これはWeak-to-StrongというLinuxアプリで、最新リリースはweak-to-strongsourcecode.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。
Weak-to-Strong というアプリを OnWorks で無料でダウンロードして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：
弱から強へ
説明：
Weak-to-Strongは、付随する論文で説明されている弱から強への一般化の概念を実装したOpenAIの研究コードベースです。このプロジェクトは、より小さな「弱い」モデルによって生成されたラベルまたはガイダンスを使用して、より大規模な「強い」モデルをトレーニングするためのツールを提供します。その中核機能はバイナリ分類タスクに重点を置いており、事前トレーニング済みの言語モデルの微調整や、信頼度ベースの補助損失を含むさまざまな損失関数の実験をサポートしています。リポジトリには、コンピュータービジョンに弱から強へのトレーニング設定を適用するための専用のビジョンモジュールも含まれており、ImageNet上のAlexNetやDINOなどのモデルで実証されています。このコードは完全な本番環境でのテストは行われていませんが、特に大きなモデルサイズのギャップを比較する場合、論文で提示された実験と定性的に類似した結果を再現します。
オプション
- 言語モデルの弱から強へのトレーニング設定を実装します
- 事前学習済みモデルによるバイナリ分類タスクをサポート
- 信頼度損失などの補助損失関数を提供する
- 画像モデルにこの手法を適用するためのビジョンモジュールが含まれています
- さまざまなモデルサイズの比較を網羅するスクリプト
- 弱いモデルラベルを持つモデルを微調整およびトレーニングするためのツール
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/weak-to-strong.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。