Dit is de Windows-app genaamd XLM (Cross-lingual Language Model), waarvan de nieuwste versie kan worden gedownload als XLMsourcecode.tar.gz. Deze kan online worden uitgevoerd via de gratis hostingprovider OnWorks voor werkstations.
Download en gebruik online gratis deze app met de naam XLM (Cross-lingual Language Model) met OnWorks.
Volg deze instructies om deze app uit te voeren:
- 1. Download deze applicatie op uw pc.
- 2. Voer in onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX in met de gebruikersnaam die u wilt.
- 3. Upload deze applicatie in zo'n bestandsbeheerder.
- 4. Start een OS OnWorks online emulator vanaf deze website, maar een betere Windows online emulator.
- 5. Ga vanuit het OnWorks Windows-besturingssysteem dat u zojuist hebt gestart naar onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX met de gewenste gebruikersnaam.
- 6. Download de applicatie en installeer deze.
- 7. Download Wine van de softwarebronnen voor Linux-distributies. Eenmaal geïnstalleerd, kunt u vervolgens dubbelklikken op de app om ze met Wine uit te voeren. Je kunt ook PlayOnLinux proberen, een mooie interface via Wine waarmee je populaire Windows-programma's en -games kunt installeren.
Wine is een manier om Windows-software op Linux uit te voeren, maar zonder dat Windows vereist is. Wine is een open-source Windows-compatibiliteitslaag die Windows-programma's rechtstreeks op elke Linux-desktop kan uitvoeren. In wezen probeert Wine genoeg van Windows opnieuw te implementeren, zodat het al die Windows-applicaties kan draaien zonder Windows echt nodig te hebben.
SCHERMSCHERMEN:
XLM (Cross-linguaal taalmodel)
BESCHRIJVING:
XLM (Cross-lingual Language Model) is een familie van meertalige pretrainingsmethoden die representaties over talen heen afstemmen om een sterke zero-shot transfer mogelijk te maken. Het populariseerde doelstellingen zoals Masked Language Modeling (MLM) in vele talen en Translation Language Modeling (TLM), die gezamenlijk trainen op parallelle zinsparen om de cross-linguale afstemming te verbeteren. Met behulp van een gedeelde subwoordvocabulaire leert XLM taalonafhankelijke kenmerken die goed werken voor classificatie- en sequentielabeltaken zoals XNLI, NER en POS, zonder toezicht van de doeltaal. De repository biedt preprocessing pipelines, trainingscode en finetuning scripts, zodat u benchmarkresultaten kunt reproduceren of modellen kunt aanpassen aan uw eigen meertalige corpora. Voorgetrainde controlepunten bestrijken tientallen talen en meerdere modelgroottes, waardoor kwaliteit en rekenbehoeften in evenwicht zijn.
Kenmerken
- Meertalige pretraining met MLM- en vertaalbewuste TLM-doelstellingen
- Gedeelde subwoordwoordenschat voor uitlijning in meerdere talen
- Sterke zero-shot-overdracht op XNLI, NER, POS en gerelateerde taken
- End-to-end scripts voor preprocessing, training en fine-tuning
- Vooraf getrainde modellen in vele talen en formaten
- Hulpmiddelen voor evaluatie en aanpassing aan aangepaste meertalige gegevens
Programmeertaal
Python
Categorieën
Deze applicatie kan ook worden gedownload van https://sourceforge.net/projects/xlm.mirror/. Deze is gehost in OnWorks, zodat deze eenvoudig online kan worden uitgevoerd via een van onze gratis besturingssystemen.