N-gram+Cache (PTB)
Sin estimación
No hay requisitos de hardware para este modelo
Los pesos de este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en su propio hardware en ningún tamaño. Solo es accesible a través de su proveedor, y ninguna tarjeta gráfica lo cambia.
En registro
Especificación completa
Todo lo registrado para este modelo. La mayoría de ello describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se dedicó a ello y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente.
Origen
¿Quién construyó este modelo, dónde y cuándo fue publicado?
- Organización
- Facebook AI Research
- Tipo de organización
- Industry
- País
- United States of America, France
- Publicado
- 24 December 2014
- Autores
- Tomas Mikolov, Armand Joulin, Sumit Chopra, Michael Mathieu, Marc'Aurelio Ranzato
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 utilizaron para entrenarlo. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Datos de entrenamiento
- tokens
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo cual es lo que decide si alguna de las cifras de la tarjeta gráfica en esta página aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
- Código de entrenamiento
- Unreleased
Cómo se clasifica
Etiquetas que aplica el conjunto de datos de origen al rastrear modelos notables y cuán seguro está de la entrada.
- Registrar confianza
- Confident
- Benchmark data
- N-gram+Cache
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue revisado por última vez.
- Referencia
- Learning Longer Memory in Recurrent Neural Networks
- Última actualización
- 11 February 2026
Qué significan los números
Acerca de este modelo
N-gram+Cache (PTB) was published by Facebook AI Research, in United States of America, in December 2014. industry is the category the publisher falls under.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en otro lugar de este sitio se aplica a él.
Respuestas
N-gram+Cache (PTB) — Preguntas frecuentes
When was N-gram+Cache (PTB) released?
N-gram+Cache (PTB) was published in December 2014. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is N-gram+Cache (PTB) used for?
N-gram+Cache (PTB) works in Language, and is recorded as handling language modeling. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
What GPU do I need to run N-gram+Cache (PTB)?
None. N-gram+Cache (PTB) is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is N-gram+Cache (PTB) open source?
No. N-gram+Cache (PTB) has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does N-gram+Cache (PTB) have?
No parameter count has been published for N-gram+Cache (PTB), which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created N-gram+Cache (PTB)?
N-gram+Cache (PTB) was published by Facebook AI Research, based in United States of America, categorised as industry.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posee una tarjeta y desea saber todo lo que podrá ejecutar, empiece por el hardware en su lugar.