モデル
OpenAI互換またはAnthropicのエンドポイントを、ベースURLと必要なAPIキーで設定し、接続をテストします。ローカルのモデルサーバーは起動が必要です。リモートツールは別途データを送信する場合があります。
製品
ソフトウェアの機能 · 安定したlog-sum-exp集約
01
ExponQuayは最大値でシフトした指数和を検討し、空入力と非常に負の値を持つ有限集合を区別します。
プロジェクト
フォルダーを選び、編集前に関連ファイルを読むようアシスタントに依頼します。作業の目的と変更範囲を明確にしてください。
変更内容
変更内容とコマンド出力を確認します。結果を採用する前にプロジェクトの検証を実行してください。生成コードが自動的にテスト済みになるわけではありません。
安定したlog-sum-exp集約
● ● ●ExponQuay●
ワークフロー · 安定したlog-sum-exp集約 ×
from math import exp, fsum, log, inf
def log_sum_exp(values):
if type(values) not in (list, tuple) or len(values) > 1000:
raise ValueError("values.container")
values = tuple(values)
if len(values) > 1000 or any(
type(v) not in (int, float) or not -1e300 <= v <= 1e300 for v in values
):
raise ValueError("values.range")
if not values:
return -inf
peak = max(values)
return peak + log(fsum(exp(v - peak) for v in values))✳マイナス1e300から1e300までの最大1000個の対数値を最大値だけずらしてから指数関数で集約します。
✓ 変更内容適用前に確認 ↗
ワークスペースのイメージ
