This is the Windows app named Summarize from Feedback whose latest release can be downloaded as summarize-from-feedbacksourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named Summarize from Feedback with OnWorks for free.
בצע את ההוראות הבאות כדי להפעיל את האפליקציה הזו:
- 1. הורד את היישום הזה למחשב שלך.
- 2. הזן במנהל הקבצים שלנו https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX עם שם המשתמש שאתה רוצה.
- 3. העלה את היישום הזה במנהל קבצים כזה.
- 4. הפעל כל אמולטור מקוון של OS OnWorks מאתר זה, אך עדיף אמולטור מקוון של Windows.
- 5. ממערכת ההפעלה OnWorks Windows שזה עתה התחלת, עבור אל מנהל הקבצים שלנו https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX עם שם המשתמש הרצוי.
- 6. הורד את האפליקציה והתקן אותה.
- 7. הורד את Wine ממאגרי התוכנה שלך להפצות לינוקס. לאחר ההתקנה, תוכל ללחוץ פעמיים על האפליקציה כדי להפעיל אותם עם Wine. אתה יכול גם לנסות את PlayOnLinux, ממשק מפואר מעל Wine שיעזור לך להתקין תוכניות ומשחקים פופולריים של Windows.
Wine היא דרך להפעיל תוכנת Windows על לינוקס, אך ללא צורך ב-Windows. Wine היא שכבת תאימות של Windows בקוד פתוח שיכולה להריץ תוכניות Windows ישירות על כל שולחן עבודה של לינוקס. בעיקרו של דבר, Wine מנסה להטמיע מחדש מספיק של Windows מאפס כדי שהוא יוכל להריץ את כל יישומי Windows מבלי להזדקק ל-Windows.
בצילומי מסך
Ad
Summarize from Feedback
תיאור
The summarize-from-feedback repository implements the methods from the paper “Learning to Summarize from Human Feedback”. Its purpose is to train a summarization model that better aligns with human preferences by first collecting human feedback (comparisons between summaries) to train a reward model, and then fine-tuning a policy (summarizer) to maximize that learned reward. The code includes different stages: a supervised baseline (i.e. standard summarization training), the reward modeling component, and the reinforcement learning (or preference-based fine-tuning) phase. The repo also includes utilities for dataset handling, modeling architectures, inference, and evaluation. Because the codebase is experimental, parts of it may not run out-of-box depending on dependencies or environment, but it remains a canonical reference for how to implement summarization via human feedback.
תכונות
- Supervised baseline summarization model to initialize performance
- Reward model trained from human comparisons of summary pairs
- Preference-based fine-tuning / RL stage to optimize summarizer toward human judgments
- Dataset handling modules (loading, comparisons, splits)
- Inference and evaluation scripts to generate and score summaries
- Architecture layout files (e.g. model_layout.py) supporting modular model definitions
שפת תכנות
פיתון
כל הקטגוריות
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/summarize-from-feedback.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.
