โมเดล
ตั้งค่า endpoint ที่รองรับ OpenAI หรือ Anthropic ด้วย URL หลักและคีย์ API หากจำเป็น ทดสอบการเชื่อมต่อ เซิร์ฟเวอร์โมเดลในเครื่องต้องทำงานอยู่ เครื่องมือระยะไกลอาจส่งข้อมูลแยกต่างหาก
ExponQuay ช่วยทบทวนผลรวมเอ็กซ์โพเนนเชียลที่เลื่อนด้วยค่าสูงสุด และแยกข้อมูลว่างจากชุดค่าลบมากที่มีจำนวนจำกัด
ตั้งค่า endpoint ที่รองรับ OpenAI หรือ Anthropic ด้วย URL หลักและคีย์ API หากจำเป็น ทดสอบการเชื่อมต่อ เซิร์ฟเวอร์โมเดลในเครื่องต้องทำงานอยู่ เครื่องมือระยะไกลอาจส่งข้อมูลแยกต่างหาก
เลือกโฟลเดอร์และให้ผู้ช่วยอ่านไฟล์ที่เกี่ยวข้องก่อนแก้ไข ระบุเป้าหมายและขอบเขตของงานให้ชัดเจน
ตรวจสอบการแก้ไขและผลลัพธ์คำสั่ง รันการตรวจสอบของโปรเจกต์ก่อนยอมรับผล โค้ดที่สร้างขึ้นไม่ได้ผ่านการทดสอบโดยอัตโนมัติ
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))