【GIT】 TAG发布版本

论文阅读:arixv 2025 Poisoning Attacks on LLMs Require a Near-constant Number of Poison Samples 研究者做了目前最大规模的“投毒实验”,训练了从6亿参数到130亿参数的模型(覆盖了中小到大型LLM),用的训练数据量也是“最适合模型大小”的(按行业里的“Chinchilla法则”,模型越大,训练数据量也按比例增加)。总结下来就是:这篇论文告诉我们,给大语言模型投毒,比之前想的容易得多——不需要海量毒数据,只要几百条藏好后门的文档,就能让大模型“带毒工作”,而且平时还看不出来。——这比之前大家担心的“需要投毒数据占训练集一定比例”要可怕得多,因为对大模型来说,“固定数量”的毒数据更容易偷偷塞进去。 阅读详情

【GIT】 TAG发布版本

#查看本地branch中的tag
git tag -l

#git tag 《标签名》,给当前branch打tag,不推荐使用
git tag xxx_dev_20210325_v1

# 给某个提交节点,打tag,提交节点在idea中找,最近一个git show
git tag xxx_dev_20210325_v1 039bf8b
# 给某个提交节点,打tag,并添加注释
git tag xxx_dev_20210325_v1 -m "add tags information"

#删除本地标签
git tag -d xxx_dev_20210325_v2

#删除远程标签
git push origin -d xxx_dev_20210325_v1

#推送本地所有标签
git push origin --tags

#将本地某个特定标签推送到远程
git push origin xxx_dev_20210325_v1

#查看某一个标签的提交信息
git show xxx_dev_20210325_v1

IDEA中TAG快捷发布

在这里插入图片描述

CNN+LSTM+Attention+DNN模型实战:pytorch搭建CNN+LSTM+Attention+DNN行车速度预测 阅读详情

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点击进去,GitHub 已经极度智能地帮你把这一瞬间的代码自动打包成了 Source code (zip) 和 Source code (tar.gz) 两个标准压缩包!以后无论是你想发给别人使用,还是线上部署,直接去网页下载这个 zip 包,就是最纯净、最稳定的 v1.0.0 正式版,绝不会带有一丁点开发中的垃圾代码。你会发现右侧的 Releases 或代码上方的 Tags 菜单里,多出了一个亮眼的 v1.0.0。正式版本必须基于主宇宙 main 分支来发布。

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维诺菌
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