DCN+
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
- Salesforce Research
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 31 October 2017
- Autoři
- Caiming Xiong, Victor Zhong, Richard Socher
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Question answering
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- 215,570 tokens
from https://paperswithcode.com/dataset/squad SQuAD have 107,785 question-answer pairs download-ed dataset from: https://www.kaggle.com/datasets/stanfordu/stanford-question-answering-dataset?resource=download wc -w on train-v.1.1 returns 4017471 words so around 5.4M tokens Looks like they probably trained on each token in SQuAD rather than QA pairs, but uncertain.
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
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
- 121
"On the Stanford Question Answering Dataset, our model achieves state-of-the-art results with 75.1% exact match accuracy and 83.1% F1, while the ensemble obtains 78.9% exact match accuracy and 86.0% F1. " https://paperswithcode.com/paper/dcn-mixed-objective-and-deep-residual
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- DCN+: Mixed Objective and Deep Residual Coattention for Question Answering
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
DCN+ byl zveřejněn Salesforce Research, v zemi zaznamenané jako United States of America, během October 2017. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol question answering.
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 215,570 tokeny textu
Jeho kritérium zahrnutí: sOTA improvement.
Odpovědi
DCN+ — běžné otázky
DCN+— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
DCN+— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
DCN+— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Salesforce Research, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
DCN+— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v October 2017. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
DCN+— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol question answering. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
DCN+— 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.