2nd order FOFE-FNNLM
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
- University of Science and Technology of China (USTC),York University
- Organisationsart
- Academia,Academia
- Land
- China, Canada
- Veröffentlicht
- 6 May 2015
- Autoren
- Shiliang Zhang, Hui Jiang, Mingbin Xu, Junfeng Hou, Lirong Dai
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
- 6M
- Trainingsdaten
- 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
- Unreleased
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Zitationen
- 18
- Benchmark-Daten
- 2nd order FOFE-FNNLM
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- A Fixed-Size Encoding Method for Variable-Length Sequences with its Application to Neural Network Language Models
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
2nd order FOFE-FNNLM wurde veröffentlicht von University of Science and Technology of China (USTC),York University, im Land aufgezeichnet als China, während May 2015. Die veröffentlichende Organisation ist als academia,Academia.
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
2nd order FOFE-FNNLM — Häufige Fragen
2nd order FOFE-FNNLM— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 6M. 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.
2nd order FOFE-FNNLM— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von University of Science and Technology of China (USTC),York University, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia.
2nd order FOFE-FNNLM— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in May 2015. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
2nd order FOFE-FNNLM— 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.
2nd order FOFE-FNNLM— 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.
2nd order FOFE-FNNLM— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Die andere Richtung
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