语言沟通的桥梁自动翻译基础模型可以自动将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本，实现跨语言沟通机器翻译可以用于国际交流、跨国贸易等领域基础模型的应用领域计算机视觉图像识别图像生成视频分析基础模型可以识别图基础模型可以创造逼基础模型可以进行行像中的物体、场景和真的图像和艺术作品为识别、事件检测，人脸，理解图像的内，生成各种各样的图理解视频的内容和事容图像识别是计算像内容图像生成是件视频分析是计算机视觉领域的重要应计算机视觉领域的重机视觉领域的重要应用之一要应用之一用之一图像识别识别物体、场景和人脸物体识别场景识别人脸识别123基础模型可以识别图像中的物体基础模型可以识别图像中的场景基础模型可以识别图像中的人脸，例如猫、狗、汽车等物体识，例如室内、室外、海滩等场，并进行人脸验证和人脸识别别可以用于智能监控、自动驾驶景识别可以用于图像分类、图像人脸识别可以用于安全验证、身等领域检索等领域份识别等领域图像生成创造逼真的图像和艺术作品逼真图像生成艺术作品生成基础模型可以生成逼真的图像，例如人脸、风景等逼真图基础模型可以生成各种风格的艺术作品，例如油画、水彩画像生成可以用于游戏开发、电影制作等领域等艺术作品生成可以用于艺术创作、设计等领域视频分析行为识别、事件检测行为识别基础模型可以识别视频中的行为，例如行走、跑步、跳跃等行为识别可以用于智能监控、运动分析等领域事件检测基础模型可以检测视频中的事件，例如火灾、打架等事件检测可以用于安全监控、异常行为检测等领域基础模型的应用领域语音识别与合成语音识别语音合成语音助手基础模型可以将语音基础模型可以将文本基础模型可以构建智转换为文本，实现语转换为逼真的语音，能语音助手，实现人音输入语音识别是实现语音输出语音机语音交互语音助语音处理领域的重要合成是语音处理领域手是语音处理领域的应用之一的重要应用之一重要应用之一语音识别将语音转换为文本自动语音识别语音转录ASR基础模型可以自动将语音转换为文本，无需人工干预自动基础模型可以将语音内容转录成文本，方便查阅和编辑语语音识别可以用于语音输入法、语音搜索等领域音转录可以用于会议记录、采访记录等领域语音合成将文本转换为逼真的语音文本转语音TTS基础模型可以将文本转换为逼真的语音，实现语音输出文本转语音可以用于语音播报、语音导航等领域语音克隆基础模型可以克隆人的声音，将文本转换为特定人的声音语音克隆可以用于个性化语音服务、语音助手等领域语音助手智能交互的未来信息查询基础模型可以通过语音查询信息，例2如天气、新闻等信息查询是语音助语音控制手的重要功能之一基础模型可以通过语音控制设备，1实现智能家居、智能车载等应用语音控制是语音助手的重要功能之日程管理一基础模型可以通过语音管理日程，例如添加日程、提醒事项等日程管理3是语音助手的重要功能之一基础模型的挑战与机遇数据规模与质量数据规模1数据质量2数据规模和质量是基础模型面临的重要挑战如何获取和管理大规模数据，如何保证数据的质量，是基础模型能否取得成功的关键因素同时，数据规模和质量也为基础模型的发展带来了新的机遇如何获取和管理大规模数据？