Char-CNN-BiLSTM
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
- Capital One
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 13 June 2019
- Autores
- Chris Larson, Tarek Lahlou, Diana Mingels, Zachary Kulis, Erik Mueller
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
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
- 929,000 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
- Confianza de registro
- Confident
- Citas
- 2
- Datos de referencia
- Char-CNN-BiLSTM
"Notably, our language model achieves a test perplexity of 37.49 on PTB, which to our knowledge is state-of-the-art among models trained only on PTB."
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Telephonetic: Making Neural Language Models Robust to ASR and Semantic Noise
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Acerca de este modelo
Char-CNN-BiLSTM fue publicado por Capital One, en el país registrado como United States of America, durante June 2019. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling.
Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a través de su proveedor. No hay cambios en la tarjeta gráfica que eso.
Qué se necesitó para construirlo
El entrenamiento consumió un corpus de alrededor de 929,000 tokens de texto
Su criterio de inclusión: sOTA improvement.
Respuestas
Char-CNN-BiLSTM — preguntas comunes
Char-CNN-BiLSTM— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Char-CNN-BiLSTM— ¿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.
Char-CNN-BiLSTM— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Capital One, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
Char-CNN-BiLSTM— ¿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.
Char-CNN-BiLSTM— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
Char-CNN-BiLSTM— ¿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.
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.