PreTrans-3L-250H
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
- University of Toronto
- Tipo de Organización
- Academia
- País
- Canada
- Publicado
- 22 March 2013
- Autores
- Alex Graves, Abdel-rahman Mohamed, Geoffrey Hinton
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Speech
- Tarea
- Speech recognition (ASR)
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.
- parámetros
- 43M
- Datos de entrenamiento
- tokens
Table 1
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
- Highly cited
- Citas
- 8,965
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Speech Recognition with Deep Recurrent Neural Networks
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Acerca de este modelo
PreTrans-3L-250H fue publicado por University of Toronto, en el país registrado como Canada, durante March 2013. Sale de una organización categorizada como academia.
Funciona en el dominio de Speech, y se registra como realizando la tarea de speech recognition (ASR).
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Cómo fue entrenado
La razón por la que aparece en este catálogo en absoluto: highly cited.
Respuestas
PreTrans-3L-250H — preguntas comunes
PreTrans-3L-250H— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Speech, y se registra como manejando la tarea de speech recognition (ASR). Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
PreTrans-3L-250H— ¿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.
PreTrans-3L-250H— ¿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.
PreTrans-3L-250H— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 43M. Table 1. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
PreTrans-3L-250H— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por University of Toronto, basado en Canada, una organización categorizada como academia.
PreTrans-3L-250H— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en March 2013. 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.