网络爬虫数据购买数据合作可以使用网络爬虫从互联网上获取数据可以从数据提供商处购买数据数据购买可以与其他机构进行数据合作，共享数据网络爬虫需要遵守网站的robots协议，避需要考虑数据的版权和使用许可资源数据合作需要签订数据共享协议，免对网站造成过大的负担明确数据的使用范围和权利义务数据质量对模型性能的影响噪声数据缺失数据不一致数据噪声数据会降低模型的性能，影响模缺失数据会影响模型的训练，导致模不一致数据会导致模型学习到错误的型的泛化能力需要对数据进行清洗型无法学习到完整的知识需要对缺知识，影响模型的性能需要对不一，去除噪声数据失数据进行处理，例如填充缺失值或致数据进行纠正，保证数据的一致性删除包含缺失值的样本数据偏见与公平性问题数据来源偏见数据标注偏见模型评估偏见123数据来源的偏见会导致模型学习数据标注的偏见会导致模型学习模型评估的偏见会导致模型无法到不公平的知识，例如性别歧视到不公平的知识，例如对不同群发现自身存在的偏见需要使用、种族歧视等需要对数据来源体进行不同的标注需要对数据公平性指标来评估模型的性能，进行审查，避免使用带有偏见的标注过程进行监督，保证标注的例如机会均等、预测均等数据公平性基础模型的挑战与机遇算力需求与成本算力需求1训练成本2算力需求和训练成本是基础模型面临的另一个重要挑战如何降低模型训练的成本，提高模型训练的效率，是基础模型能否得到广泛应用的关键因素同时，算力需求和训练成本也为基础模型的发展带来了新的机遇大规模模型训练的算力挑战硬件需求分布式训练优化算法大规模模型训练需要使用高性能的硬大规模模型训练需要使用分布式训练大规模模型训练需要使用高效的优化件，例如GPU、TPU等高性能硬件，将模型和数据分配到多个设备上进算法，以提高模型的训练速度优化的成本较高，限制了大规模模型训练行训练分布式训练需要解决数据同算法的选择对模型的训练效率有重要的普及步、模型同步等问题影响如何降低模型训练的成本？模型压缩知识蒸馏混合精度训练可以使用模型压缩技术，例如剪枝、量化可以使用知识蒸馏技术，将大型模型的知可以使用混合精度训练技术，使用较低的等，降低模型的大小和计算复杂度模型识迁移到小型模型上知识蒸馏可以降低精度来存储和计算模型参数混合精度训压缩可以降低模型训练的成本，提高模型小型模型的训练成本，提高小型模型的性练可以降低模型训练的内存消耗和计算时的推理速度能间边缘计算与模型压缩边缘计算模型压缩边缘计算将计算任务放在离用户更模型压缩技术可以降低模型的大小1近的边缘设备上进行，例如手机、和计算复杂度，使其能够在资源受2摄像头等边缘计算可以降低网络限的边缘设备上运行模型压缩是延迟，提高用户体验边缘计算的重要支撑技术基础模型的挑战与机遇可解释性与安全性可解释性1安全性2可解释性和安全性是基础模型面临的另一个重要挑战如何提高模型的可解释性，增强人们对模型的信任，如何防范模型被恶意利用的安全风险，是基础模型能否得到广泛应用的关键因素同时，可解释性和安全性也为基础模型的发展带来了新的机遇提高模型的可解释性，增强信任可视化技术解释性算法模型简化可以使用可视化技术，例如注意力机可以使用解释性算法，例如LIME、可以使用模型简化技术，例如模型剪制可视化、激活图可视化等，来理解SHAP等，来解释模型的预测结果枝、知识蒸馏等，来降低模型的复杂模型的决策过程可视化技术可以帮解释性算法可以帮助人们理解模型为度和计算复杂度模型简化可以提高助人们更好地理解模型的工作原理什么做出这样的预测模型的可解释性防范模型被恶意利用的安全风险对抗攻击后门攻击数据泄露123对抗攻击是指通过对输入数据进后门攻击是指在模型中植入后门数据泄露是指模型泄露了训练数行微小的修改，使得模型做出错，使得模型在特定条件下做出攻据的信息需要对模型进行差分误的预测需要对模型进行对抗击者期望的预测需要对模型进隐私保护，防止模型泄露敏感信训练，提高模型的鲁棒性行后门检测，及时发现和移除后息门隐私保护与数据安全差分隐私联邦学习差分隐私是一种保护数据隐私的技联邦学习是一种分布式学习技术，1术，它通过在数据中添加噪声，使它可以在不共享数据的情况下，训得攻击者无法推断出个体的信息2练一个全局模型联邦学习可以用差分隐私可以用于保护训练数据的于保