RaSoR

Uzavřené váhy Korea University,Princeton University December 2020

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
Korea University,Princeton University
Typ organizace
Academia,Academia
Země
Korea (Republic of), United States of America
Publikováno
23 December 2020
Autoři
Jinhyuk Lee, Mujeen Sung, Jaewoo Kang, Danqi Chen

Co to dělá

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

Doména
Language
Úkol
Question answering

Velikost

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

Výcviková data
tokens

4000000 words in SQuAD * 4/3 tokens per word = 5,333,333 tokens

Jak je to klasifikováno

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

Záznam důvěry
Confident
Citace
154

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Learning Recurrent Span Representations for Extractive Question Answering
Nap poslední aktualizace
1 January 2026

Co čísla znamenají

Odkud to přišlo

RaSoR byl zveřejněn Korea University,Princeton University, v zemi zaznamenané jako Korea (Republic of), během December 2020. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Academia.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol question answering.

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

Odpovědi

RaSoR — běžné otázky

01

RaSoR— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol question answering. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

02

RaSoR— 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.

03

RaSoR— Je to OPEN SOURCE?

Licencování nikdy nebylo zaznamenáno v našich zdrojových datech. Neuváděné licencování považujeme za uzavřené, protože nezaznamenaná licence není na kterou by se dalo spoléhat.

04

RaSoR— kolik má parametrů?

Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.

05

RaSoR— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Korea University,Princeton University, zakládající se na Korea (Republic of), organizace zařazená jako academia,Academia.

06

RaSoR— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v December 2020. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 1 January 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.