This is the Windows app named 4M whose latest release can be downloaded as ml-4msourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Unduh dan jalankan aplikasi ini secara daring bernama 4M dengan OnWorks secara gratis.
Ikuti petunjuk ini untuk menjalankan aplikasi ini:
- 1. Download aplikasi ini di PC Anda.
- 2. Masuk ke file manager kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan username yang anda inginkan.
- 3. Upload aplikasi ini di filemanager tersebut.
- 4. Mulai emulator online OS OnWorks apa pun dari situs web ini, tetapi emulator online Windows yang lebih baik.
- 5. Dari OS Windows OnWorks yang baru saja Anda mulai, buka file manager kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan nama pengguna yang Anda inginkan.
- 6. Unduh aplikasi dan instal.
- 7. Unduh Wine dari repositori perangkat lunak distribusi Linux Anda. Setelah terinstal, Anda kemudian dapat mengklik dua kali aplikasi untuk menjalankannya dengan Wine. Anda juga dapat mencoba PlayOnLinux, antarmuka mewah di atas Wine yang akan membantu Anda menginstal program dan game Windows populer.
Wine adalah cara untuk menjalankan perangkat lunak Windows di Linux, tetapi tidak memerlukan Windows. Wine adalah lapisan kompatibilitas Windows sumber terbuka yang dapat menjalankan program Windows secara langsung di desktop Linux apa pun. Pada dasarnya, Wine mencoba untuk mengimplementasikan kembali Windows dari awal sehingga dapat menjalankan semua aplikasi Windows tersebut tanpa benar-benar membutuhkan Windows.
Tangkapan layar
Ad
4M
DESKRIPSI
4M adalah kerangka kerja pelatihan untuk model dasar visi "apa pun-ke-apa pun" yang menggunakan tokenisasi dan masking untuk skalabilitas di berbagai modalitas dan tugas. Keluarga model yang sama dapat mengklasifikasikan, mensegmentasi, mendeteksi, memberi keterangan, dan bahkan menghasilkan gambar, dengan antarmuka tunggal untuk penggunaan diskriminatif dan generatif. Repositori ini merilis kode dan model untuk berbagai varian (misalnya, 4M-7 dan 4M-21), menekankan transfer ke tugas dan modalitas yang belum pernah dilihat sebelumnya. Konfigurasi dan masalah pelatihan/inferensi membahas hal-hal seperti tokenizer kedalaman, masker input untuk pembangkitan, dan pertanyaan build CUDA, yang menandakan iterasi penelitian aktif. Desainnya berfokus pada fleksibilitas dan kemampuan kendali, sehingga prompt dan masker dapat membentuk perilaku tanpa kepala khusus untuk setiap tugas. Singkatnya, 4M menyediakan resep terpadu untuk melakukan pra-pelatihan model multimoda besar yang dapat digeneralisasi secara luas namun tetap praktis untuk disempurnakan.
Fitur
- Pemodelan apa pun ke apa pun di berbagai tugas penglihatan
- Pemodelan bertopeng dengan tokenisasi terpadu untuk berbagai modalitas
- Keluarga model yang dirilis (misalnya, 4M-7, 4M-21) dengan kode pelatihan/evaluasi
- Perilaku yang dapat diminta dan diarahkan tanpa kepala tugas khusus
- Transfer ke tugas dan modalitas yang tidak terlihat dari satu tulang punggung
- Konfigurasi dan contoh tingkat penelitian untuk reproduksi
Bahasa Pemrograman
Ular sanca
KATEGORI
Ini adalah aplikasi yang juga dapat diunduh dari https://sourceforge.net/projects/fourm.mirror/. Aplikasi ini dihosting di OnWorks agar dapat dijalankan secara daring dengan cara termudah dari salah satu Sistem Operasi gratis kami.
