GRU + p-tHSM (pretrain via Brown) (WT103)
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
- Beihang University,University of Montreal / Université de Montréal,Chongqing University
- Typ organizace
- Academia,Academia,Academia
- Země
- China, Canada
- Publikováno
- 19 August 2017
- Autoři
- Nan Jiang, Wenge Rong, Min Gao, Yikang Shen, Zhang Xiong
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
- 206M
- Výcviková data
- 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
code, looks like just WT2. no clear license: https://github.com/jiangnanhugo/lmkit
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Citace
- 6
- Benchmark data
- GRU + p-tHSM (pretrain via Brown) (WT103)
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Exploration of Tree-based Hierarchical Softmax for Recurrent Language Models
- Nap poslední aktualizace
- 11 February 2026
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
GRU + p-tHSM (pretrain via Brown) (WT103) byl zveřejněn Beihang University,University of Montreal / Université de Montréal,Chongqing University, v zemi zaznamenané jako China, během August 2017. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia,Academia,Academia.
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.
Odpovědi
GRU + p-tHSM (pretrain via Brown) (WT103) — běžné otázky
GRU + p-tHSM (pretrain via Brown) (WT103)— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Beihang University,University of Montreal / Université de Montréal,Chongqing University, zakládající se na China, organizace zařazená jako academia,Academia,Academia.
GRU + p-tHSM (pretrain via Brown) (WT103)— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v August 2017. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
GRU + p-tHSM (pretrain via Brown) (WT103)— 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.
GRU + p-tHSM (pretrain via Brown) (WT103)— 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.
GRU + p-tHSM (pretrain via Brown) (WT103)— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
GRU + p-tHSM (pretrain via Brown) (WT103)— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 206M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
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.