EN^2AS with performance reward
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
- Beijing Institute of Technology,University of Technology Sydney,Monash University
- Typ organizace
- Academia,Academia,Academia
- Země
- China, Australia
- Publikováno
- 22 July 2019
- Autoři
- Miao Zhang, Huiqi Li, Shirui Pan, Taoping Liu, Steven Su
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Neural Architecture Search - NAS, 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
- 23M
- 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
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
- Citace
- 1
- Benchmark data
- EN^2AS with performance reward
Table 2
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Efficient Novelty-Driven Neural Architecture Search
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
EN^2AS with performance reward byl zveřejněn Beijing Institute of Technology,University of Technology Sydney,Monash University, v zemi zaznamenané jako China, během July 2019. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia,Academia,Academia.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol neural Architecture Search - NAS, Language modeling.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: sOTA improvement.
Odpovědi
EN^2AS with performance reward — běžné otázky
EN^2AS with performance reward— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 23M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
EN^2AS with performance reward— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Beijing Institute of Technology,University of Technology Sydney,Monash University, zakládající se na China, organizace zařazená jako academia,Academia,Academia.
EN^2AS with performance reward— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v July 2019. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
EN^2AS with performance reward— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol neural Architecture Search - NAS, Language modeling. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
EN^2AS with performance reward— 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.
EN^2AS with performance reward— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
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.