doremi
Implementazione in Pytorch di DoReMi, un metodo per ottimizzare i pesi della miscela di dati nei dataset di modellazione del linguaggio
Ottimizza miscele di dati per l'addestramento di modelli linguistici utilizzando un'implementazione PyTorch dell'algoritmo DoReMi.
Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.
Ricevi un avviso via email alla prossima release o quando decolla — non perderti nulla.
Gratis · senza carta · disdici quando vuoiImplementazione in Pytorch di DoReMi, un metodo per ottimizzare i pesi della miscela di dati nei dataset di modellazione del linguaggio
doremi ha 358 stelle su GitHub. È stato forkato 35 volte. doremi è scritto principalmente in HTML. È in sviluppo attivo dal 2023. doremi è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: data-centric-machine-learning, large-language-models, nlp.
Che cos'è doremi?
Implementazione in Pytorch di DoReMi, un metodo per ottimizzare i pesi della miscela di dati nei dataset di modellazione del linguaggio
doremi è open source?
doremi è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.
doremi è gratuito?
Sì. doremi è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
Con quale licenza è doremi?
doremi è disponibile con licenza MIT.
In quale linguaggio è scritto doremi?
doremi è scritto principalmente in HTML.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://olud.ai/project/sangmichaelxie-doremi.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.