任务依旧是文本分类，大模型选用的是通义千问72B-chat-int4。这里不对参数进行调整，只讲述不同prompt对于结果及其准确度的影响。数据使用之前数据清理的铁矿石文本。写的非常零碎，只作为个人学习记录，因为服务器莫名掉线，一晚上程序白写，文章后期就摆烂了....仅供参考。

Denoising Diffusion Probabilistic Models 的工作原理就像是观看一部冰雕融化的录像，然后学习如何倒着播放这部录像来魔法般地重建冰雕。正向过程 (融化)：这很简单，就是一部正常的录像。你从一座精美绝伦的冰雕开始，随着时间流逝，它会逐渐融化，失去细节、棱角变得圆润，最后完全化成一滩水。这个过程遵循物理规律，是固定的、不可逆的。反向过程 (重建)：这是魔法发生的地方

Denoising Diffusion Probabilistic Models 的工作原理就像是观看一部冰雕融化的录像，然后学习如何倒着播放这部录像来魔法般地重建冰雕。正向过程 (融化)：这很简单，就是一部正常的录像。你从一座精美绝伦的冰雕开始，随着时间流逝，它会逐渐融化，失去细节、棱角变得圆润，最后完全化成一滩水。这个过程遵循物理规律，是固定的、不可逆的。反向过程 (重建)：这是魔法发生的地方