AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2017)
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
- Carnegie Mellon University (CMU)
- Typ organizace
- Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 10 November 2017
- Autoři
- Zhilin Yang, Zihang Dai, Ruslan Salakhutdinov, William W. Cohen
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
- 22M
- Výcviková data
- tokens
- Epochy
- 1,000
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Používané čipy
- 3
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
MIT code: https://github.com/zihangdai/mos
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Speculative
- Citace
- 416
- Benchmark data
- AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2017)
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Breaking the Softmax Bottleneck: A High-Rank RNN Language Model
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2017) byl zveřejněn Carnegie Mellon University (CMU), v zemi zaznamenané jako United States of America, během November 2017. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Odpovědi
AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2017) — běžné otázky
AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2017)— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v November 2017. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2017)— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2017)— 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.
AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2017)— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2017)— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 22M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2017)— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Carnegie Mellon University (CMU), zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia.
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.