文言编程语言(wenyan-lang)项目教程

文言编程语言(wenyan-lang)项目教程

wenyan wenyan 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/weny/wenyan-lang

1. 项目目录结构及介绍

wenyan-lang项目的目录结构如下:

  • ./examples: 存放了一些示例代码,例如“Hello World”、埃拉托斯特尼筛法、快速排序、曼德布洛特集合和汉诺塔等。
  • ./lib: 包含wenyan-lang的核心库文件。
  • ./src: 源代码目录,包含wenyan-lang的编译器和相关工具的源代码。
  • ./static: 存储静态文件,如网站资源等。
  • ./test: 存放测试相关的代码和文件。
  • ./tools: 包含项目构建和开发过程中的辅助工具。
  • ./.github: 存放GitHub Actions工作流文件和其他GitHub相关的配置文件。
  • ./docs: 文档目录,包含了项目的文档和Wiki页面。
  • 其他文件:如README.md, LICENSE, CONTRIBUTING.md等,这些都是项目的基础文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过命令行工具wenyanizer来完成的。在项目的根目录下,通过以下命令安装编译器:

npm install -g @wenyan/cli

安装完成后,可以使用以下命令来运行示例代码:

wenyan examples/helloworld.wy

这将会输出示例代码的结果。

3. 项目的配置文件介绍

wenyan-lang项目的配置文件主要包括以下几种:

  • package.json: npm项目的配置文件,定义了项目的依赖、脚本和元数据。
  • .eslintrc.js: ESLint的配置文件,用于定义代码风格和语法规则。
  • tsconfig.json: TypeScript的配置文件,用于指定TypeScript编译器的选项。
  • webpack.config.js: Webpack的配置文件,用于配置Web应用打包的选项。

这些配置文件是项目能够正确编译和运行的关键,它们定义了项目的基本设置和构建过程。开发者需要根据项目需求和开发环境的不同,对这些配置文件进行适当的修改和调整。

wenyan wenyan 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/weny/wenyan-lang

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### 大模型对齐微调DPO方法详解 #### DPO简介 直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)是一种用于改进大型语言模型行为的技术,该技术通过结合奖励模型训练和强化学习来提升训练效率稳定性[^1]。 #### 实现制 DPO的核心在于它能够依据人类反馈调整模型输出的概率分布。具体来说,当给定一对候选响应时,DPO试图使更受偏好的那个选项具有更高的生成概率。这种方法不仅简化了传统强化学习所需的复杂环境设置,而且显著增强了模型对于多样化指令的理解能力和执行精度[^2]。 #### PAI平台上的实践指南 为了便于开发者实施这一先进理念,在PAI-QuickStart框架下提供了详尽的操作手册。这份文档覆盖了从环境置直至完成整个微调流程所需的一切细节,包括但不限于数据准备、参数设定以及性能评估等方面的内容。尤其值得注意的是,针对阿里最新发布的开源LLM——Qwen2系列,文中给出了具体的实例说明,使得即使是初次接触此类工作的用户也能顺利上手。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments model_name_or_path = "qwen-model-name" tokenizer_name = model_name_or_path training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=8, num_train_epochs=3, ) trainer = Trainer( model_init=lambda: AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path), args=training_args, train_dataset=train_dataset, ) # 假设已经定义好了train_dataset trainer.train() ``` 这段代码片段展示了如何使用Hugging Face库加载预训练模型并对其进行微调的过程。虽然这里展示的例子并不完全对应于DPO的具体实现方式,但它提供了一个基础模板供进一步定制化开发之用[^3]。
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