TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #146 · 16 сеп.

Функция sub в regex может принимать функцию в качестве аргумента repl. 📄 Из документации: If repl is a function, it is called for every non-overlapping occurrence of pattern. The function takes a single match object argument, and returns the replacement string. То есть для каждого совпадения будет вызвана функция для вычисления замены вместо замены на одну и ту же строку для всех совпадений. Иными словами, для замены разных совпадений на разные строки не потребуется запускать re.sub() много раз для каждой строки замены. Достаточно определить функцию, которая вернёт строку для каждого из совпадений. Описание слишком запутанное🤔, давайте лучше рассмотрим на простом примере: Создаем карту замены. То есть какие строки на какие требуется менять. remap = { 'раз': '1', 'два': '2', 'три': '3', 'четыре': '4', 'пять': '5', } Пишем функцию поиска строки для замены. Единственным аргументом будет объект re.Match. Используя данные этого объекта мы вычисляем замену on-the-fly! def get_str(match: re.Match): word = match.group(1) return remap.get(word.lower()) or word Пример текста. text = '''Раз Два Три Четыре Пять Вместе будем мы считать Пять Четыре Три Два Раз Мы считать научим вас ''' Теперь запускаем re.sub и вместо строки замены (repl) подаём имя функции. (Данный паттерн ищет отдельные слова в тексте) >>> print(re.sub(r'(\w+)', get_str, text)) 1 2 3 4 5 Вместе будем мы считать 5 4 3 2 1 Мы считать научим вас Думаю, достаточно наглядно 🤓 #libs#regex

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #safetyai

当前筛选 #safetyai清除筛选
Repositorio data science

@repo_science · Post #3467 · 24.07.2023 г., 05:22

​​Paper Review: Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models Introducing Llama 2, a cutting-edge ensemble of large language models ranging from 7 to 70 billion parameters! These models, specially fine-tuned for dialogue use cases, not only outperform existing open-source chat models but also showcase exemplary performance in safety and helpfulness. Llama 2 creators have opened the door for AI community, sharing their detailed approach to inspire further advancements in the development of responsible AI. Project link: https://ai.meta.com/llama/ Model link: https://github.com/facebookresearch/llama Paper link: https://ai.meta.com/research/publications/llama-2-open-foundation-and-fine-tuned-chat-models/ A detailed unofficial overview of the paper: https://andlukyane.com/blog/paper-review-llama2 #deeplearning#nlp#safetyai#responsibleai