SPN-4

Geschlossene Gewichtungen Singapore University of Technology & Design,DSO National Laboratories January 2014

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
Singapore University of Technology & Design,DSO National Laboratories
Organisationsart
Academia,Government
Land
Singapore
Veröffentlicht
1 January 2014
Autoren
W. Cheng, Stanley Kok, Hoai Vu Pham, Hai Leong Chieu, K. M. A. Chai

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

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)

code, no license specified: https://github.com/stakok/lmspn/tree/master/SPNLM

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Aufzeichnungsgenauigkeit
Unknown
Benchmark-Daten
SPN-4

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz
Language modeling with sum-product networks
Zuletzt aktualisiert
28 November 2025

Was die Zahlen bedeuten

Hintergrund

SPN-4 wurde veröffentlicht von Singapore University of Technology & Design,DSO National Laboratories, im Land aufgezeichnet als Singapore, während January 2014. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia,Government.

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.

Antworten

SPN-4 — Häufige Fragen

01

SPN-4— Ist es Open-Source?

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

02

SPN-4— Wie viele Parameter hat es?

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

03

SPN-4— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Singapore University of Technology & Design,DSO National Laboratories, basiert auf Singapore, eine als kategorisierte Organisation academia,Government.

04

SPN-4— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in January 2014. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

05

SPN-4— 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.

06

SPN-4— 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 28 November 2025

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.