Reading Twice for NLU
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
- DeepMind
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publikováno
- 8 June 2017
- Autoři
- Dirk Weissenborn, Tomáš Kočiský, Chris Dyer
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
- 200,000 tokens
both datasets have around 100k training examples. SQuAD have around 4M words. TriviaQA is larger "We use 2 recent DQAbenchmark training and evaluation datasets, SQuAD (Rajpurkar et al., 2016) and TriviaQA (Joshi et al., 2017). "
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
- Unknown
- Citace
- 62
"Our results are competitive with the best systems, achieving a new state of the art on the recent TriviaQA benchmarks."
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Dynamic Integration of Background Knowledge in Neural NLU Systems
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
Reading Twice for NLU byl zveřejněn DeepMind, v zemi zaznamenané jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, během June 2017. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol question answering.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Trénink a původ
Trénink spotřeboval korpus kolem 200,000 tokeny textu
Jeho kritérium zahrnutí: sOTA improvement.
Odpovědi
Reading Twice for NLU — běžné otázky
Reading Twice for NLU— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
Reading Twice for NLU— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností DeepMind, zakládající se na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizace zařazená jako industry.
Reading Twice for NLU— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v June 2017. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Reading Twice for NLU— 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.
Reading Twice for NLU— 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.
Reading Twice for NLU— Je to OPEN SOURCE?
Licencování nikdy nebylo zaznamenáno v našich zdrojových datech. Neuváděné licencování považujeme za uzavřené, protože nezaznamenaná licence není na kterou by se dalo spoléhat.
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.