Word2Vec (small)
Καμία εκτίμηση
Δεν υπάρχουν απαιτήσεις υλικού για αυτό το μοντέλο
Δεν έχει δημοσιευτεί το βάρος για αυτό το μοντέλο, επομένως δεν μπορεί να κατέβει ή να τρέξει σε δικό σας υλικό σε οποιοδήποτε μέγεθος. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του, και καμία κάρτα γραφικών δεν το αλλάζει αυτό..
Σε καταγραφή
Πλήρης προδιαγραφή
Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..
Προέλευση
Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.
- Οργάνωση
- Τύπος οργανισμού
- Industry
- Χώρα
- United States of America
- Δημοσιευμένο
- 16 October 2013
- Συγγραφείς
- T Mikolov, I Sutskever, K Chen, GS Corrado
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Language
- Εργασία
- Semantic embedding
Μέγεθος
Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.
- παράμετροι
- 207.6M
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- 10,000,000,000 tokens
"We discarded from the vocabulary all words that occurred less than 5 times in the training data, which resulted in a vocabulary of size 692K [...] Starting with the same news data as in the previous experiments, we first constructed the phrase based training corpus and then we trained several Skip-gram models using different hyperparameters. As before, we used vector dimensionality 300 and context size 5."
"For training the Skip-gram models, we have used a large dataset consisting of various news articles (an internal Google dataset with one billion words). We discarded from the vocabulary all words that occurred less than 5 times in the training data, which resulted in a vocabulary of size 692K"
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Γιατί παρακολουθείται
- Highly cited
- Παραπομπές
- 35,201
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality
- Τελευταία ενημέρωση
- 25 May 2026
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Υπόβαθρο
Word2Vec (small) δημοσιεύθηκε από Google, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια October 2013. Ο εκδοτικός οργανισμός κατηγοριοποιείται ως industry.
Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του semantic embedding.
Επειδή τα WEIGHTS δεν είναι διαθέσιμα, κανένα από τα figures του HARDWARE αλλού σε αυτό το SITE δεν ισχύει γι' αυτό.
Πώς εκπαιδεύτηκε
Εκπαιδεύτηκε σε ένα σώμα περίπου 10,000,000,000 κωδικοί κειμένου
Αυτή παρακολουθείται στο υποκείμενο σύνολο δεδομένων για έναν συγκεκριμένο λόγο: highly cited.
Απαντήσεις
Word2Vec (small) — κοινές ερωτήσεις
Word2Vec (small)— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε October 2013. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.
Word2Vec (small)— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του semantic embedding. Αυτές είναι οι περιοχές γύρω από τις οποίες σχεδιάστηκε; Περιγράφουν την πρόθεση παρά ένα αυστηρό όριο.
Word2Vec (small)— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;
Κανένα. Αυτό είναι ένα κλειστό μοντέλο - τα βάρη του δεν δημοσιεύθηκαν ποτέ, οπότε δεν μπορεί να κατέβει ή να εκτελεστεί σε δικό σας υλικό σε καμία τιμή. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του.
Word2Vec (small)— είναι ανοιχτού κώδικα;
Η αδειοδότηση δεν καταγράφηκε ποτέ στα πηγά μας δεδομένα. Αντιμετωπίζουμε τις μη δηλωμένες άδειες ως κλειστές, επειδή μια μη καταγεγραμμένη άδεια δεν είναι μία στην οποία μπορείς να βασιστείς.
Word2Vec (small)— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 207.6M. "We discarded from the vocabulary all words that occurred less than 5 times in the training data, which resulted in a vocabulary of size 692K [...] Starting with the same news data as in the previous experiments, we first constructed the phrase based training corpus and then we trained several Skip-gram models using different hyperparameters. As before, we used vector dimensionality 300 and context size 5.". Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.
Word2Vec (small)— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Google, βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.
Η άλλη κατεύθυνση
Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.