EN^2AS with performance reward
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
- Beijing Institute of Technology,University of Technology Sydney,Monash University
- Tipo de Organización
- Academia,Academia,Academia
- País
- China, Australia
- Publicado
- 22 July 2019
- Autores
- Miao Zhang, Huiqi Li, Shirui Pan, Taoping Liu, Steven Su
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Neural Architecture Search - NAS, Language modeling
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
- 23M
- Datos de entrenamiento
- tokens
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.
- Por qué se rastrea
- SOTA improvement
- Citas
- 1
- Datos de referencia
- EN^2AS with performance reward
Table 2
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Efficient Novelty-Driven Neural Architecture Search
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Acerca de este modelo
EN^2AS with performance reward fue publicado por Beijing Institute of Technology,University of Technology Sydney,Monash University, en el país registrado como China, durante July 2019. La categoría en la que se encuentra el editor es academia,Academia,Academia.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de neural Architecture Search - NAS, Language modeling.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Qué se necesitó para construirlo
La razón por la que aparece en este catálogo en absoluto: sOTA improvement.
Respuestas
EN^2AS with performance reward — preguntas comunes
EN^2AS with performance reward— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 23M. 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.
EN^2AS with performance reward— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Beijing Institute of Technology,University of Technology Sydney,Monash University, basado en China, una organización categorizada como academia,Academia,Academia.
EN^2AS with performance reward— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en July 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.
EN^2AS with performance reward— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de neural Architecture Search - NAS, Language modeling. 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.
EN^2AS with performance reward— ¿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.
EN^2AS with performance reward— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
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.