怎样免费建自己的网站,php网页设计完整代码,海淀区城市建设档案馆网站,如何看网站开发语言引言
在人工智能飞速发展的今天#xff0c;大语言模型#xff08;Large Language Models, LLMs#xff09;无疑是技术领域最耀眼的明星之一。它们不仅能够理解人类的自然语言#xff0c;还能生成流畅的文本#xff0c;甚至在对话、翻译、创作等任务中表现出接近人类的智能…
引言
在人工智能飞速发展的今天大语言模型Large Language Models, LLMs无疑是技术领域最耀眼的明星之一。它们不仅能够理解人类的自然语言还能生成流畅的文本甚至在对话、翻译、创作等任务中表现出接近人类的智能水平。大语言模型的出现不仅标志着自然语言处理Natural Language Processing, NLP进入了一个全新的阶段也深刻改变了我们与计算机交互的方式使“人机对话”从科幻变成现实。
那么什么是大语言模型简单来说它是一种基于深度学习技术的神经网络模型通过在海量文本数据上进行训练学习语言的语法、语义以及复杂的上下文关系从而能够完成多种语言任务。大语言模型的“大规模”体现在其参数数量动辄数十亿甚至千亿个参数和训练数据的体量覆盖书籍、网页、社交媒体等多领域文本。例如OpenAI的GPT-3拥有1750亿个参数训练数据高达45TB足以让它生成连贯的文章、回答复杂问题甚至编写代码。
大语言模型的重要性不仅在于其技术突破更在于其广泛的应用潜力。从智能助手如Siri、Alexa到内容生成工具新闻初稿、广告文案再到专业领域的辅助系统医疗诊断、教育辅导它们正在渗透到生活的方方面面。然而这一技术的背后是数十年的理论积累、算法创新和计算能力的提升。
人工智能的发展历程为大语言模型的诞生铺平了道路。20世纪50年代科学家们开始探索用规则驱动的系统处理语言90年代统计方法带来了新突破而2010年代深度学习的兴起则彻底颠覆了NLP的格局。特别是2017年谷歌提出的Transformer架构成为大语言模型的基石推动了从BERT到GPT系列的里程碑式发展。
本文将从大语言模型的历史背景、技术原理、智能机制、应用场景、挑战与未来展望五个方面全面剖析这一技术奇迹。希望通过详细的阐述帮助读者深入理解大语言模型的诞生与演进感受其背后的技术魅力。 一、大语言模型你了解多少
1.1 从科幻到现实大语言模型的前世今生
在科幻电影和小说中智能机器与人类流畅对话的场景总是令人神往。《星际迷航》中的计算机能实时解答船员的问题《钢铁侠》中的贾维斯更是能理解托尼·斯塔克的幽默指令。这些虚构的智能助手激发了人们对语言处理技术的想象。而在现实中大语言模型的诞生正是从这些梦想走向实践的漫长旅程。
早期尝试规则系统的局限性
自然语言处理的起源可以追溯到20世纪50年代。当时计算机科学家试图通过编写规则让机器理解和生成语言。早期的一个典型例子是机器翻译系统例如IBM在1954年展示的“Georgetown-IBM实验”。这个系统依赖预设的词典和语法规则将俄语短句翻译成英语。尽管首次演示成功翻译了简单的句子如“The spirit is willing but the flesh is weak”但规则系统很快暴露了局限性。
语言的复杂性在于其多义性、上下文依赖和非规则表达。例如英语句子“I saw a man with a telescope”可以理解为“我用望远镜看到一个人”或“我看到一个拿着望远镜的人”。规则系统无法处理这种歧义因为它缺乏对上下文的理解。此外手动编写规则的工作量巨大覆盖所有语言现象几乎是不可能的任务。到了60年代NLP研究者意识到仅靠规则无法实现真正的语言智能。
统计方法的兴起
20世纪90年代随着统计学和概率论的发展NLP迎来了新阶段。统计机器学习方法开始取代规则系统研究人员利用语料库统计词频和词序概率构建语言模型。一个经典的例子是n-gram模型。它通过分析连续n个词的出现概率预测句子的下一个词。例如在语料库中“I like to”后面常接“eat”模型就会倾向于预测“I like to eat”。
尽管n-gram模型比规则系统更灵活但其短板也很明显。首先它依赖大量标注数据训练成本高昂。其次它无法捕捉长距离依赖关系。例如在句子“The cat that the dog chased yesterday finally caught the mouse”中“caught”和“cat”的关系跨越多个词n-gram难以建模这种关联。此外随着n增大未见过的词组数据稀疏性会导致预测失败。这些局限促使研究者寻找更强大的方法。
