BERT-Large-CAS (WT2)
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
- Amazon
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 20 April 2019
- Autoren
- Chenguang Wang, Mu Li, Alexander J. Smola
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Neural Architecture Search - NAS, Language modeling
- Basis-Modell
- BERT-Large
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.
- Parameter
- 340M
- Trainingsdaten
- 2,000,000 tokens
- Epochen
- 50
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
- Open (non-commercial)
code, no license specified: https://github.com/cgraywang/gluon-nlp-1/tree/lmtransformer/scripts/language_model
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Zitationen
- 139
- Benchmark-Daten
- BERT-Large-CAS (WT2)
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Language Models with Transformers
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
BERT-Large-CAS (WT2) wurde veröffentlicht von Amazon, im Land aufgezeichnet als United States of America, während April 2019. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet neural Architecture Search - NAS, Language modeling.
Es basiert auf BERT-Large. Die meisten Modelle in diesem Bereich sind von einer bestehenden Basis abgeleitet, anstatt aus dem Nichts erstellt zu werden.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Was in den Aufbau geflossen ist
Training verbrauchte ein Korpus von etwa 2,000,000 Text-Tokens
Antworten
BERT-Large-CAS (WT2) — Häufige Fragen
BERT-Large-CAS (WT2)— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Amazon, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
BERT-Large-CAS (WT2)— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in April 2019. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
BERT-Large-CAS (WT2)— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von neural Architecture Search - NAS, Language modeling. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
BERT-Large-CAS (WT2)— 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.
BERT-Large-CAS (WT2)— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
BERT-Large-CAS (WT2)— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 340M. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
Die andere Richtung
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