Ressources - MAD-X : Un cadre fondé sur des adaptateurs pour le transfert multitasques et multilingue | Articles | HyperAI

HyperAI

Principal

GPU

Console
Docs
Tarifs

Pulse

Actualités

Ressources

Publications de recherche
Notebooks
Jeux de données
Wiki

Benchmarks

SOTA
Modèles LLM
Classement des GPU

Communauté

Événements

Utilitaires

À propos Conditions d’utilisation Politique de confidentialité
Français

Command Palette

Search for a command to run...

HyperAI
Papers
MAD-X : Un cadre fondé sur des adaptateurs pour le transfert multitasques et multilingue

il y a 6 mois

Apprentissage Multi-tâches

Représentation Multimodale

Approche/Framework

Résumé Paper Benchmarks Ressources

aaronsom/wmt21-qe-tudarmstadt

pytorch

Adapter-Hub/adapter-transformers

pytorch

cambridgeltl/xcopa

Officiel

Construire l’avenir de l’intelligence artificielle

À propos

À propos Aide relative au jeu de données

Produits

Actualités Notebooks Jeux de données Wiki

Liens

© HyperAI

GitHub Discord X (formerly Twitter)

HyperAI

Principal

GPU

Console
Docs
Tarifs

Pulse

Actualités

Ressources

Publications de recherche
Notebooks
Jeux de données
Wiki

Benchmarks

SOTA
Modèles LLM
Classement des GPU

Communauté

Événements

Utilitaires

À propos Conditions d’utilisation Politique de confidentialité
Français

Command Palette

Search for a command to run...

HyperAI
Papers
MAD-X : Un cadre fondé sur des adaptateurs pour le transfert multitasques et multilingue

il y a 6 mois

Apprentissage Multi-tâches

Représentation Multimodale

Approche/Framework

Résumé Paper Benchmarks Ressources

aaronsom/wmt21-qe-tudarmstadt

pytorch

Adapter-Hub/adapter-transformers

pytorch

cambridgeltl/xcopa

Officiel

Construire l’avenir de l’intelligence artificielle

À propos

À propos Aide relative au jeu de données

Produits

Actualités Notebooks Jeux de données Wiki

Liens

© HyperAI

GitHub Discord X (formerly Twitter)

2

2

2.8k

2.8k

105

105