VD-LSTM+REAL Small
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
- Stanford University,Salesforce Research
- Organisationsart
- Academia,Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 4 November 2016
- Autoren
- Hakan Inan, Khashayar Khosravi, Richard Socher
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
- 6.8M
- Trainingsdaten
- tokens
- Epochen
- 60
VD-LSTM+REAL Large has 51M parameters. The parameter count of the Small model is not reported, but they say it has 200 hidden units per layer, compared to 1500 for the Large model. Neglecting the rest of the architecture, 51M * (200/1500) = 6.8M
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
- Likely
- Zitationen
- 404
- Benchmark-Daten
- VD-LSTM+REAL Small
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Tying Word Vectors and Word Classifiers: A Loss Framework for Language Modeling
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
VD-LSTM+REAL Small wurde veröffentlicht von Stanford University,Salesforce Research, im Land aufgezeichnet als United States of America, während November 2016. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia,Industry.
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
VD-LSTM+REAL Small — Häufige Fragen
VD-LSTM+REAL Small— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Stanford University,Salesforce Research, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia,Industry.
VD-LSTM+REAL Small— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in November 2016. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
VD-LSTM+REAL Small— 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.
VD-LSTM+REAL Small— 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.
VD-LSTM+REAL Small— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
VD-LSTM+REAL Small— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 6.8M. VD-LSTM+REAL Large has 51M parameters. The parameter count of the Small model is not reported, but they say it has 200 hidden units per layer, compared to 1500 for the Large model. Neglecting the rest of the architecture, 51M * (200/1500) = 6.8M. 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.
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