深度学习的革命性突破
2010年代深度学习技术的兴起为NLP带来了翻天覆地的变化。深度学习通过多层神经网络模拟人类大脑的学习过程能够从海量数据中自动提取复杂的语言特征。2013年谷歌提出的Word2Vec标志着词嵌入Word Embedding技术的诞生。Word2Vec将词汇映射为高维向量使得词与词之间的语义关系可以用数学运算表示。例如“国王 - 男人 女人 ≈ 女王”这种向量运算展现了模型对语义的初步理解。
然而Word2Vec的词向量是静态的无法根据上下文动态调整含义。例如“bank”在“river bank”和“bank account”中意义不同但Word2Vec只能给出一个固定表示。2017年谷歌的研究团队提出了Transformer架构彻底改变了这一局面。
Transformer摒弃了传统的循环神经网络RNN和卷积神经网络CNN引入了自注意力机制Self-Attention。RNN按顺序处理词语计算效率低且难以捕捉长距离依赖CNN虽能提取局部特征但全局建模能力有限。自注意力机制则允许模型同时关注输入序列中的所有词通过计算词之间的相关性权重捕捉任意距离的依赖关系。例如在句子“The animal didn’t cross the street because it was drunk”中Transformer能迅速关联“it”和“animal”理解代词指代。这种高效的并行处理能力使Transformer成为大语言模型的基石。
里程碑模型的演进
基于Transformer架构一系列划时代的大语言模型相继问世 ELMo (2018)由Allen AI研究所提出ELMoEmbeddings from Language Models引入了上下文依赖的词嵌入。它通过双向LSTM网络动态调整词向量以适应不同语境。例如“play”在“He plays football”和“The play was excellent”中有不同含义ELMo能根据上下文生成不同的表示。ELMo在词义消歧、命名实体识别等任务中显著提升了性能。 BERT (2018)谷歌推出的BERTBidirectional Encoder Representations from Transformers提出了“掩码语言模型”Masked Language Model。它通过随机遮蔽句子中的词如将“I [MASK] coding”中的“love”遮蔽训练模型预测这些词从而学习双向语义。BERT在11项NLP任务如问答、情感分析中刷新了纪录成为行业的标杆。 GPT-1 (2018)OpenAI的首个生成式预训练变换器Generative Pretrained Transformer将预训练与生成任务结合。它采用单向解码器通过预测下一个词学习语言规律。尽管参数规模较小1.17亿GPT-1展示了生成连贯文本的潜力。 GPT-3 (2020)GPT系列的巅峰之作拥有1750亿参数能够执行零样本学习Zero-Shot Learning。无需特定任务训练GPT-3仅凭用户提示就能生成文章、回答问题甚至编写代码。例如输入“写一首关于月亮的诗”它可能输出“月光洒满夜空静谧如梦银辉轻抚大地诉说无尽温柔。”其强大性能引发了广泛关注。 ChatGPT (2022)基于GPT架构优化专注于对话任务。ChatGPT能进行多轮对话理解用户意图提供自然流畅的回答。例如用户问“明天天气如何”它可能回复“明天晴朗气温20-25摄氏度适合出门。”ChatGPT的成功使其成为家喻户晓的智能助手。
从规则系统到统计模型再到深度学习的突破大语言模型的演进是计算能力、算法创新和数据积累共同作用的结果。今天它们已成为人工智能领域的核心驱动力。
1.2 生活中的大语言模型无处不在的智能助手
大语言模型已不再是实验室中的概念而是融入我们日常生活的智能伙伴。以下是它们在不同场景中的具体应用。
日常助手语音与智能家居
语音助手是大众最熟悉的大语言模型应用。苹果的Siri、亚马逊的Alexa、谷歌助手等能理解自然语言指令执行多样化任务。例如你可以说“明天7点叫我起床顺便告诉我上海的天气。”助手会解析指令设置闹钟并回复“明天上海多云气温18-24摄氏度。”这种能力依赖模型对语音输入的语义解析和意图识别。
