(ensemble): AWD-LSTM-DOC (fin) × 5 (PTB)

Offene Gewichte NTT Communication Science Laboratories,Tohoku University August 2018

Keine Schätzung

Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell

Die Gewichte dieses Modells sind OPEN, aber es wurde keine Parameteranzahl veröffentlicht. Jede MEMORY- und Geschwindigkeitszahl basiert auf dieser Zahl, daher zeigen wir lieber nichts als eine erfundene Schätzung..

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
NTT Communication Science Laboratories,Tohoku University
Organisationsart
Industry,Academia
Land
Japan
Veröffentlicht
30 August 2018
Autoren
Sho Takase, Jun Suzuki, Masaaki Nagata

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
Epochen
300

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
Open — downloadable
Modellzugang
Open weights (unrestricted)
Training-Code
Open source

code and weights, MIT: https://github.com/nttcslab-nlp/doc_lm?tab=readme-ov-file

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
37
Benchmark-Daten
(ensemble): AWD-LSTM-DOC (fin) × 5 (PTB)

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz
Direct Output Connection for a High-Rank Language Model
Zuletzt aktualisiert
11 February 2026

Was die Zahlen bedeuten

Woher es kam

(ensemble): AWD-LSTM-DOC (fin) × 5 (PTB) wurde veröffentlicht von NTT Communication Science Laboratories,Tohoku University, im Land aufgezeichnet als Japan, während August 2018. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry,Academia.

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

Veröffentlichte Gewichte bedeuten, dass das Modell auf deinem Rechner läuft und nicht auf dem eines anderen, was die Hardwarefrage unten überhaupt beantwortbar macht.

Antworten

(ensemble): AWD-LSTM-DOC (fin) × 5 (PTB) — Häufige Fragen

01

(ensemble): AWD-LSTM-DOC (fin) × 5 (PTB)— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in August 2018. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

02

(ensemble): AWD-LSTM-DOC (fin) × 5 (PTB)— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.

03

(ensemble): AWD-LSTM-DOC (fin) × 5 (PTB)— Wo kann ich es herunterladen?

Die Gewichte sind veröffentlicht, obwohl wir keinen Repository-Link dafür haben. Diese Seite berechnet die Hardware-Anforderungen, anstatt Modell-Dateien zu hosten.

04

(ensemble): AWD-LSTM-DOC (fin) × 5 (PTB)— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Wir können nichts sagen. Es hat offene Gewichte, aber es wurde keine Parameteranzahl veröffentlicht, und jede Berechnung von Speicher und Geschwindigkeit basiert auf dieser Zahl. Wir würden lieber nichts zeigen als eine erfundene Schätzung.

05

(ensemble): AWD-LSTM-DOC (fin) × 5 (PTB)— Ist es Open-Source?

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.

06

(ensemble): AWD-LSTM-DOC (fin) × 5 (PTB)— Wie viele Parameter hat es?

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

07

(ensemble): AWD-LSTM-DOC (fin) × 5 (PTB)— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von NTT Communication Science Laboratories,Tohoku University, basiert auf Japan, eine als kategorisierte Organisation industry,Academia.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 11 February 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.