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3건 · "함수형"조건 지우기 ×
001▲ 102 · 댓글 21foldl과 foldr의 근본적인 차이, 정확히 이해하기foldl과 foldr은 '왼쪽에서'와 '오른쪽에서' 접는 것이 아니라, 같은 순서로 리스트를 순회하되 연산의 결합 방식만 다르다.오픈소스 · 도구 · Differences Between `Foldl` and `Foldr`
Key Point게으른 평가 언어에서 foldl과 foldr의 성능 차이가 직관과 정반대인 이유를 정확히 이해해야 리스트 처리 코드의 메모리 문제를 진단하고 올바른 함수를 선택할 수 있다.
핵심 요약
- foldl과 foldr은 '왼쪽에서'와 '오른쪽에서' 접는 것이 아니라, 같은 순서로 리스트를 순회하되 연산의 결합 방식만 다르다.
- foldl은 왼쪽 결합으로 (((v ⨂ e0) ⨂ e1) ⨂ e2)처럼 동작하고, foldr은 오른쪽 결합으로 e0 ⨂ (e1 ⨂ (e2 ⨂ v))처럼 동작한다.
- 순수 언어에서 foldl은 첫 원소부터 축적값을 업데이트하며 상수 공간에서 동작하지만, foldr은 마지막 원소까지 도달해야 하므로 리스트 크기에 비례하는 스택 프레임이 필요하다.
전체 요약 8문장 읽기 →오픈소스 · 도구 · Needed 1+1, built a functional programming language
Key Point간단한 산술 과제에서 출발해 메모리 할당, 가비지 컬렉션, 클로저, 함수형 언어까지 스스로 구현해가는 과정에서 핵심 개념들을 실제로 이해하는 방법을 보여준다.
핵심 요약
- 데이터 구조 과제에서 1+1+1을 이진 트리로 평가하는 것에서 출발했다.
- 초기에는 Add, Sub, Mul, Div 등 연산을 모두 다른 경우로 표현했지만, 모두 두 식을 받아 하나를 반환하므로 일반화된 Func 노드로 단순화했다.
- 변수를 추가하려면 해시 테이블이 필요했는데, C에 내장 해시 테이블이 없어서 직접 구현했다.
전체 요약 12문장 읽기 →AI · 머신러닝 · The Functionalizer: Lossless Functional Decomposition for Subword Tokenization
Key Point같은 단어의 다양한 표기를 효율적으로 처리해 모델의 어휘 크기를 줄이고 코드 생성 정확도를 높이는 실질적 개선 방법이기 때문입니다.
핵심 요약
- 기존 서브워드 토크나이저는 같은 단어의 대소문자·악센트 변형(hello, Hello, Héllo)을 서로 다른 어휘로 처리해 임베딩 공간이 파편화되거나, 정규화로 정보를 손실시킨다.
- 논문은 직교 및 구조 변형을 함수형 분해로 처리하는 Functionalizer를 제안한다.
- 대문자화(CAPITALIZE), 발음 기호(13개 전용 옵코드), 문자 반복(REPEAT, MULTIREPEAT) 등의 가역 연산자를 사용해 유니코드 개인용 영역에 인코딩한 프리픽스 스트림으로 정규 기본 토큰 앞에 붙인다.
전체 요약 6문장 읽기 →