RNN-SpeedUp

Uzavřené váhy Brno University of Technology,Johns Hopkins University May 2011

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
Brno University of Technology,Johns Hopkins University
Typ organizace
Academia,Academia
Země
Czechia, United States of America
Publikováno
22 May 2011
Autoři
T. Mikolov, S. Kombrink, L. Burget, J. Cernock ˇ y, and S. Khudanpur

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.

Výcviková data
929,000 tokens

Section 3: "The data used in the following experiments were obtained from Penn Tree Bank: sections 0-20 were used as training data (about 930K tokens)" 0.75 words per token for English

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Citace
1,576

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Extensions of recurrent neural network language model
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Co čísla znamenají

O tomto modelu

RNN-SpeedUp byl zveřejněn Brno University of Technology,Johns Hopkins University, v zemi zaznamenané jako Czechia, během May 2011. Vydavatelská organizace je kategorizována jako 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.

Jak bylo trénováno

Trénink spotřeboval korpus kolem 929,000 tokeny textu

Odpovědi

RNN-SpeedUp — běžné otázky

01

RNN-SpeedUp— 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.

02

RNN-SpeedUp— 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.

03

RNN-SpeedUp— kolik má parametrů?

Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.

04

RNN-SpeedUp— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Brno University of Technology,Johns Hopkins University, zakládající se na Czechia, organizace zařazená jako academia,Academia.

05

RNN-SpeedUp— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v May 2011. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

06

RNN-SpeedUp— 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.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

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.