これはXLM（Cross-lingual Language Model）と呼ばれるWindowsアプリで、最新リリースはXLMsourcecode.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、XLM (Cross-lingual Language Model) というこのアプリを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OSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。
-5。起動したばかりのOnWorksWindows 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てインストールします。
-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。
WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。
スクリーンショット：
XLM（クロスリンガル言語モデル）
説明：
XLM（クロスリンガル言語モデル）は、言語間で表現を整合させ、強力なゼロショット転移を可能にする多言語事前トレーニング手法のファミリーです。多くの言語にまたがるマスク言語モデリング（MLM）や、並列文ペアを共同でトレーニングしてクロスリンガルアライメントを強化する翻訳言語モデリング（TLM）などの目標を普及させました。XLMは、共通のサブワード語彙を使用して、ターゲット言語の教師なしで、XNLI、NER、POSなどの分類およびシーケンスラベル付けタスクに適した言語非依存の特徴を学習します。リポジトリには、前処理パイプライン、トレーニングコード、および微調整スクリプトが用意されており、ベンチマーク結果を再現したり、独自の多言語コーパスにモデルを適応させたりすることができます。事前トレーニング済みのチェックポイントは、数十の言語と複数のモデルサイズをカバーし、品質とコンピューティングのニーズのバランスを保ちます。
オプション
- MLMと翻訳を考慮したTLM目標による多言語事前トレーニング
- 言語間の整合のための共通サブワード語彙
- XNLI、NER、POS、および関連タスクにおける強力なゼロショット転送
- 前処理、トレーニング、微調整のためのエンドツーエンドのスクリプト
- さまざまな言語とサイズに対応した事前学習済みモデル
- カスタム多言語データの評価と適応のためのツール
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/xlm.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。