This is the Windows app named LaMDA-pytorch whose latest release can be downloaded as v0.0.2.zip. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Unduh dan jalankan secara online aplikasi ini bernama LaMDA-pytorch 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
LaMDA-pytorch
DESKRIPSI
Implementasi pra-pelatihan sumber terbuka dari makalah penelitian LaMDA Google di PyTorch. AI yang sama sekali tidak hidup. Repositori ini akan mencakup implementasi parameter 2B dari arsitektur pra-pelatihan karena kemungkinan itulah yang paling mampu untuk dilatih. Anda dapat meninjau posting blog terbaru Google dari tahun 2022 yang merinci LaMDA di sini. Anda juga dapat melihat postingan blog mereka sebelumnya dari tahun 2021 di model.
Fitur
- Implementasi pra-pelatihan sumber terbuka dari makalah penelitian LaMDA Google di PyTorch
- Bias Posisi Relatif T5 dalam Perhatian
- Aktivasi Gated GELU di lapisan Feed forward
- Arsitektur Decoder Only seperti GPT
- Autoregresif dengan pengambilan sampel Top-k
- Tokenizer yang disandikan byte-pasangan Sentencepiece
Bahasa Pemrograman
Ular sanca
KATEGORI
Ini adalah aplikasi yang juga dapat diambil dari https://sourceforge.net/projects/lamda-pytorch.mirror/. Itu telah dihosting di OnWorks untuk dijalankan secara online dengan cara termudah dari salah satu Sistem Operasi gratis kami.
