Paragraph Vector
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
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 14 May 2014
- Autoři
- Quoc V. Le, Tomas Mikolov
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
- 32M
- Výcviková data
- 16,500,000 tokens
75000*400+5000*400=32000000 "We learn the word vectors and paragraph vectors using 75,000 training documents" "In PV-DM, the learned vector representations have 400 dimensions for both words and documents" Paragraph embedding of dimension number of paragraphs * embedding size Word embedding of dimension |V|*embedding size Assuming vocabulary of 5000 since results are compared directly to Maas et. al., 2011
"25,000 labeled training instances, 25,000 labeled test in- stances and 50,000 unlabeled training instances."
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
- Highly cited
- Záznam důvěry
- Confident
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Distributed Representations of Sentences and Documents
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
Paragraph Vector byl zveřejněn Google, v zemi zaznamenané jako United States of America, během May 2014. Vychází z organizace, která je kategorizována jako 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.
Jak bylo trénováno
Trénink spotřeboval korpus kolem 16,500,000 tokeny textu
Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: highly cited.
Odpovědi
Paragraph Vector — běžné otázky
Paragraph Vector— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 32M. 75000*400+5000*400=32000000 "We learn the word vectors and paragraph vectors using 75,000 training documents" "In PV-DM, the learned vector representations have 400 dimensions for both words and documents" Paragraph embedding of dimension number of paragraphs * embedding size Word embedding of dimension |V|*embedding size Assuming vocabulary of 5000 since results are compared directly to Maas et. al., 2011. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Paragraph Vector— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Google, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
Paragraph Vector— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v May 2014. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Paragraph Vector— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
Paragraph Vector— 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.
Paragraph Vector— 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.