This is the Windows app named 4M whose latest release can be downloaded as ml-4msourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
4M with OnWorks라는 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행해보세요.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 모든 OS OnWorks 온라인 에뮬레이터를 시작하지만 더 나은 Windows 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Windows OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 애플리케이션을 다운로드하여 설치합니다.
- 7. Linux 배포 소프트웨어 저장소에서 Wine을 다운로드합니다. 설치가 완료되면 앱을 두 번 클릭하여 Wine과 함께 실행할 수 있습니다. 인기 있는 Windows 프로그램 및 게임을 설치하는 데 도움이 되는 Wine을 통한 멋진 인터페이스인 PlayOnLinux를 사용해 볼 수도 있습니다.
Wine은 Linux에서 Windows 소프트웨어를 실행하는 방법이지만 Windows가 필요하지 않습니다. Wine은 모든 Linux 데스크탑에서 직접 Windows 프로그램을 실행할 수 있는 오픈 소스 Windows 호환성 계층입니다. 본질적으로 Wine은 Windows가 필요하지 않고 모든 Windows 응용 프로그램을 실행할 수 있도록 Windows를 처음부터 충분히 다시 구현하려고 합니다.
스크린 샷
Ad
4M
기술
4M은 토큰화와 마스킹을 사용하여 다양한 모달리티와 작업에 걸쳐 확장 가능한 "any-to-any" 비전 기반 모델을 위한 학습 프레임워크입니다. 동일한 모델 패밀리는 판별 및 생성 용도를 위한 단일 인터페이스를 통해 이미지를 분류, 분할, 감지, 캡션 지정, 심지어 생성할 수 있습니다. 저장소는 다양한 변형(예: 4M-7 및 4M-21)에 대한 코드와 모델을 공개하며, 보이지 않는 작업 및 모달리티로의 전이를 강조합니다. 학습/추론 구성 및 이슈에서는 깊이 토크나이저, 생성을 위한 입력 마스크, CUDA 빌드 질문 등을 논의하여 활발한 연구 반복을 시사합니다. 설계는 유연성과 조정 가능성을 중시하므로, 작업별로 맞춤형 헤드를 사용하지 않고도 프롬프트와 마스크로 동작을 형성할 수 있습니다. 간단히 말해, 4M은 광범위하게 일반화하면서도 미세 조정이 가능한 대규모 멀티모달 모델을 사전 학습할 수 있는 통합된 방법을 제공합니다.
기능
- 다양한 비전 작업 전반에 걸친 Any-to-any 모델링
- 다양한 모달리티에 대한 통합 토큰화를 통한 마스크 모델링
- 훈련/평가 코드가 포함된 출시된 모델 패밀리(예: 4M-7, 4M-21)
- 업무별 헤드 없이도 즉각적이고 조종 가능한 행동
- 단일 백본에서 보이지 않는 작업 및 방식으로 전환
- 연구 등급 구성 및 재생산 예시
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이 애플리케이션은 https://sourceforge.net/projects/fourm.mirror/에서도 다운로드할 수 있습니다. OnWorks에 호스팅되어 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉽게 온라인에서 실행할 수 있도록 설계되었습니다.
