AWD-LSTM+WT+Cache+IOG (PTB)

Geschlossene Gewichtungen NTT Communication Science Laboratories 30M Parameter September 2017

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
NTT Communication Science Laboratories
Organisationsart
Industry
Land
Japan
Veröffentlicht
26 September 2017
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.

Parameter
30M
Trainingsdaten
929,000 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
Open (non-commercial)

license, looks non-commercial: https://github.com/nttcslab-nlp/iog?tab=License-1-ov-file#readme https://github.com/nttcslab-nlp/iog

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
Benchmark-Daten
AWD-LSTM+WT+Cache+IOG (PTB)

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz
Input-to-Output Gate to Improve RNN Language Models
Zuletzt aktualisiert
11 February 2026

Was die Zahlen bedeuten

Hintergrund

AWD-LSTM+WT+Cache+IOG (PTB) wurde veröffentlicht von NTT Communication Science Laboratories, im Land aufgezeichnet als Japan, während September 2017. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry.

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

Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.

Was in den Aufbau geflossen ist

Der Trainingssatz lief auf etwa 929,000 Text-Tokens

Antworten

AWD-LSTM+WT+Cache+IOG (PTB) — Häufige Fragen

01

AWD-LSTM+WT+Cache+IOG (PTB)— Ist es Open-Source?

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

02

AWD-LSTM+WT+Cache+IOG (PTB)— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 30M. 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.

03

AWD-LSTM+WT+Cache+IOG (PTB)— Wer hat es erstellt?

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

04

AWD-LSTM+WT+Cache+IOG (PTB)— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in September 2017. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

05

AWD-LSTM+WT+Cache+IOG (PTB)— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.

06

AWD-LSTM+WT+Cache+IOG (PTB)— 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.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 11 February 2026

Die andere Richtung

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