在智能家居中大语言模型与物联网设备结合带来更人性化的体验。例如对Alexa说“今晚有点冷”它可能推测用户意图自动将空调调至舒适温度说“播放轻松的音乐”它会根据语境选择爵士或轻音乐。这种上下文感知能力使智能家居从简单的命令执行升级为主动服务。
职场助手提升生产力
在办公场景中大语言模型显著提高了效率。微软的Copilot集成在Office套件中能根据用户需求生成内容。例如在Word中输入“写一篇关于环保的演讲稿大纲”Copilot可能生成
1. 开场引入环保的重要性
2. 现状全球污染与资源消耗问题
3. 行动个人与社会的环保措施
4. 结尾呼吁共同努力保护地球在Excel中输入“分析2023年销售额趋势”它会自动生成图表并总结规律。这种能力极大节省了时间尤其对非专业用户友好。
电子邮件管理中Gmail的智能回复功能也很实用。收到一封“会议时间改了没”的邮件模型可能建议回复“没改还是周五下午2点。”这种简洁自然的建议减少了手动输入的麻烦。
程序员则受益于GitHub Copilot。它能根据自然语言描述生成代码。例如输入“用Python写一个函数计算阶乘”Copilot会输出
def factorial(n):if n 0 or n 1:return 1else:return n * factorial(n - 1)若代码中有上下文如已有变量num 5它还能建议调用方式result factorial(num)。这种智能补全功能不仅加速开发还能帮助初学者学习编程逻辑。
创意助手灵感与创作
在创意领域大语言模型成为灵感源泉。新闻机构用它生成初稿例如输入“今日股市大涨”模型可能输出“今日A股全面飘红沪指上涨3.2%科技板块领涨……”作家用它续写故事例如输入“一个雨夜侦探走进酒吧”模型可能续写“雨水顺着他的帽檐滴落酒吧里烟雾弥漫钢琴声低沉他扫视四周目光最终停在角落里的红衣女子身上。”
广告策划中模型能快速生成文案。例如输入“推广一款智能手表”它可能建议“掌控时间智享生活——你的腕上助手。”这种高效的创意输出为营销人员提供了更多选择。
大语言模型的广泛应用标志着技术从理论走向实践深刻改变了我们的生活方式和工作效率。 二、大语言模型的技术内核
大语言模型的强大离不开三个支柱海量数据、神经网络架构和训练算法。以下是它们的详细剖析。
2.1 数据基石海量文本的力量
数据是大语言模型的“燃料”其规模和质量直接决定模型的智能水平。以GPT-3为例其训练数据高达45TB包含数十亿网页、书籍、论坛帖子等覆盖多种语言和领域。
数据的来源与构成
训练数据来源丰富多样
互联网文本维基百科提供百科知识新闻网站反映时事动态论坛和博客捕捉日常用语。例如Reddit上的讨论让模型学会俚语和幽默表达。书籍与学术论文小说赋予模型文学性教科书提供专业术语论文注入前沿知识。例如阅读《哈利·波特》后模型能模仿魔幻风格阅读医学论文后它能理解“炎症反应”等术语。社交媒体Twitter、微博等数据反映口语化语言和实时趋势。例如“LOL”被识别为“笑出声”的缩写。
通过分析这些数据模型学习语言的统计规律和语义关系。例如频繁出现的“咖啡”和“早晨”让模型掌握搭配模式“战争”和“和平”在书籍中的对比使用则教会它语义对立。
多样性与质量的平衡
数据的多样性至关重要。如果仅用科技文献训练模型可能难以理解文学隐喻若只用英语数据它将无法处理中文。多样化的数据让模型适应多场景例如能同时掌握医学领域的“抗生素”、法律领域的“合同违约”和艺术领域的“象征主义”。
然而数据质量同样不可忽视。互联网文本常包含拼写错误、偏见或虚假信息。例如若训练数据中“程序员”常与“男性”关联模型可能在生成内容时表现出性别偏见如回答“程序员是怎样的”时默认描述男性。再如社交媒体上的谣言可能让模型误学错误知识。为此研究人员采用以下策略
数据清洗移除噪声如重复文本、乱码。去偏处理平衡性别、种族等敏感属性。验证筛选剔除低质量或矛盾的内容。
高质量的多样化数据是大语言模型智能的基础。
2.2 神经网络架构模型的“骨架”
神经网络架构是大语言模型的核心决定了其处理语言的能力。Transformer架构因其高效性和灵活性成为现代模型的标准。
Transformer的组成
Transformer由编码器Encoder和解码器Decoder两部分构成
