Transformer LM + MinSen

Geschlossene Gewichtungen Chinese University of Hong Kong (CUHK) November 2021

Keine Schätzung

Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell

Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..

Aufgezeichnet

Volle Spezifikation

Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..

Ursprung

Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.

Organisation
Chinese University of Hong Kong (CUHK)
Organisationsart
Academia
Land
Hong Kong
Veröffentlicht
29 November 2021
Autoren
Junhao Xu, Shoukang Hu, Jianwei Yu, Xunying Liu, Helen Meng

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain
Language
Aufgabe
Language modeling

Größe

Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.

Trainingsdaten
tokens

Verfügbarkeit

Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.

Gewichte
Closed — provider access only
Modellzugang
Unreleased
Training-Code
Unreleased

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Aufzeichnungsgenauigkeit
Unknown
Zitationen
21
Benchmark-Daten
Transformer LM + MinSen

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz
Mixed Precision of Quantization of Transformer Language Models for Speech Recognition
Zuletzt aktualisiert
25 May 2026

Was die Zahlen bedeuten

Hintergrund

Transformer LM + MinSen wurde veröffentlicht von Chinese University of Hong Kong (CUHK), im Land aufgezeichnet als Hong Kong, während November 2021. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia.

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling.

Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.

Antworten

Transformer LM + MinSen — Häufige Fragen

01

Transformer LM + MinSen— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.

02

Transformer LM + MinSen— Ist es Open-Source?

Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.

03

Transformer LM + MinSen— Wie viele Parameter hat es?

Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.

04

Transformer LM + MinSen— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Chinese University of Hong Kong (CUHK), basiert auf Hong Kong, eine als kategorisierte Organisation academia.

05

Transformer LM + MinSen— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in November 2021. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

06

Transformer LM + MinSen— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 25 May 2026

Die andere Richtung

Von der anderen Seite aus betrachten?

Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.