Este é o aplicativo do Windows chamado LaMDA-pytorch cuja versão mais recente pode ser baixada como v0.0.2.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuito OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado LaMDA-pytorch com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.
- 5. No sistema operacional OnWorks Windows que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo e instale-o.
- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.
Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.
SCREENSHOTS
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LaMDA-pytorch
DESCRIÇÃO
Implementação de pré-treinamento de código aberto do artigo de pesquisa LaMDA do Google no PyTorch. A IA totalmente não senciente. Este repositório cobrirá a implementação do parâmetro 2B da arquitetura de pré-treinamento, pois provavelmente é o que a maioria pode pagar para treinar. Você pode revisar a última postagem no blog do Google de 2022, que detalha o LaMDA aqui. Você também pode ver a postagem anterior do blog de 2021 sobre o modelo.
Recursos
- Implementação de pré-treinamento de código aberto do artigo de pesquisa LaMDA do Google no PyTorch
- T5 Viés Posicional Relativo em Atenção
- Ativação GELU Gated na camada Feed forward
- Arquitetura apenas de decodificador semelhante a GPT
- Autorregressivo com amostragem Top-k
- Sentencepiece Tokenizador codificado por pares de bytes
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/lamda-pytorch.mirror/. Ele foi hospedado em OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos Sistemas Operativos gratuitos.
