Transformer-XL + AutoDropout (WT2)

Uzavřené váhy Google Brain,Carnegie Mellon University (CMU) 35M parametry January 2021

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
Google Brain,Carnegie Mellon University (CMU)
Typ organizace
Industry,Academia
Země
United States of America
Publikováno
5 January 2021
Autoři
Hieu Pham, Quoc V. Le

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména
Language
Úkol
Language modeling, Translation

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry
35M
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

404: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/auto_dropout

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Citace
63
Benchmark data
Transformer-XL + AutoDropout (WT2)

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
AutoDropout: Learning Dropout Patterns to Regularize Deep Networks
Nap poslední aktualizace
25 May 2026

Co čísla znamenají

Pozadí

Transformer-XL + AutoDropout (WT2) byl zveřejněn Google Brain,Carnegie Mellon University (CMU), v zemi zaznamenané jako United States of America, během January 2021. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry,Academia.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling, Translation.

Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.

Odpovědi

Transformer-XL + AutoDropout (WT2) — běžné otázky

01

Transformer-XL + AutoDropout (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.

02

Transformer-XL + AutoDropout (WT2)— Je to OPEN SOURCE?

Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.

03

Transformer-XL + AutoDropout (WT2)— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 35M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

04

Transformer-XL + AutoDropout (WT2)— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Google Brain,Carnegie Mellon University (CMU), zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry,Academia.

05

Transformer-XL + AutoDropout (WT2)— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v January 2021. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

06

Transformer-XL + AutoDropout (WT2)— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling, Translation. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 25 May 2026

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.