Transformer-XL DeFINE (107M)

Uzavřené váhy University of Washington 107.4M parametry November 2019

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
University of Washington
Typ organizace
Academia
Země
United States of America
Publikováno
27 November 2019
Autoři
Sachin Mehta, Rik Koncel-Kedziorski, Mohammad Rastegari, Hannaneh Hajishirzi

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
107.4M
Výcviková data
tokens

Tréninkový běh

Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.

Tréninkový hardware
NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 11GB
Používané čipy
4
Příkon
2.0 kW

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
29
Benchmark data
Transformer-XL DeFINE (107M)

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
DeFINE: DEep Factorized INput Token Embeddings for Neural Sequence Modeling
Nap poslední aktualizace
25 May 2026

Co čísla znamenají

Co je tento MODEL

Transformer-XL DeFINE (107M) byl zveřejněn University of Washington, v zemi zaznamenané jako United States of America, během November 2019. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia.

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

Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.

Odpovědi

Transformer-XL DeFINE (107M) — běžné otázky

01

Transformer-XL DeFINE (107M)— 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.

02

Transformer-XL DeFINE (107M)— 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

Transformer-XL DeFINE (107M)— Je to OPEN SOURCE?

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

04

Transformer-XL DeFINE (107M)— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 107.4M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

05

Transformer-XL DeFINE (107M)— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností University of Washington, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia.

06

Transformer-XL DeFINE (107M)— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v November 2019. 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 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.