AWD-LSTM-MoS+PDR + dynamic evaluation (WT2)

Uzavřené váhy IBM 35M parametry August 2018

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
IBM
Typ organizace
Industry
Země
United States of America
Publikováno
14 August 2018
Autoři
Siddhartha Brahma

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
35M
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
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

"our Past Decode Regularization (PDR) method achieves a word level perplexity of 55.6 on the Penn Treebank and 63.5 on the WikiText-2 datasets using a single softmax. We also show gains by using PDR in combination with a mixture-of-softmaxes, achieving a word level perplexity of 53.8 and 60.5 on these datasets. In addition, our method achieves 1.169 bits-per-character on the Penn Treebank Character dataset for character level language modeling. These results constitute a new state-of-the-art in …

Záznam důvěry
Confident
Citace
6
Benchmark data
AWD-LSTM-MoS+PDR + dynamic evaluation (WT2)

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Improved Language Modeling by Decoding the Past
Nap poslední aktualizace
11 February 2026

Co čísla znamenají

Odkud to přišlo

AWD-LSTM-MoS+PDR + dynamic evaluation (WT2) byl zveřejněn IBM, v zemi zaznamenané jako United States of America, během August 2018. 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.

Trénink a původ

Tréninková sada běžela na přibližně 2,000,000 tokeny textu

Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: sOTA improvement.

Odpovědi

AWD-LSTM-MoS+PDR + dynamic evaluation (WT2) — běžné otázky

01

AWD-LSTM-MoS+PDR + dynamic evaluation (WT2)— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v August 2018. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

02

AWD-LSTM-MoS+PDR + dynamic evaluation (WT2)— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

03

AWD-LSTM-MoS+PDR + dynamic evaluation (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.

04

AWD-LSTM-MoS+PDR + dynamic evaluation (WT2)— Je to OPEN SOURCE?

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

05

AWD-LSTM-MoS+PDR + dynamic evaluation (WT2)— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 35M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

06

AWD-LSTM-MoS+PDR + dynamic evaluation (WT2)— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností IBM, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 11 February 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.