335 botángi
335 botángi

Pamba la Pamba la 100%

Molai mingi; Mpo na kotánga

Chameleon ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ng
featured image - Pamba la Pamba la 100%
Regularization Technology HackerNoon profile picture
0-item

makolinhot

(1) Chameleon Team, FAIR na Meta.

Author:

(1) Chameleon Team, FAIR na Meta.

Miso

ETENI YA 1

2 Tango Tango

2.1 Tokenization

2.2 Data pre-tréning

2.3 Miso

2.4 Tango

3 Alignment na 3.1 Data

4.2 Stratégie

4 Evaluations Human & Safety Testing, na 4.1 Prompts for Evaluation

4.2 Basel na Evaluations

4.3 Miso

4.4 Tissu

5.2 Tango Tango

5 Benchmark Evaluations na 5.1 Text

5.2 Miso

6 Kofutela

7 Miso, Miso, Miso, Miso

Appendix

Miso

B. Makambo ya Makambo ya Makambo ya Makambo ya Makambo


Kofutela Kofutela Kofutela Kofutela Kofutela Kofutela Kofutela Kofutela Kofutela Kofutela Kofutela Kofutela Kofutela Kofutela Kofutela Kofutela Kofutela Kofutela Kofutela

ETENI YA 1

Eko modela modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela ya modela


Tika liko ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya lingomba ya ling


Na minoko koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka koleka


Figure 1 Chameleon represents all modalities — images, text, and code, as discrete tokens and uses a uniform transformer-based architecture that is trained from scratch in an end-to-end fashion on ∼10T tokens of interleaved mixed-modal data. As a result, Chameleon can both reason over, as well as generate, arbitrary mixed-modal documents. Text tokens are represented in green and image tokens are represented in blue.


Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la


Kofutela ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kom


Na na na na na na na na na na na na


• Sango na Chameleon, nzambe ya token-based mixed-modal modele na mayi na mayi na mayi na mayi na mayi na mayi na mayi na mayi na mayi na mayi na mayi na mayi na mayi na mayi na mayi na mayi na mayi.


• Sango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango


• Kofutela misato ya misato ya misato ya misato ya misato ya misato ya misato ya misato ya misato ya misato ya misato ya misato ya misato ya misato ya misato ya misato ya misato ya misato ya misato ya misato ya misato ya misato ya misato ya misato ya misato ya misato ya misato ya misato ya misato ya misato.


• Sango ya boteyi ya boteyi ya boteyi ya boteyi ya boteyi ya boteyi ya boteyi ya boteyi ya boteyi ya boteyi ya boteyi ya boteyi ya boteyi ya boteyi ya boteyi.


Pamba la Pamba la Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100%.


Figure 2 Sample interleaved image and text generation from Chameleon. The corresponding images are generated in locations marked by.


Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la 100%

Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la 100%

Kofutela


L O A D I N G
. . . comments & more!

About Author

Regularization Technology HackerNoon profile picture
Regularization Technology@regularization
Prevent overfitting and improve model generalization. Helps to simplify the model and reduce its capacity.

KOKANGA BA ÉTIQUES

ARTICLE OYO EZALAKI PRESENTE NA...

Trending Topics

blockchaincryptocurrencyhackernoon-top-storyprogrammingsoftware-developmenttechnologystartuphackernoon-booksBitcoinbooks