facebookresearch/bit
Vedi su GitHubCode repo for the paper BiT Robustly Binarized Multi-distilled Transformer
- Stelle
- 115
- Fork
- 14
- Issue aperte per principianti
- 0
- Issue indicizzate
- 6
- Lingua principale
- Python
- Licenza
- Nessun dato sulla licenza
- Ultimo push su GitHub
- 26/6/2023
- Ultima indicizzazione
- 16/9/2026
- Guida per i contributori
- Guida per i contributori
- Codice di condotta
- Codice di condotta
- Label per principianti
- Nessuna label per principianti indicizzata
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
-
Model not binary Aperta
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 25/100
facebookresearch/bit#6 · 2 commenti · 1 reazione ·
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 30/100
facebookresearch/bit#5 · 2 commenti ·
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Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 20/100
facebookresearch/bit#4 ·
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Difficoltà 1/5 Meno di un'ora Idoneità per principianti 25/100
facebookresearch/bit#3 ·
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 25/100
facebookresearch/bit#2 · 12 commenti ·
-
In transformer/modeling_bert_quant.py line 229, the LearnableBias is not involved in calculation Aperta
Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 42/100
facebookresearch/bit#1 ·