Transformer-XL + RMS dynamic eval
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 Edinburgh
- Typ organizace
- Academia
- Země
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publikováno
- 17 April 2019
- Autoři
- Ben Krause, Emmanuel Kahembwe, Iain Murray, Steve Renals
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language modeling/generation
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 257M
- Výcviková data
- 103,000,000 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
Apache for code: https://github.com/benkrause/dynamiceval-transformer wt103 train script: https://github.com/benkrause/dynamiceval-transformer/blob/master/tf/sota/wt103.sh
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
- Transformer-XL + RMS dynamic eval
"By applying dynamic evaluation to Transformer-XL models, we improve the state of the art on enwik8 from 0.99 to 0.94 bits/char, text8 from 1.08 to 1.04 bits/char, and WikiText-103 from 18.3 to 16.4 perplexity points."
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Dynamic Evaluation of Transformer Language Models
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
Transformer-XL + RMS dynamic eval byl zveřejněn University of Edinburgh, v zemi zaznamenané jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, během April 2019. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Tréninková sada běžela na přibližně 103,000,000 tokeny textu
Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: sOTA improvement.
Odpovědi
Transformer-XL + RMS dynamic eval — běžné otázky
Transformer-XL + RMS dynamic eval— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
Transformer-XL + RMS dynamic eval— 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.
Transformer-XL + RMS dynamic eval— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Transformer-XL + RMS dynamic eval— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 257M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Transformer-XL + RMS dynamic eval— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností University of Edinburgh, zakládající se na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizace zařazená jako academia.
Transformer-XL + RMS dynamic eval— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v April 2019. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
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.