本文讨论**“大语言模型生成的错误是否能被检测出来？”**这个问题，并做了一系列研究实验。大语言模型的出现对自然语言处理领域造成变革性的影响。然而，像ChatGPT这样的大语言模型有可能被用来制造错误信息，这对网络安全和公众信任构成了严重威胁。大语言模型制造的错误信息会比人类构造的错误信息产生更大的危害吗？如何利用大语言模型生成错误信息？人类是否能检测大语言模型生成的错误信息？侦测器是否能检测大语

四则运算import torcha = torch.tensor([[1,2],[3,4]])b = torch.tensor([[10, 20]])# 加print("torch.all(torch.eq(a+b, torch.add(a,b))):",torch.all(torch.eq(a+b, torch.add(a,b))))print("a+b:\n{}\n".format(a+b))

pytorch在torch.utils.data 对常用数据加载进行了封装，可用很容易实现数据读取和批量加载。DataSetDataSet 是 pytorch 提供的用于包装数据的抽象类。可以通过继承并实现其中的抽象方法来自定义DataSet。自定义DataSet要继承并实现两个成员方法：__getitem__(self, idx) ：该方法需要实现通过索引获得一条数据。__len__(self)

view reshape 重塑import torcha = torch.rand(4, 1, 28, 28)print("a.shape:", a.shape)print("a.view(4, 28*28):", a.view(4, 28*28).shape)print("a.view(4*28, 28):", a.view(4*28, 28).shape)print("a.view(4, 28

描述使用RNN，实现通过sin(x)sin(x)sin(x)预测cos(x)cos(x)cos(x)。这是pytorch-handbook中的一个样例，具体网址如下：pytorch-handbook/chapter3/3.3-rnn实现代码import numpy as npimport torch.nn as nnimport torchimport torch.optim as optimim

class Vocab功能：用于创建字典和应用字典函数：__contains__(token: str) → bool功能：用于判断传入的词语是否存在于词典中。参数：token：字符串。需要判断的词语。返回值：布尔值。传入单词是否在词典中__getitem__(token: str) → int功能：获得传入单词在词典中的索引。参数：token：字符串。需要获得索引的词语。返回值：整型。对应的索引

关系数据模型关系数据模型关系模型由关系模型的数据结构、关系模型的操作集合和关系模型的完整性约束三部分组成，这三部分也称为关系模型的三要素。数据结构关系数据模型源于数学，它用二维表来组织数据，而这个二维表在关系数据库中称为关系。关系数据库就是表或者说是关系的集合。数据操作关系数据模型给出了关系操作的能力，包括。传统的运算关系：并（union）、交（intersection）、差（difference

SQL 语言SQL语言的特点一体化。SQL语言风格统一，可以完成数据库活动中的全部工作，包括创建数据库、定义模式、更改和查询数据以及安全控制和维护数据库等。高度非过程化。在使用SQL语句访问数据库时，用户没有必要告诉计算机如何一步步完成任务，只需要用SQL语言描述要做什么就行了，数据库管理系统会自动完成全部工作。面向集合的操作方式。SQL语言采用集合操作方式，不仅查询结果是记录的集合，而且插入、删

本文讨论**“大语言模型生成的错误是否能被检测出来？”**这个问题，并做了一系列研究实验。大语言模型的出现对自然语言处理领域造成变革性的影响。然而，像ChatGPT这样的大语言模型有可能被用来制造错误信息，这对网络安全和公众信任构成了严重威胁。大语言模型制造的错误信息会比人类构造的错误信息产生更大的危害吗？如何利用大语言模型生成错误信息？人类是否能检测大语言模型生成的错误信息？侦测器是否能检测大语

就会是false，从而无法进入compute_metrics方法。这样就可以进入compute_metrics函数了。生成式任务如果没有标签字段，即。