TCAN (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
- Nanjing University,Ant Group
- Typ organizace
- Academia,Industry
- Země
- China
- Publikováno
- 28 February 2020
- Autoři
- Hongyan Hao, Yan Wang, Yudi Xia, Jian Zhao, Furao Shen
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
- 33M
- 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
- Open source
MIT license for code: https://github.com/haohy/TCAN
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 47
- Benchmark data
- Temporal Convolutional Attention-based Network(TCAN) (WT2)
"We improve the state-of-theart results of ... 9.20 on WikiText-2"
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Temporal Convolutional Attention-based Network For Sequence Modeling
- Nap poslední aktualizace
- 11 February 2026
Co čísla znamenají
O tomto modelu
TCAN (WT2) byl zveřejněn Nanjing University,Ant Group, v zemi zaznamenané jako China, během February 2020. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia,Industry.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Trénink a původ
Tréninková sada běžela na přibližně 2,000,000 tokeny textu
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: sOTA improvement.
Odpovědi
TCAN (WT2) — běžné otázky
TCAN (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.
TCAN (WT2)— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
TCAN (WT2)— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 33M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
TCAN (WT2)— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Nanjing University,Ant Group, zakládající se na China, organizace zařazená jako academia,Industry.
TCAN (WT2)— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v February 2020. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
TCAN (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.
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.