Aceasta este aplicația Windows numită 4M, a cărei ultimă versiune poate fi descărcată sub numele ml-4msourcecode.tar.gz. Poate fi rulată online în furnizorul de găzduire gratuită OnWorks pentru stații de lucru.
Descărcați și rulați online gratuit această aplicație numită 4M cu OnWorks.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți orice emulator online OS OnWorks de pe acest site, dar mai bun emulator online Windows.
- 5. Din sistemul de operare Windows OnWorks pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația și instalați-o.
- 7. Descărcați Wine din depozitele de software ale distribuțiilor Linux. Odată instalat, puteți apoi să faceți dublu clic pe aplicație pentru a le rula cu Wine. De asemenea, puteți încerca PlayOnLinux, o interfață elegantă peste Wine, care vă va ajuta să instalați programe și jocuri populare Windows.
Wine este o modalitate de a rula software-ul Windows pe Linux, dar fără a fi necesar Windows. Wine este un strat de compatibilitate Windows open-source care poate rula programe Windows direct pe orice desktop Linux. În esență, Wine încearcă să reimplementeze suficient Windows de la zero, astfel încât să poată rula toate acele aplicații Windows fără a avea nevoie efectiv de Windows.
SCREENSHOTS
Ad
4M
DESCRIERE
4M este un cadru de antrenament pentru modele fundamentale de viziune „any-to-any” care utilizează tokenizarea și mascarea pentru a se scala în mai multe modalități și sarcini. Aceeași familie de modele poate clasifica, segmenta, detecta, legendează și chiar genera imagini, cu o singură interfață atât pentru utilizare discriminativă, cât și generativă. Depozitul publică cod și modele pentru variante multiple (de exemplu, 4M-7 și 4M-21), punând accent pe transferul către sarcini și modalități nevăzute. Configurațiile și problemele de antrenament/inferență discută lucruri precum tokenizatoarele de adâncime, măștile de intrare pentru generare și întrebările de construire CUDA, semnalând o iterație activă a cercetării. Designul se bazează pe flexibilitate și orientare, astfel încât prompturile și măștile pot modela comportamentul fără funcții personalizate pentru fiecare sarcină. Pe scurt, 4M oferă o rețetă unificată pentru pre-antrenarea modelelor multimodale mari, care se generalizează pe scară largă, rămânând în același timp practice pentru reglaj fin.
Categorii
- Modelare oricând-oricând pentru diverse sarcini vizuale
- Modelare mascată cu tokenizare unificată pentru modalități multiple
- Familii de modele lansate (de exemplu, 4M-7, 4M-21) cu cod de antrenament/evaluare
- Comportament prompt și direcționat fără minți specifice sarcinii
- Transfer către sarcini și modalități nevăzute dintr-o singură coloană vertebrală
- Configurații de nivel de cercetare și exemple pentru reproducere
Limbaj de programare
Piton
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi descărcată și de la https://sourceforge.net/projects/fourm.mirror/. A fost găzduită în OnWorks pentru a putea fi rulată online în cel mai simplu mod de pe unul dintre sistemele noastre de operare gratuite.
