The Attentive Reader
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
- Google DeepMind
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 19 November 2015
- Autores
- Karl Moritz Hermann, Tomáš Kočiský, Edward Grefenstette, Lasse Espeholt, Will Kay, Mustafa Suleyman, Phil Blunsom
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
- tokens
Table 1 shows statistics of documents and queries used to construct examples. Training examples are document-query-answer pairs Estimating query-answer pairs at ~30 tokens Total tokens: CNN: (762+30)*380000=300960000 Daily Mail: (812+30)*880000=740960000 Total: 1041920000
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
https://github.com/cooijmanstim/Attentive_reader/tree/bn BSD 3-Clause "New" or "Revised" License
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
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Teaching Machines to Read and Comprehend
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Qué es este modelo
The Attentive Reader fue publicado por Google DeepMind, en el país registrado como United States of America, durante November 2015. 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 question answering.
El hecho de que los pesos sean abiertos es lo que coloca esta página en la calculadora en lugar de solo en el catálogo: es un modelo que puedes sostener.
Respuestas
The Attentive Reader — preguntas comunes
The Attentive Reader— ¿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.
The Attentive Reader— ¿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.
The Attentive Reader— ¿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.
The Attentive Reader— ¿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.
The Attentive Reader— ¿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.
The Attentive Reader— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Google DeepMind, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
The Attentive Reader— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en November 2015. 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.
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.