编码器将输入文本转化为高维向量表示。例如输入“I enjoy coding”编码器生成包含语法和语义信息的向量序列。解码器根据编码器输出和已有文本生成后续内容。例如基于“I enjoy”预测“coding”。
在具体应用中模型可能只使用一部分。例如GPT系列仅用解码器专注于生成任务BERT则只用编码器擅长理解任务。
自注意力机制的数学原理
自注意力机制是Transformer的核心。传统RNN按顺序处理词语计算复杂度高O(n²)且遗忘长距离信息CNN虽能并行但视野有限。自注意力机制通过以下步骤实现高效建模
向量表示每个词被转化为三个向量查询Query, Q、键Key, K、值Value, V。例如“I”可能表示为Q₁、K₁、V₁。注意力得分计算Q和K的点积衡量词之间的相关性。例如在“I saw a dog”中“saw”的Q与“dog”的K得分较高。归一化与加权用Softmax函数将得分归一化为权重再对V加权求和生成新表示。
数学公式为
Attention(Q, K, V) Softmax(QK^T / √d_k)V其中d_k是向量维度√d_k防止数值过大。以下是一个简化示例
输入“The cat sleeps”Q、K、V计算后发现“sleeps”对“cat”的注意力权重为0.8对“The”的权重为0.15。输出融合上下文的新向量表示。
这种机制让模型并行处理所有词且能捕捉长距离依赖。例如在“The scientist who won the prize yesterday announced a breakthrough”中“announced”和“scientist”的关系得以精准建模。
多头注意力与层级设计
Transformer引入多头注意力Multi-Head Attention将注意力分为多个并行子空间。例如一个头关注语法如主谓关系另一个头关注语义如词义关联。多头机制通过concatenation和线性变换整合结果增强表达能力。
此外Transformer采用多层堆叠通常6-12层每层包含注意力模块和前馈网络Feed-Forward Network。为避免深层网络的梯度消失问题还加入了
残差连接将输入加到输出上如x F(x)。层归一化标准化每层输出稳定训练。
这些设计使Transformer既强大又稳定成为大语言模型的理想架构。
2.3 训练算法让模型“学会”语言
训练算法是模型学习的“引擎”通过优化参数让模型掌握语言规律。
损失函数与梯度优化
训练目标是最小化预测误差。以生成任务为例模型预测“I like to ___”的下一个词真实答案是“learn”。交叉熵损失衡量预测分布如“learn: 0.6, eat: 0.3, sleep: 0.1”与真实答案的差距
Loss -log(P(learn))优化器如Adam根据损失梯度调整模型权重逐步降低误差。Adam结合动量法和RMSProp适应复杂参数空间确保收敛。
预训练与微调的策略
大语言模型通常采用两阶段训练
预训练在海量无监督数据上学习通用语言知识。例如BERT的掩码任务要求预测“I [MASK] coding”中的“love”GPT则预测下一个词如“I like to”后的“learn”。这一阶段耗时长、计算量大但为模型打下广泛基础。微调在特定任务数据上调整模型。例如在电影评论数据上微调训练模型判断情感如“positive”或“negative”。微调数据量少、效率高。
此外近年来还出现了多任务学习和迁移学习。多任务学习让模型同时处理翻译、摘要等多种任务迁移学习则将预训练知识迁移到新领域如从英语迁移到中文。
超参数与优化技巧
训练中涉及大量超参数
学习率控制权重更新幅度过大导致发散过小收敛慢。常见策略是学习率衰减如从0.001降到0.0001。批大小影响梯度估计精度GPT-3使用大批量如512个样本以充分利用GPU。正则化如Dropout随机丢弃神经元防止过拟合。
这些技巧确保模型在海量数据上高效学习成为智能的语言专家。 三、大语言模型的智能奥秘
大语言模型的“智能”体现在语义理解、知识推理和对话交互三个方面。以下是详细分析。
3.1 语义理解解读文字背后的含义
语义理解是模型的核心能力使其能超越字面捕捉语言的深层意义。
上下文建模的威力
以“plant”为例
“The plant needs water”中模型根据“water”判断“plant”是“植物”。“The plant produces cars”中根据“produces”推测是“工厂”。
