Transformer-XL DeFINE (107M)
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- University of Washington
- Tipo de Organización
- Academia
- País
- United States of America
- Publicado
- 27 November 2019
- Autores
- Sachin Mehta, Rik Koncel-Kedziorski, Mohammad Rastegari, Hannaneh Hajishirzi
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Language modeling, Translation
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 107.4M
- Datos de entrenamiento
- tokens
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 11GB
- Chips utilizados
- 4
- Consumo de energía
- 2.0 kW
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
- Código de entrenamiento
- Unreleased
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Confident
- Citas
- 29
- Datos de referencia
- Transformer-XL DeFINE (107M)
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- DeFINE: DEep Factorized INput Token Embeddings for Neural Sequence Modeling
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Qué es este modelo
Transformer-XL DeFINE (107M) fue publicado por University of Washington, en el país registrado como United States of America, durante November 2019. La organización editora está clasificada como academia.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling, Translation.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Respuestas
Transformer-XL DeFINE (107M) — preguntas comunes
Transformer-XL DeFINE (107M)— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling, Translation. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.
Transformer-XL DeFINE (107M)— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
Transformer-XL DeFINE (107M)— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Transformer-XL DeFINE (107M)— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 107.4M. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
Transformer-XL DeFINE (107M)— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por University of Washington, basado en United States of America, una organización categorizada como academia.
Transformer-XL DeFINE (107M)— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en November 2019. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.