Char-CNN-BiLSTM
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
- Capital One
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 13 June 2019
- Autoři
- Chris Larson, Tarek Lahlou, Diana Mingels, Zachary Kulis, Erik Mueller
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.
- Výcviková data
- 929,000 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.
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 2
- Benchmark data
- Char-CNN-BiLSTM
"Notably, our language model achieves a test perplexity of 37.49 on PTB, which to our knowledge is state-of-the-art among models trained only on PTB."
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Telephonetic: Making Neural Language Models Robust to ASR and Semantic Noise
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
Char-CNN-BiLSTM byl zveřejněn Capital One, v zemi zaznamenané jako United States of America, během June 2019. Kategorie, do které vydavatel spadá, je 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.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Trénink spotřeboval korpus kolem 929,000 tokeny textu
Jeho kritérium zahrnutí: sOTA improvement.
Odpovědi
Char-CNN-BiLSTM — běžné otázky
Char-CNN-BiLSTM— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Char-CNN-BiLSTM— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
Char-CNN-BiLSTM— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Capital One, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
Char-CNN-BiLSTM— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v June 2019. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Char-CNN-BiLSTM— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
Char-CNN-BiLSTM— 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.
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.