自注意力机制通过关注上下文词汇确保理解准确。例如在“I left my phone on the table”中“on”与“table”的高注意力权重帮助模型理解位置关系。
复杂语义的处理
模型还能处理隐喻、成语和情感。例如
“He’s a real snake”被理解为“他很狡猾”而非字面上的动物。“It’s raining cats and dogs”被识别为“下大雨”的夸张表达。
在情感分析中模型能从“The movie was a rollercoaster of emotions”中提取“强烈情感波动”的含义。这种能力源于对大量文本模式的学习。
歧义消解的挑战
语言中的歧义是一大难点。例如“They saw the man with the binoculars”可能指“他们用望远镜看到人”或“他们看到拿望远镜的人”。模型通过上下文权重如关注“saw”还是“man”解决歧义但复杂句子仍可能出错。
3.2 知识推理从已知到未知
知识推理让模型基于已有信息推导新结论分为以下类型
逻辑推理输入“ABBC”模型推导出“AC”。常识推理基于“鸟类通常会飞但企鹅是例外”回答“企鹅会飞吗”为“不会”。语义推理从“水果富含维生素香蕉是水果”得出“香蕉富含维生素”。
思维链的增强
近期提出的思维链提示Chain-of-Thought Prompting显著提升了推理能力。例如回答“商店有5个苹果卖了2个还剩几个”时模型可能逐步推理
初始数量5个。卖出2个。剩余5 - 2 3个。 最终回答“还剩3个苹果。”
知识图谱的辅助
结合知识图谱如“苹果-属于-水果-富含-维生素C”模型能回答更复杂的问题。例如“吃苹果有什么好处”可能输出“苹果富含维生素C有助于增强免疫力。”
3.3 对话交互模拟人类交流
对话是大语言模型的亮点。以下是一个多轮对话示例
用户“今天北京冷吗”模型“根据最新天气数据北京今天气温10-15摄氏度偏凉建议穿外套。”用户“那明天呢”模型“明天会升温预计15-20摄氏度比较舒适。”
对话管理的机制
对话能力依赖
意图识别理解用户需求如“查天气”。状态跟踪记住前文如“明天”基于“今天北京”的上下文。回复生成生成自然连贯的回答。
多轮对话的挑战
多轮对话需保持一致性。例如若用户说“我喜欢跑步”后问“有什么建议”模型应围绕“跑步”回答如“穿轻便跑鞋”而非无关内容。强化学习和对话数据集如MultiWOZ帮助优化这一能力。 四、大语言模型的应用万象
大语言模型在各领域的应用日益广泛以下是具体案例。
4.1 医疗领域辅助诊断与健康管理
在医疗中模型分析电子病历和症状描述辅助诊断。例如输入“持续咳嗽、发热、呼吸困难”模型可能输出“可能是肺炎建议胸部X光检查。”它还能生成健康建议如“多休息避免二手烟”。
在药物研发中模型分析文献预测药物交互。例如“阿司匹林和华法林同时使用可能增加出血风险。”此外它还能为患者生成教育材料如解释“高血压的成因和预防”。
4.2 教育领域个性化学习与智能辅导
模型为学生提供个性化辅导。例如解答“为何112”时它可能说“想象你有1个苹果再加1个就有2个。”它还能批改作文指出语法错误并建议改进。
在线教育平台利用模型实现自适应学习。例如根据学生答题表现调整数学题目难度或生成针对性的讲解视频脚本。这种定制化体验提升了学习效率。
4.3 金融领域风险评估与客户服务
在金融中模型分析历史数据预测风险。例如输入企业财务报表模型可能评估“该公司违约概率为15%。”在客户服务中它能回答“如何申请贷款”等问题提供详细步骤。
投资领域模型生成市场分析报告。例如输入“近期科技股走势”它可能输出“科技股受AI热潮推动过去三月上涨12%短期仍有潜力。” 五、大语言模型的挑战与思考
尽管大语言模型前景光明但也面临诸多挑战。
5.1 数据质量与隐私问题
训练数据中的偏见可能导致不公输出。例如若数据中“医生”常与“男性”关联模型可能忽略女性医生。解决方法包括数据去偏和多样化采样。
隐私方面训练数据可能包含个人信息。差分隐私添加噪声保护个体数据和联邦学习分散训练不共享原始数据是潜在解决方案但需平衡隐私与性能。
5.2 模型的可解释性难题
大语言模型常被视为“黑箱”决策过程难以理解。例如为何模型回答“明天会下雨”可解释性技术如LIME、SHAP尝试揭示注意力权重但复杂推理仍难完全解析。
5.3 伦理与社会影响
