Tensorized Transformer (large PTB)
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
- Tianjin University,Microsoft Research Asia,Beijing Institute of Technology
- Tipo de Organización
- Academia,Industry,Academia
- País
- China
- Publicado
- 24 June 2019
- Autores
- Xindian Ma, Peng Zhang, Shuai Zhang, Nan Duan, Yuexian Hou, Ming Zhou, Dawei Song
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.
- Datos de entrenamiento
- tokens
- Épocas
- 30
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 P40
- Chips utilizados
- 2
- Consumo de energía
- 1.0 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
- 194
- Datos de referencia
- Tensorized Transformer (large PTB)
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- A Tensorized Transformer for Language Modeling
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Acerca de este modelo
Tensorized Transformer (large PTB) fue publicado por Tianjin University,Microsoft Research Asia,Beijing Institute of Technology, en el país registrado como China, durante June 2019. La categoría en la que se encuentra el editor es academia,Industry,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
Tensorized Transformer (large PTB) — preguntas comunes
Tensorized Transformer (large PTB)— ¿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.
Tensorized Transformer (large PTB)— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Tensorized Transformer (large PTB)— ¿cuántos parámetros tiene?
No se ha publicado el conteo de parámetros para él, por lo que no aparece ninguna cifra de memoria o velocidad en esta página.
Tensorized Transformer (large PTB)— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Tianjin University,Microsoft Research Asia,Beijing Institute of Technology, basado en China, una organización categorizada como academia,Industry,Academia.
Tensorized Transformer (large PTB)— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en June 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.
Tensorized Transformer (large PTB)— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling, Translation. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
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.