护用户数据的隐私隐私基础模型的未来发展趋势多模态融合多模态融合1多模态融合是基础模型未来的重要发展趋势将文本、图像、语音等多种模态融合在一起，可以创造更智能、更全面的应用多模态融合可以提高模型的理解能力和生成能力将文本、图像、语音等多种模态融合文本图像融合文本语音融合图像语音融合将文本和图像融合在一起，可以提高将文本和语音融合在一起，可以提高将图像和语音融合在一起，可以提高图像理解和图像生成的能力例如，语音识别和语音合成的能力例如，视频理解和视频生成的能力例如，可以使用文本描述来指导图像生成，可以使用文本来纠正语音识别的错误可以使用图像来识别视频中的物体，或者使用图像来补充文本的信息，或者使用语音来增强文本的表达力或者使用语音来描述视频的内容创造更智能、更全面的应用智能助手智能创作12多模态融合可以创造更智能多模态融合可以创造更智能的助手，可以理解用户的多的创作工具，可以根据用户种输入，例如文本、语音、的文本描述和图像素材，自图像等，并提供更全面的服动生成高质量的视频和音乐务智能教育3多模态融合可以创造更智能的教育平台，可以根据学生的学习情况，提供个性化的学习内容和学习方式跨模态理解与生成跨模态生成跨模态理解跨模态生成是指模型可以根据一种跨模态理解是指模型可以理解不同1模态的信息，生成另一种模态的信模态之间的关系，例如文本描述和息，例如根据文本描述生成图像，2图像内容之间的关系跨模态理解或者根据图像生成文本描述跨模是多模态融合的基础态生成是多模态融合的重要应用基础模型的未来发展趋势模型小型化与高效化模型小型化1模型高效化2模型小型化和高效化是基础模型未来的另一个重要发展趋势在保持性能的同时，降低模型的大小和计算复杂度，可以使得模型能够在资源受限的设备上运行，并降低模型的部署成本在保持性能的同时，降低模型的大小和计算复杂度模型剪枝模型量化知识蒸馏模型剪枝是指移除模型中不重要的连模型量化是指使用较低的精度来存储知识蒸馏是指将大型模型的知识迁移接和参数，从而降低模型的大小和计和计算模型参数，从而降低模型的大到小型模型上，从而训练出一个高性算复杂度模型剪枝可以在保持性能小和计算复杂度模型量化可以在保能的小型模型知识蒸馏可以在保持的同时，有效地降低模型的大小持性能的同时，有效地降低模型的计性能的同时，有效地降低模型的训练算复杂度成本适应边缘计算等资源受限的场景边缘设备边缘计算12边缘设备是指离用户更近的边缘计算将计算任务放在边设备，例如手机、摄像头等缘设备上进行，可以降低网边缘设备通常具有资源受络延迟，提高用户体验模限的特点，例如计算能力弱型小型化和高效化是边缘计、存储空间小等算的重要支撑技术智能应用3模型小型化和高效化可以使得智能应用能够在边缘设备上运行，例如智能监控、智能家居等这可以提高智能应用的普及率和用户体验模型蒸馏与剪枝技术模型蒸馏模型剪枝模型蒸馏是指将大型模型的知识迁模型剪枝是指移除模型中不重要的1移到小型模型上，从而训练出一个连接和参数，从而降低模型的大小高性能的小型模型模型蒸馏可以和计算复杂度模型剪枝可以在保2降低小型模型的训练成本，提高小持性能的同时，有效地降低模型的型模型的性能大小基础模型的未来发展趋势知识增强与推理能力知识增强1推理能力2知识增强和推理能力是基础模型未来的另一个重要发展趋势将外部知识融入模型，提高模型的推理能力，可以使得模型能够更好地理解世界，并做出更合理的决策将外部知识融入模型，提高推理能力知识图谱规则推理常识知识知识图谱是一种结构化的知识表示，规则推理是指使用规则来推导新的知常识知识是指人类普遍拥有的知识，它将实体和关系以图的形式组织起来识将规则推理能力融入模型，可以例如时间、地点、因果关系等将常将知识图谱融入