これは「Large Concept Model」というLinuxアプリケーションで、最新リリースはlarge_concept_modelsourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
OnWorks を使用して、Large Concept Model というこのアプリを無料でダウンロードし、オンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショット：
大型コンセプトモデル
説明：
Large Concept Model は、大規模な概念中心の表現学習を中心とした研究用コードベースであり、多くのカテゴリとモダリティにまたがる共通構造を捉えることを目指しています。生のラベルだけでなく概念を中心にトレーニングを体系化し、モデルがタスク間で転送される属性、関係、構成構造を理解できるようにします。リポジトリは、通常、大規模な画像テキストまたは弱教師コーパスからこれらの概念埋め込みを学習および調査するためのトレーニングループ、データツール、および評価ルーチンを提供します。概念語彙を構築し、それらの語彙に教師信号をマッピングし、ゼロショットまたは少数ショットの一般化を測定するためのユーティリティが含まれています。調査ツールは、モデルが知っていること（例：属性認識、関係理解、構成性）を診断するのに役立ち、データと目的を反復処理できます。設計はモジュール式であるため、バックボーンの交換、目的の変更、検索コンポーネントの統合が簡単です。
オプション
- モジュール式のバックボーンと目標を備えたコンセプト中心のトレーニング パイプライン
- 語彙を構築し、監督をマッピングし、弱いラベルを処理するためのデータユーティリティ
- 属性、関係、構成性の調査と評価
- 転移研究のためのゼロショットおよび少数ショット評価ハーネス
- 概念を例に結びつけるための検索とグラウンディングのヘルパー
- 小規模実行から Web 規模のコーパスまで拡張できる構成可能なレシピ
プログラミング言語
Python
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/large-concept-model.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。