PhraseCond
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
- Carnegie Mellon University (CMU),University of Pittsburgh
- Tipo de Organización
- Academia,Academia
- País
- United States of America
- Publicado
- 28 October 2017
- Autores
- Rui Liu, Wei Wei, Weiguang Mao, Maria Chikina
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
- 160,000 tokens
10% held out for test, so 100k * 0.9 = 90k
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
- 22
"We demonstrate the effectiveness of our proposed model PhaseCond on the SQuAD dataset, showing that our model significantly outperforms both state-of-the-art single-layered and multiple-layered attention models."
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Phase Conductor on Multi-layered Attentions for Machine Comprehension
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Qué es este modelo
PhraseCond fue publicado por Carnegie Mellon University (CMU),University of Pittsburgh, en el país registrado como United States of America, durante October 2017. La categoría en la que se encuentra el editor es academia,Academia.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de question answering.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Qué se necesitó para construirlo
El conjunto de entrenamiento se ejecutó a aproximadamente 160,000 tokens de texto
Se rastrea en el conjunto de datos subyacente por una razón en particular: sOTA improvement.
Respuestas
PhraseCond — preguntas comunes
PhraseCond— ¿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.
PhraseCond— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Carnegie Mellon University (CMU),University of Pittsburgh, basado en United States of America, una organización categorizada como academia,Academia.
PhraseCond— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en October 2017. 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.
PhraseCond— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de question answering. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
PhraseCond— ¿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.
PhraseCond— ¿Es de código abierto?
La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.
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.