模型，可以提高模提高模型对逻辑的推理能力识知识融入模型，可以提高模型对现型对知识的理解和利用能力实世界的理解能力知识图谱与规则推理知识图谱规则推理知识图谱是一种结构化的知识表示，它将实体和关系以图规则推理是指使用规则来推导新的知识规则推理可以用的形式组织起来知识图谱可以用于知识问答、知识推理于智能决策、智能推荐等任务等任务提升模型的逻辑思维能力符号推理符号推理是指使用符号来表示知识，并使用符号推理规则来推导新的知识符号推理可以提高模型的逻辑思维能力神经符号推理神经符号推理是指将神经网络和符号推理结合起来，利用神经网络来学习知识表示，并使用符号推理规则来推导新的知识神经符号推理可以提高模型的逻辑思维能力和泛化能力基础模型的伦理与社会影响伦理1社会影响2基础模型的伦理和社会影响是我们需要认真思考的问题如何负责任地开发和使用基础模型，避免其对社会造成负面影响，是我们需要共同努力的方向基础模型对就业的影响自动化与新职业自动化新职业基础模型可以自动化一些重复性的工作，例如数据录入、文基础模型的发展也会创造一些新的职业，例如数据科学家、本校对等这可能会导致一些岗位的消失AI工程师等我们需要积极适应这种变化，学习新的技能基础模型的偏见与歧视公平性问题数据偏见如果训练数据存在偏见，那么模型也会学习到这些偏见，导致对不同群体产生歧视我们需要对数据进行清洗和处理，消除数据偏见算法偏见算法本身也可能存在偏见，导致对不同群体产生歧视我们需要设计公平的算法，避免算法偏见如何负责任地开发和使用基础模型？数据治理算法透明伦理审查建立完善的数据治理体系，保证数据的质提高算法的透明度，使得人们能够理解算对基础模型进行伦理审查，评估其可能带量和公平性数据治理是负责任地开发和法的决策过程算法透明是负责任地开发来的社会影响伦理审查是负责任地开发使用基础模型的基础和使用基础模型的关键和使用基础模型的重要保障案例分析成功的基础模型应用案例成功案例1通过分析成功的基础模型应用案例，我们可以更好地理解基础模型的能力和应用前景，并为未来的研究和应用提供参考案例一在文本生成领域的应用GPT-3文本生成应用场景GPT-3是一种大型语言模型，它在文本生成领域表现出色，GPT-3可以应用于各种文本生成场景，例如新闻报道、内容可以生成高质量的文本内容，例如文章、对话等GPT-3的创作、聊天机器人等GPT-3的应用前景广阔成功表明，大型语言模型具有强大的文本生成能力案例二在图像生DALL-E2成领域的创新图像生成DALL-E2是一种图像生成模型，它可以根据文本描述生成图像DALL-E2的生成能力非常强大，可以生成各种各样的图像，包括逼真图像和艺术作品创新之处DALL-E2的创新之处在于，它可以使用文本描述来控制图像生成的过程这使得人们可以更加灵活地使用图像生成模型案例三在医疗领域的应用药物研发基础模型可以用于药物研发，通过分2析药物分子结构和生物活性数据，加疾病诊断速药物研发的进程基础模型可以降低药物研发的成本和风险基础模型可以用于疾病诊断，通过1分析医学影像和病历数据，辅助医个性化治疗生进行诊断基础模型可以提高诊断的准确率和效率基础模型可以用于个性化治疗，通过分析患者的基因数据和临床数据，制3定个性化的治疗方案基础模型可以提高治疗的有效性和安全性如何学习和应用基础模型？学习基础知识学习深度学习、机器学习等基础知识，为学习基础模型打下基础阅读相关论文阅读基础模型相关的论文，了解最新的研究进展和技术细节参与开源项目参与基础模型的开源项目，实践基础模型的开发和应用开源框架与工具、TensorFlow 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