TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #156 · 2 окт.

Те, кто в Python не первый день, хорошо знают, что на число можно умножить не только число, но и другие типы. Главное, чтобы у этих типов была реализация такой операции. # list >>> [1] * 3 [1, 1, 1] # tuple >>> (2, 3) * 3 (2, 3, 2, 3, 2, 3) # string >>> "A" * 3 "AAA" Так работает полиморфизм стандартных типов. Интересно здесь то, что это сработает и в том случае, когда порядок операндов обратный. То есть int умножить на [тип]. # list >>> 3 * [1] [1, 1, 1] # tuple >>> 3 * (2, 3) (2, 3, 2, 3, 2, 3) # string >>> 3 * "A" "AAA" Если хотите реализовать такое поведение в ваших классах то следует помнить два момента: 1. Если множитель справа, то вам нужно реализовать метод __mul__, наш класс это первый операнд, то есть слева. myType * 3 2. Если множитель слева, то вам нужно реализовать метод __rmul__, наш класс это второй операнд, справа. 3* myType Всё тоже самое можно делать и для других математических операторов. И если в этом примере действие и результат будут фактически одинаковыми, то бывают ситуации, когда это не так. Например, при умножении матриц имеет значение порядок операндов. Для других операторов, таких как деление или сдвиг, очень важно кто с какой стороны находится. >>> 2/4, 4/2 (0.5, 2.0) >>> 2<<3, 3<<2 (16, 12) >>> 100%15, 15%100 (10, 15) #tricks#basic

Резултати

Пронајдени 3 слични објави

Пребарај: #rlhf

当前筛选 #rlhf清除筛选
科技&趣闻&杂记

@kejiqu · Post #3986 · 21.12.2025 г., 08:30

ChatGPT 文风,原产地肯尼亚 肯尼亚作家Marcus Olang指出,其写作风格与ChatGPT高度相似,导致其作品屡被退稿,并引发了关于AI“模仿”人类写作方式的讨论。他认为,AI模型并非原创,而是学习了全球南方,特别是肯尼亚等地区严苛教育体系下形成的规范化写作模式。这一现象与AI模型厂商为降低成本,将RLHF工作外包给非洲国家有关,导致模型在用语习惯上受到影响。此外,研究发现ChatGPT对“delve”等词汇的使用频率异常高,也与非洲RLHF工作者的语言习惯有关。这一现象引发了对AI检测器准确性的质疑,以及对非英语母语者在AI时代可能面临的误判风险的关注。IT之家 🏷#ChatGPT#肯尼亚写作风格#RLHF 📢频道👥群组📝投稿

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14655 · 01.05.2025 г., 13:30

#typescript#electron#llama#llms#lora#mlx#rlhf#transformers Transformer Lab is a free, open-source tool that lets you easily work with large language models on your own computer, offering one-click downloads for popular models like Llama3 and Mistral, fine-tuning across different hardware (including Apple Silicon and GPUs), and features like chatting, training, and evaluating models through a simple interface—saving you from complex setups like CUDA or Python version issues[1][2][5]. https://github.com/transformerlab/transformerlab-app