Satin bloom порно

В этой игре тебя ждут девочки: Ashley Bulgari, Angel Dark, Morgane и Nikky Case. Найди 6 отличий в 20 картинках, чтобы получить лучший результат. Попробуй найти отличия как можно быстрее. Если ты кликнешь на картинку, где нет ничего, то потеряешь 3 секунды времени. Если тебе не важен результат, используй подсказки. 517.1K 65% 42 Скачать Играть VirtuaGuy Differences Найти отличия между двумя голыми парнями? Серьезно, найди 6 отличий между двумя картинками. Используй мышку, чтобы кликать на отличие и отмечать его. После каждого 5 уровня тебя ждет награда. Попробуй набрать побольше очков, чтобы быть в топе. 1.4M 76% 571 Скачать Играть VirtuaGirl Differences Xmas Edition Помнишь предыдущую часть игры? Она была сложной, да? Сегодня у нас для тебя сюрприз, игра на нахождение отличий между двумя фотографиями красоток. Найди 6 отличий на всех 12 уровнях. Присоединяйся к нашим симпатичным зайчикам Natali Blond, Nikky Case и Mina. 421K 62% 48 Скачать Играть VirtuaGirl Difference Game 2 Я думаю, что ты помнишь первую часть этой сложной игры. Найди 6 отличий между картинками на 20 уровнях и получи лучший результат. Играй вместе с горячими девчонками: Sarah, Satin Bloom, Sendy Silver, Bernadette и Nikky Case, Vicky S и Eufrat. Чтобы получить больше очков, ищи отличия быстрее. Если ты кликаешь 3 раза не правильно, то ты теряешь время. Используй подсказки. 575.8K 65% 61 Скачать Играть VirtuaGirl Difference Game Это не очень простая игра на нахождение отличий! Используй всю свою концентрацию и найди 6 отличий на всех 20 уровнях. Попади в топ-10 лучших игроков и сохранись в таблице лидеров.

Or Model-Based (BitFit, FISH Mask, etc.)python3 lm-evaluation-harness/main.py \--model bigscience \--model_args tokenizer="bigscience/bloom-560m",pretrained="ZYONG2/saved_models/bloom-560m_de_bitfit_100000samples_-1vocab_original-frozen" \--tasks xnli_deUsing Adapters (MAD-X, Pfeiffer, IA3, LoRA, etc.)python3 m-evaluation-harness/main.py \--model bigscience \--model_args tokenizer="bigscience/bloom-560m",pretrained="bigscience/bloom-560m",adapter_ckpt_folder="ZYONG2/saved_models/bloom-560m_de_ia3_100000samples_-1vocab_original-frozen/oscar_ia3_de" \--tasks xnli_deSupervised Finetuning or Cross-Lingual Transfer (Only used for preliminary experiments with BLOOM is released)OUTPUT_DIR=... # where you want to save checkpoints atLANG="de"CACHE_DIR=... # cache dir for saving/loading HF models and XNLI datasets.LR=1e-5MODEL_NAME="ZYONG2/bigscience/tr5b-1B3-multilingual-alpha-checkpoints" # previous version of BLOOM pre-releaseTOKENIZER_NAME="ZYONG2/processed/011/oscar-de-tokenizer"# language adapters checkpoint folderMADX_LANG_ADAPTER_NAME=".../oscar_de"# we finetune task adapters for XNLIFT_STRATEGIES="task_adapters"mkdir -p $OUTPUT_DIRpython adapters_xnli_de.py \$OUTPUT_DIR \--lang $LANG \--cache_dir $CACHE_DIR \--num_train_epochs 2 \--learning_rate $LR \--per_device_train_batch_size 8 \--gradient_accumulation_steps 4 \--pretrained_model $MODEL_NAME \--tokenizer $TOKENIZER_NAME \--do_train \--do_eval_after_train \--madx_lang_adapter $MADX_LANG_ADAPTER_NAME \--finetune_strategies $FT_STRATEGIES \--zero_shotRemove --zero_shot for supervised finetuning setting.See example scripts in ./scripts/eval/task_ftscripts_xnli/. train_xnli_zero_shot.sh is the batch script for XNLI finetuning, and run_eval_xnli_zero_shot.sh is for evaluating trained XNLI task adapters.Citation@inproceedings{yong-etal-2023-bloom, title = "{BLOOM}+1: Adding Language Support to {BLOOM} for Zero-Shot Prompting", author = "Yong, Zheng Xin and Schoelkopf, Hailey and Muennighoff, Niklas and Aji, Alham Fikri and Adelani, David Ifeoluwa and Almubarak, Khalid and Bari, M Saiful and Sutawika, Lintang and Kasai, Jungo and Baruwa, Ahmed and Winata, Genta and Biderman, Stella and Raff, Edward and Radev, Dragomir and Nikoulina, Vassilina", editor = "Rogers, Anna and Boyd-Graber, Jordan and Okazaki, Naoaki", booktitle = "Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)", month = jul, year = "2023", address = "Toronto, Canada", publisher = "Association for Computational Linguistics", url = "https://aclanthology.org/2023.acl-long.653", doi = "10.18653/v1/2023.acl-long.653", pages = "11682--11703",}

READMENotesThis repository is no longer actively maintained. This repo was created when BLOOM+1 paper was written, where we had to engineered the adapter modules due to the new BLOOM architecture.But now, adapters for BLOOM models are readily available (see peft), and language adaptation of these models (i.e., training of LLMs on monolingual corpora of a particular language) can be done by following official documentations such as peft-blog using the same pretraining objective, next-token-prediction.This repository contains code for performing language adaptation of multilingual pretrained large language model BLOOM-{560m,1b1,1b7,3b,7b1} to new unseen languages. Please refer to our ACL 2023 paper BLOOM+1: Adding Language Support to BLOOM for Zero-Shot Prompting.Our implementations support the following features:finetuning new tokenizers and embedding layers to support new script of unseen languages.different embedding stategies where we replace the entire embedding by training from scratch, reinitialize embedding layers but initialize seen vocabulary, or extend the embedding layer to support new tokens.more than 15 language adaptation strategies for pretrained BLOOM model, including continued-pretraining and parameter-efficient finetuning such as BitFit (Zaken et al., 2021), (IA)^3 (Liu et al., 2022), LoRA (Hu et al., 2021), MAD-X (Pfeiffer et al., 2020), composible sparse finetuning (Ansell et al., 2022), etc.different evaluation settings:supervised fine-tuning or cross-lingual transfer: task-finetuning with (English) task adapters on the following tasks: WikiANN (NER tagging), XLSum (abstractive summarization) and XNLI (natural language inference). This is an artefact that is used for preliminary experiments of our BLOOM+1 work.zero-shot prompting on adapted language models, which is carried out on our BLOOM+1 paper. This