Dies ist die Windows-App namens LaMDA-pytorch, deren neueste Version als v0.0.2.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens LaMDA-pytorch mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
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LaMDA-pytorch
BESCHREIBUNG
Open-Source-Pre-Training-Implementierung des LaMDA-Forschungspapiers von Google in PyTorch. Die völlig nicht empfindungsfähige KI. Dieses Repository deckt die 2B-Parameterimplementierung der Pre-Training-Architektur ab, da sich dies wahrscheinlich die meisten leisten können, um zu trainieren. Den neuesten Blogbeitrag von Google aus dem Jahr 2022, in dem LaMDA detailliert beschrieben wird, können Sie hier lesen. Sie können sich auch den vorherigen Blogbeitrag von 2021 zum Modell ansehen.
Eigenschaften
- Open-Source-Pre-Training-Implementierung des LaMDA-Forschungspapiers von Google in PyTorch
- T5 Relative Positionsverzerrung in der Aufmerksamkeit
- Gated GELU-Aktivierung in der Feed-Forward-Schicht
- GPT-ähnliche Decoder-Only-Architektur
- Autoregressiv mit Top-k-Stichprobe
- Satzstück-Bytepaar-codierter Tokenizer
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/lamda-pytorch.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um es auf einfachste Weise online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.
