Reading Twice for NLU
Χωρίς εκτίμηση
Δεν υπάρχουν απαιτήσεις υλικού για αυτό το μοντέλο
Τα βάρη αυτού του μοντέλου δεν έχουν δημοσιευθεί, επομένως δεν μπορεί να κατεβεί ή να τρέξει σε δικό σας υλικό οποιουδήποτε μεγέθους. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του παρόχου του και καμία κάρτα γραφικών δεν το αλλάζει αυτό.
Σε εγγραφή
Πλήρης προδιαγραφή
Όλα τα δεδομένα σχετικά με αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα περιγράφουν πώς εκπαιδεύτηκε παρά πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την αξιολόγηση του πόσο δουλειά απαιτήθηκε και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα.
Προέλευση
Ποιος δημιούργησε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε;
- Οργάνωση
- DeepMind
- Τύπος οργάνωσης
- Industry
- Χώρα
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Δημοσιευμένο
- 8 June 2017
- Συγγραφείς
- Dirk Weissenborn, Tomáš Kočiský, Chris Dyer
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες κατασκευάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να περιέχει αρκετές από κάθε μία.
- Τομέας
- Language
- Εντολή
- Question answering
Μέγεθος
Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα εκπαιδεύτηκε. Οι παράμετροι είναι το νούμερο που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- 200,000 tokens
both datasets have around 100k training examples. SQuAD have around 4M words. TriviaQA is larger "We use 2 recent DQAbenchmark training and evaluation datasets, SQuAD (Rajpurkar et al., 2016) and TriviaQA (Joshi et al., 2017). "
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες που εφαρμόζει το πηγαίο σύνολο δεδομένων κατά την παρακολούθηση σημαντικών μοντέλων, και πόσο σίγουρο είναι για την είσοδο.
- Γιατί παρακολουθείται
- SOTA improvement
- Καταγραφή εμπιστοσύνης
- Unknown
- Αναφορές
- 62
"Our results are competitive with the best systems, achieving a new state of the art on the recent TriviaQA benchmarks."
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία.
- Αναφορά
- Dynamic Integration of Background Knowledge in Neural NLU Systems
- Τελευταία ενημέρωση
- 28 November 2025
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Τι είναι αυτό το μοντέλο
Reading Twice for NLU was published by DeepMind, in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, in June 2017. It comes out of industry.
It works in Language, and is recorded as doing question answering.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Εκπαίδευση και προέλευση
Around 200,000 tokens went into training it.
Its inclusion criterion is sOTA improvement.
Απαντήσεις
Reading Twice for NLU — Συχνές ερωτήσεις
How many parameters does Reading Twice for NLU have?
No parameter count has been published for Reading Twice for NLU, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created Reading Twice for NLU?
Reading Twice for NLU was published by DeepMind, based in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, categorised as industry.
When was Reading Twice for NLU released?
Reading Twice for NLU was published in June 2017. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Reading Twice for NLU used for?
Reading Twice for NLU works in Language, and is recorded as handling question answering. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
What GPU do I need to run Reading Twice for NLU?
None. Reading Twice for NLU is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Reading Twice for NLU open source?
The licensing for Reading Twice for NLU was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
Η άλλη κατεύθυνση
Βλέποντάς το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινάει από το μοντέλο. Αν ήδη διαθέτετε μια κάρτα και θέλετε να γνωρίζετε όλα όσα θα τρέξει, Ξεκινήστε από το υλικό αντί..