LSTM-MemoryAug (WT2)

Uzavřené váhy Johns Hopkins University,Xiaomi Corp 28.5M parametry September 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
Johns Hopkins University,Xiaomi Corp
Typ organizace
Academia,Industry
Země
United States of America, China
Publikováno
29 September 2020
Autoři
Ke Li, Daniel Povey, Sanjeev Khudanpur

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
28.5M
Výcviková data
2,000,000 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.

Záznam důvěry
Confident
Citace
5
Benchmark data
LSTM-MemoryAug (WT2)

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Neural Language Modeling With Implicit Cache Pointers
Nap poslední aktualizace
25 May 2026

Co čísla znamenají

Pozadí

LSTM-MemoryAug (WT2) byl zveřejněn Johns Hopkins University,Xiaomi Corp, v zemi zaznamenané jako United States of America, během September 2020. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia,Industry.

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

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

Trénink a původ

Trénink spotřeboval korpus kolem 2,000,000 tokeny textu

Odpovědi

LSTM-MemoryAug (WT2) — běžné otázky

01

LSTM-MemoryAug (WT2)— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 28.5M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

02

LSTM-MemoryAug (WT2)— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Johns Hopkins University,Xiaomi Corp, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia,Industry.

03

LSTM-MemoryAug (WT2)— Kdy byl vydán?

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

04

LSTM-MemoryAug (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.

05

LSTM-MemoryAug (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.

06

LSTM-MemoryAug (WT2)— Je to OPEN SOURCE?

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

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.