PhraseCond
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, sodass es weder heruntergeladen noch auf Ihrer eigenen Hardware in irgendeiner Größe ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter zugänglich, und keine Grafikkarte ändert daran etwas.
Aufzeichnung
Vollständige Spezifikation
Alles aufzeichnungsfähig für dieses Modell. Die meisten Informationen beschreiben, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — ein nützlicher Kontext, um zu beurteilen, wie viel Arbeit investiert wurde und wie es im Vergleich zu auf einer anderen Skala entwickelten Modellen abschneidet..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Carnegie Mellon University (CMU),University of Pittsburgh
- Organisationstyp
- Academia,Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 28 October 2017
- Autoren
- Rui Liu, Wei Wei, Weiguang Mao, Maria Chikina
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen.
- Domäne
- Language
- Aufgabe
- Question answering
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten es trainiert wurde. Die Parameter sind die Größe, die entscheidet, ob es auf eine bestimmte Grafikkarte passt.
- Trainingsdaten
- 160,000 tokens
10% held out for test, so 100k * 0.9 = 90k
Wie es klassifiziert ist
Labels der Quelldatenbank, die beim Verfolgen bemerkenswerter Modelle angewendet werden, und wie zuversichtlich sie in den Eintrag ist.
- Warum es nachverfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungszuversicht
- Confident
- Zitationen
- 22
"We demonstrate the effectiveness of our proposed model PhaseCond on the SQuAD dataset, showing that our model significantly outperforms both state-of-the-art single-layered and multiple-layered attention models."
Quellen
Woher diese Aufzeichnung stammt und wann sie zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Phase Conductor on Multi-layered Attentions for Machine Comprehension
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
PhraseCond was published by Carnegie Mellon University (CMU),University of Pittsburgh, in United States of America, in October 2017. academia,Academia is the category the publisher falls under.
It works in Language, and is recorded as doing question answering.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Was in den Aufbau geflossen ist
The training set ran to roughly 160,000 tokens.
Es wird im zugrunde liegenden Datensatz aus einem bestimmten Grund verfolgt: sOTA-Verbesserung.
Antworten
PhraseCond — Häufig gestellte Fragen
How many parameters does PhraseCond have?
No parameter count has been published for PhraseCond, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created PhraseCond?
PhraseCond was published by Carnegie Mellon University (CMU),University of Pittsburgh, based in United States of America, categorised as academia,Academia.
When was PhraseCond released?
PhraseCond was published in October 2017. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is PhraseCond used for?
PhraseCond works in Language, and is recorded as handling question answering. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
What GPU do I need to run PhraseCond?
None. PhraseCond is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is PhraseCond open source?
The licensing for PhraseCond was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
Die andere Richtung
Wenn Sie es von der anderen Seite betrachten?
Diese Seite beginnt beim Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles erfahren möchten, was es ausführen kann, Beginnen Sie stattdessen mit der Hardware.