模型可能生成虚假信息如“某地发生地震”或有害内容如偏激言论。此外自动化可能导致失业如客服岗位减少。解决之道包括制定伦理准则如OpenAI的“负责任AI”框架和加强监管。 六、未来展望
大语言模型的未来充满可能性
模型压缩通过剪枝和量化减小体积便于手机等设备部署。多模态融合结合文本、图像、语音如输入照片和问题“这是什么花”回答“这是玫瑰”。自主学习通过与环境交互持续更新知识。
技术进步将重塑教育个性化教学、医疗智能诊断和就业新职业机会但也需警惕数据滥用和伦理风险。政策与技术协同发展才能确保其造福人类。 文章转载自： http://www.morning.wnpps.cn.gov.cn.wnpps.cn http://www.morning.xbhpm.cn.gov.cn.xbhpm.cn http://www.morning.xtyyg.cn.gov.cn.xtyyg.cn http://www.morning.lwyqd.cn.gov.cn.lwyqd.cn http://www.morning.rksg.cn.gov.cn.rksg.cn http://www.morning.mzhh.cn.gov.cn.mzhh.cn http://www.morning.mfnjk.cn.gov.cn.mfnjk.cn http://www.morning.qwlml.cn.gov.cn.qwlml.cn http://www.morning.rlsd.cn.gov.cn.rlsd.cn http://www.morning.gfqjf.cn.gov.cn.gfqjf.cn http://www.morning.qnzk.cn.gov.cn.qnzk.cn http://www.morning.grryh.cn.gov.cn.grryh.cn http://www.morning.xqnzn.cn.gov.cn.xqnzn.cn http://www.morning.kryn.cn.gov.cn.kryn.cn http://www.morning.mknxd.cn.gov.cn.mknxd.cn http://www.morning.kgltb.cn.gov.cn.kgltb.cn http://www.morning.yccnj.cn.gov.cn.yccnj.cn http://www.morning.yrhd.cn.gov.cn.yrhd.cn http://www.morning.tzlfc.cn.gov.cn.tzlfc.cn http://www.morning.dlurfdo.cn.gov.cn.dlurfdo.cn http://www.morning.zwmjq.cn.gov.cn.zwmjq.cn http://www.morning.dqcpm.cn.gov.cn.dqcpm.cn http://www.morning.nkqrq.cn.gov.cn.nkqrq.cn http://www.morning.zlgth.cn.gov.cn.zlgth.cn http://www.morning.ylkkh.cn.gov.cn.ylkkh.cn http://www.morning.zlkps.cn.gov.cn.zlkps.cn http://www.morning.rlwcs.cn.gov.cn.rlwcs.cn http://www.morning.dqzcf.cn.gov.cn.dqzcf.cn http://www.morning.ydhmt.cn.gov.cn.ydhmt.cn http://www.morning.cbndj.cn.gov.cn.cbndj.cn http://www.morning.xmyrn.cn.gov.cn.xmyrn.cn http://www.morning.mwwnz.cn.gov.cn.mwwnz.cn http://www.morning.llqch.cn.gov.cn.llqch.cn http://www.morning.dnls.cn.gov.cn.dnls.cn http://www.morning.yjtnc.cn.gov.cn.yjtnc.cn http://www.morning.wdpt.cn.gov.cn.wdpt.cn http://www.morning.dkslm.cn.gov.cn.dkslm.cn http://www.morning.rtbj.cn.gov.cn.rtbj.cn