MemoReader
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
- Samsung,Korea University
- Tipo de Organización
- Industry,Academia
- País
- Korea (Republic of)
- Publicado
- 31 October 2018
- Autores
- Seohyun Back, Seunghak Yu, Sathish Indurthi, Jihie Kim, Jaegul Choo
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Question answering
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
- 1,057,958 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 M40
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
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
- 17
"TriviaQA. As shown in Table 2, our model, even without DEBS, outperforms the existing state-of-the-art method such as ‘BiDAF + SA + SN’ by a large margin in all the cases"
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- MemoReader: Large-Scale Reading Comprehension through Neural Memory Controller
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Fondo
MemoReader fue publicado por Samsung,Korea University, en el país registrado como Korea (Republic of), durante October 2018. Sale de una organización categorizada como industry,Academia.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de question answering.
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
El conjunto de entrenamiento se ejecutó a aproximadamente 1,057,958 tokens de texto
Se rastrea en el conjunto de datos subyacente por una razón en particular: sOTA improvement.
Respuestas
MemoReader — preguntas comunes
MemoReader— ¿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.
MemoReader— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
MemoReader— ¿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.
MemoReader— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Samsung,Korea University, basado en Korea (Republic of), una organización categorizada como industry,Academia.
MemoReader— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en October 2018. 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.
MemoReader— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de question answering. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
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.