TransfoRNN(d=1024)(2-layer) (WT2)
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Lenovo Research
- Typ organizace
- Industry
- Země
- China
- Publikováno
- 4 April 2021
- Autoři
- Tze Yuang Chong, Xuyang Wang, Lin Yang, Junjie Wang
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language modeling
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 97.6M
- Výcviková data
- tokens
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Unreleased
- Tréninkový kód
- Unreleased
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Benchmark data
- TransfoRNN(d=1024)(2-layer) (WT2)
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- TransfoRNN: Capturing the Sequential Information in Self-Attention Representations for Language Modeling
- Nap poslední aktualizace
- 11 February 2026
Co čísla znamenají
O tomto modelu
TransfoRNN(d=1024)(2-layer) (WT2) byl zveřejněn Lenovo Research, v zemi zaznamenané jako China, během April 2021. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Odpovědi
TransfoRNN(d=1024)(2-layer) (WT2) — běžné otázky
TransfoRNN(d=1024)(2-layer) (WT2)— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 97.6M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
TransfoRNN(d=1024)(2-layer) (WT2)— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Lenovo Research, zakládající se na China, organizace zařazená jako industry.
TransfoRNN(d=1024)(2-layer) (WT2)— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v April 2021. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
TransfoRNN(d=1024)(2-layer) (WT2)— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
TransfoRNN(d=1024)(2-layer) (WT2)— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
TransfoRNN(d=1024)(2-layer) (WT2)— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.