यह LaMDA-pytorch नाम का विंडोज ऐप है जिसकी नवीनतम रिलीज को v0.0.2.zip के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ्त होस्टिंग प्रदाता ऑनवर्क्स में ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
LaMDA-pytorch नाम के इस ऐप को OnWorks के साथ 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 कोई भी ओएस ऑनवर्क्स ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें, लेकिन बेहतर विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर।
- 5. ऑनवर्क्स विंडोज 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 और इसे इंस्टॉल करें।
- 7. अपने Linux वितरण सॉफ़्टवेयर रिपॉजिटरी से वाइन डाउनलोड करें। एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, आप ऐप को वाइन के साथ चलाने के लिए डबल-क्लिक कर सकते हैं। आप PlayOnLinux को भी आज़मा सकते हैं, जो वाइन पर एक फैंसी इंटरफ़ेस है जो आपको लोकप्रिय विंडोज़ प्रोग्राम और गेम इंस्टॉल करने में मदद करेगा।
वाइन लिनक्स पर विंडोज सॉफ्टवेयर चलाने का एक तरीका है, लेकिन विंडोज की आवश्यकता नहीं है। वाइन एक ओपन-सोर्स विंडोज संगतता परत है जो किसी भी लिनक्स डेस्कटॉप पर सीधे विंडोज प्रोग्राम चला सकती है। अनिवार्य रूप से, वाइन खरोंच से पर्याप्त विंडोज़ को फिर से लागू करने की कोशिश कर रहा है ताकि वह उन सभी विंडोज़ अनुप्रयोगों को वास्तव में विंडोज़ की आवश्यकता के बिना चला सके।
स्क्रीनशॉट
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LaMDA-पाइटोरच
वर्णन
PyTorch में Google के LaMDA शोध पत्र का ओपन-सोर्स पूर्व-प्रशिक्षण कार्यान्वयन। पूरी तरह से संवेदनशील एआई नहीं। यह रिपॉजिटरी प्री-ट्रेनिंग आर्किटेक्चर के 2B पैरामीटर कार्यान्वयन को कवर करेगी क्योंकि संभवत: वही है जो प्रशिक्षित करने का खर्च वहन कर सकता है। आप 2022 से Google के नवीनतम ब्लॉग पोस्ट की समीक्षा कर सकते हैं जिसमें LaMDA का विवरण यहाँ दिया गया है। मॉडल पर आप उनके 2021 के पिछले ब्लॉग पोस्ट को भी देख सकते हैं।
विशेषताएं
- PyTorch में Google के LaMDA शोध पत्र का ओपन-सोर्स पूर्व-प्रशिक्षण कार्यान्वयन
- ध्यान में T5 रिलेटिव पोजिशनल बायस
- फीड फॉरवर्ड लेयर में गेटेड GELU एक्टिवेशन
- GPT- जैसा डिकोडर केवल आर्किटेक्चर
- टॉप-के सैंपलिंग के साथ ऑटोरेग्रेसिव
- सेंटेंसपीस बाइट-जोड़ी एन्कोडेड टोकनाइज़र
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/lamda-pytorch.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम में से किसी एक से आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए ऑनवर्क्स में होस्ट किया गया है।
