Cuando el alcance de tus tareas diarias incluye mucha edición de documentos, ya sabes que cada formato de documento necesita su propio enfoque y a veces aplicaciones particulares. Manejar un archivo FTM que parece simple puede a menudo detener todo el proceso, especialmente cuando intentas editar con software inadecuado. Para evitar este tipo de problemas, consigue un editor que pueda cubrir todos tus requisitos sin importar el formato del archivo y establece oraciones en FTM sin obstáculos.
Con DocHub, vas a trabajar con una herramienta de edición multifuncional para casi cualquier situación o tipo de documento. Minimiza el tiempo que solías invertir en navegar por las características de tu antiguo software y aprende de nuestra interfaz intuitiva mientras realizas el trabajo. DocHub es una plataforma de edición en línea optimizada que maneja todos tus requisitos de procesamiento de documentos para cualquier archivo, como FTM. Ábrelo y ve directamente a la productividad; no se requiere capacitación previa ni leer manuales para aprovechar los beneficios que DocHub aporta a la gestión de documentos. Comienza dedicando un par de minutos a registrar tu cuenta ahora.
Observa mejoras en tu procesamiento de documentos justo después de abrir tu cuenta de DocHub. Ahorra tiempo en la edición con nuestra única solución que te ayudará a ser más eficiente con cualquier formato de archivo con el que tengas que trabajar.
hola a todos, establezcan pies o oración Transformer ajuste fino, este nuevo artículo generó mucha atención y mucha discusión en los últimos días, así que el nombre oficial del artículo es aprendizaje eficiente de vista corta sin indicaciones y fue publicado por los investigadores nombrados aquí, así que este video será una rápida discusión sobre este artículo y también la implementación del código que ha publicado hugging face y las principales razones por las que set fit generó tanta atención es porque supera a gpt3 en clasificación de texto de pocos ejemplos, donde los ejemplos etiquetados son 50 o menos y es 1600 veces más pequeño y puede ejecutarse en su CPU, así que revisando el artículo, lo que están diciendo en el resumen es que los recientes métodos de pocos ejemplos como el ajuste fino de parámetros y el entrenamiento de explotación de patrones han logrado resultados impresionantes en configuraciones de niveles, sin embargo, son difíciles de emplear ya que están sujetos a alta variabilidad de indicaciones manualmente elaboradas y típicamente requieren mil millones de parámetros.