外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Ry2Qw8uO-1685675351028)(https://r3mu87a8e6.feishu.cn/space/api/box/stream/download/asynccode/?如何识别 AI 生成图片？or 如何识别 AIGC 图？or 如何识别 AI 换脸？or AI生成图伪造检测？类似的说法有很多种，总之就

如下图，作者的数据生成piple包含四个步骤：1）生成任务指令，2）确定指令是否代表分类任务，3）使用输入优先或输出优先方法生成实例，4）过滤低质量的数据。然而，这些模型严重依赖于人类编写的指令数据，而这些数据通常在数量、多样性和创造力方面受到限制，因此阻碍了调整模型的通用性。，生成的输入会偏向于某个标签（label），比如是语法错误检测任务，他会生成 语法性的输入。首先生成丰富的指令，初始化17

Pytorch 网络模型创建本方法总结自《动手学深度学习》（Pytorch版）github项目Pytorch 存储和读取主要依靠 load 和 save 函数模型存取依靠 load_state_dict() 函数数据存储与读取import torchpath = 'p.pth'# 'p.pt'a = torch.tensor(1)torch.save(a, path)b = torch.load(

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默认情况，llamaIndex 使用，也可以用别的构建 Index基于使用的Index，llamaIndex 会使用默认的 prompt 模板进行构建 Index（插入 or 创建）, 也可以自定义link。对于自定义 embedding 的模型，也可以自定义 embeddinglink。

安装1. 官方网址（https://brew.sh/）给出的方案是这样的：/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"按照此方法速度很慢2. 获取官网的install文件（https://raw.githubusercontent....

pytorch 取对角线元素/矩阵对角线元素置0使用 torch.diag 取对角线元素，使用 torch.diag_embed() 恢复维度import torcha = torch.randn(3, 3)print(a)tensor([[ 0.7594,0.8073, -0.1344],[-1.7335, -0.4356, -0.0055],[ 1.8326,0.3900, -0.9933]]