TF-LM-discourse LSTM (WT2)
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos de este modelo son OPEN WEIGHT, pero no se ha publicado ninguna cuenta de parámetros para él. Cada figura de MEMORY y velocidad comienza a partir de ese número, así que preferiríamos no mostrar nada que una estimación fabricada..
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
- ESAT - PSI
- Tipo de Organización
- Academia
- País
- Belgium
- Publicado
- 1 May 2018
- Autores
- Lyan Verwimp, Hugo Van hamme, Patrick Wambacq
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
- tokens
- Épocas
- 39
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
- Open — downloadable
- Acceso al modelo
- Open weights (unrestricted)
- Código de entrenamiento
- Open source
code and weights, MIT license: https://github.com/lverwimp/tf-lm
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
- Unknown
- Citas
- 12
- Datos de referencia
- TF-LM-discourse LSTM (WT2)
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- TF-LM: TensorFlow-based Language Modeling Toolkit
- Última actualización
- 11 February 2026
Qué significan los números
Acerca de este modelo
TF-LM-discourse LSTM (WT2) fue publicado por ESAT - PSI, en el país registrado como Belgium, durante May 2018. Sale de una organización categorizada como academia.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling.
Los pesos publicados significan que el modelo se ejecuta en tu máquina en lugar de en la de alguien más, lo que hace que la pregunta sobre hardware a continuación sea respondible.
Respuestas
TF-LM-discourse LSTM (WT2) — preguntas comunes
TF-LM-discourse LSTM (WT2)— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
No podemos decir. Tiene pesos abiertos, pero no se ha publicado ningún conteo de parámetros para él, y todos los cálculos de memoria y velocidad comienzan desde ese número. Preferiríamos no mostrar nada que una estimación fabricada.
TF-LM-discourse LSTM (WT2)— ¿Es de código abierto?
Sus pesos están publicados, por lo que se pueden descargar y ejecutar en su propio hardware. Tenga en cuenta que OPEN WEIGHTS no es lo mismo que OPEN SOURCE en el sentido completo: no dice nada sobre los datos de entrenamiento, el código de entrenamiento o los términos comerciales adjuntos.
TF-LM-discourse LSTM (WT2)— ¿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.
TF-LM-discourse LSTM (WT2)— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por ESAT - PSI, basado en Belgium, una organización categorizada como academia.
TF-LM-discourse LSTM (WT2)— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en May 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.
TF-LM-discourse LSTM (WT2)— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de 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.
TF-LM-discourse LSTM (WT2)— ¿Dónde puedo descargarlo?
Los pesos están publicados, aunque no tenemos un enlace de repositorio para ello. Este sitio calcula los requisitos de hardware en lugar de alojar archivos de modelo.
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.