http://www.morning.zfyr.cn.gov.cn.zfyr.cn http://www.morning.sbyhj.cn.gov.cn.sbyhj.cn http://www.morning.qczjc.cn.gov.cn.qczjc.cn http://www.morning.ncfky.cn.gov.cn.ncfky.cn http://www.morning.qpnb.cn.gov.cn.qpnb.cn http://www.morning.qtxwb.cn.gov.cn.qtxwb.cn http://www.morning.phxdc.cn.gov.cn.phxdc.cn http://www.morning.lmdfj.cn.gov.cn.lmdfj.cn http://www.morning.ypnxq.cn.gov.cn.ypnxq.cn http://www.morning.qrmyd.cn.gov.cn.qrmyd.cn http://www.morning.csjps.cn.gov.cn.csjps.cn http://www.morning.ftdlg.cn.gov.cn.ftdlg.cn http://www.morning.brhxd.cn.gov.cn.brhxd.cn http://www.morning.qsyyp.cn.gov.cn.qsyyp.cn http://www.morning.bpcf.cn.gov.cn.bpcf.cn http://www.morning.yhgbd.cn.gov.cn.yhgbd.cn http://www.morning.fdhwh.cn.gov.cn.fdhwh.cn http://www.morning.mflqd.cn.gov.cn.mflqd.cn http://www.morning.hhxkl.cn.gov.cn.hhxkl.cn http://www.morning.xsfg.cn.gov.cn.xsfg.cn http://www.morning.pyxwn.cn.gov.cn.pyxwn.cn http://www.morning.kqblk.cn.gov.cn.kqblk.cn http://www.morning.qbfwb.cn.gov.cn.qbfwb.cn http://www.morning.yzsdp.cn.gov.cn.yzsdp.cn http://www.morning.fznj.cn.gov.cn.fznj.cn http://www.morning.nwbnt.cn.gov.cn.nwbnt.cn http://www.morning.pbknh.cn.gov.cn.pbknh.cn http://www.morning.zrbpx.cn.gov.cn.zrbpx.cn http://www.morning.rqmqr.cn.gov.cn.rqmqr.cn http://www.morning.qkgwz.cn.gov.cn.qkgwz.cn http://www.morning.klwxh.cn.gov.cn.klwxh.cn http://www.morning.rmlz.cn.gov.cn.rmlz.cn http://www.morning.gqddl.cn.gov.cn.gqddl.cn http://www.morning.pznnt.cn.gov.cn.pznnt.cn http://www.morning.phtqr.cn.gov.cn.phtqr.cn http://www.morning.stlgg.cn.gov.cn.stlgg.cn http://www.morning.kwxr.cn.gov.cn.kwxr.cn http://www.morning.nzsdr.cn.gov.cn.nzsdr.cn http://www.morning.trtxt.cn.gov.cn.trtxt.cn http://www.morning.qhmql.cn.gov.cn.qhmql.cn http://www.morning.hilmwmu.cn.gov.cn.hilmwmu.cn http://www.morning.mpngp.cn.gov.cn.mpngp.cn
