यह MobileLLM नाम का एक लिनक्स ऐप है जिसका नवीनतम संस्करण MobileLLMsourcecode.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
OnWorks के साथ MobileLLM नामक इस ऐप को मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।
- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।
स्क्रीनशॉट:
मोबाइलएलएलएम
विवरण:
मोबाइलएलएलएम, फेसबुक रिसर्च द्वारा विकसित एक हल्का, वृहद भाषा मॉडल (एलएलएम) फ्रेमवर्क है, जिसे ऑन-डिवाइस परिनियोजन के लिए अनुकूलित किया गया है जहाँ कम्प्यूटेशनल और मेमोरी दक्षता महत्वपूर्ण होती है। आईसीएमएल 2024 के पेपर "मोबाइलएलएलएम: ऑन-डिवाइस उपयोग मामलों के लिए उप-अरब पैरामीटर भाषा मॉडल का अनुकूलन" में प्रस्तुत, यह एक अरब पैरामीटर से कम के मॉडलों में मज़बूत तर्क और सामान्यीकरण क्षमताएँ प्रदान करने पर केंद्रित है। यह फ्रेमवर्क कई वास्तुशिल्प नवाचारों—स्विगलू एक्टिवेशन, डीप और थिन नेटवर्क डिज़ाइन, एम्बेडिंग शेयरिंग, और ग्रुप्ड-क्वेरी अटेंशन (जीक्यूए)—को एकीकृत करता है ताकि मॉडल आकार, अनुमान गति और सटीकता के बीच बेहतर संतुलन प्राप्त किया जा सके। मोबाइलएलएलएम उल्लेखनीय प्रदर्शन प्रदर्शित करता है, 125M और 350M वेरिएंट शून्य-शॉट कॉमनसेंस रीजनिंग कार्यों में समान पैमाने के पिछले अत्याधुनिक मॉडलों से 4.3% तक बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
विशेषताएं
- उप-बिलियन पैरामीटर एलएलएम के लिए अनुकूलित ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर
- SwiGLU सक्रियण, एम्बेडिंग साझाकरण और समूहीकृत-क्वेरी ध्यान को संयोजित करता है
- PyTorch ≥ 2.0 के साथ वितरित बहु-नोड प्रीट्रेनिंग का समर्थन करता है
- अनेक कार्यों में अत्याधुनिक शून्य-शॉट तर्क परिणाम प्रदान करता है
- इसमें अनेक मॉडल आकारों के लिए पुनरुत्पादनीय प्रशिक्षण और मूल्यांकन पाइपलाइनें शामिल हैं
- 125M से 1.5B मापदंडों तक विस्तारित स्केलेबल डिज़ाइन दर्शन
प्रोग्रामिंग भाषा
पायथन, यूनिक्स शैल
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/mobilellm.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी भी निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।