NLP from scratch
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
- NEC Laboratories,Princeton University
- Organisationsart
- Industry,Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 8 November 2011
- Autoren
- Ronan Collobert, J. Weston, L. Bottou, Michael Karlen, K. Kavukcuoglu, P. Kuksa
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language Structure 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
- 5M
- Trainingsdaten
- 852,000,000 tokens
"The capacity of our network architectures lies mainly in the word lookup table, which contains 50 × 100,000 parameters to train. [...] most of the trainable parameters are located in the lookup tables."
"Section 4 leverages large unlabeled data sets (∼ 852 million words)"
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Wand-Uhrzeit
- 72 hours
"Chunking and NER take about one hour to train, POS takes few hours, and SRL takes about three days." SRL is the longest task.
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- Highly cited
- Zitationen
- 7,640
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Natural Language Processing (Almost) from Scratch
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
NLP from scratch wurde veröffentlicht von NEC Laboratories,Princeton University, im Land aufgezeichnet als United States of America, während November 2011. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language Structure Modeling.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Training und Herkunft
Training verbrauchte ein Korpus von etwa 852,000,000 Text-Tokens
Das Einschlusskriterium: highly cited.
Antworten
NLP from scratch — Häufige Fragen
NLP from scratch— 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.
NLP from scratch— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
NLP from scratch— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 5M. "The capacity of our network architectures lies mainly in the word lookup table, which contains 50 × 100,000 parameters to train. [...] most of the trainable parameters are located in the lookup tables.". 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.
NLP from scratch— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von NEC Laboratories,Princeton University, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry,Academia.
NLP from scratch— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in November 2011. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
NLP from scratch— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language Structure Modeling. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
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.