RL mapping instructions (games)
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
- Massachusetts Institute of Technology (MIT)
- Tipo de Organización
- Academia
- País
- United States of America
- Publicado
- 1 August 2009
- Autores
- SRK Branavan, H Chen, LS Zettlemoyer, R Barzilay
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Instruction interpretation
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
- 80.9K
- Datos de entrenamiento
- tokens
"We use a policy gradient algorithm to estimate the parameters of a log-linear model for action selection [...] In total, there are 8,094 features [in the Crossblock domain]. [...] This difficulty can be attributed in part to the large branching factor of possible actions at each step — on average, there are [...] 9.78 [actions] in the Crossblock domain"
Shown at beginning of section 7 Total number of documents is 50, average number of actions per document is 5.86 source: https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Citas
- 318
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Reinforcement Learning for Mapping Instructions to Actions
- Última actualización
- 11 February 2026
Qué significan los números
Fondo
RL mapping instructions (games) fue publicado por Massachusetts Institute of Technology (MIT), en el país registrado como United States of America, durante August 2009. La categoría en la que se encuentra el editor es academia.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de instruction interpretation.
Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a través de su proveedor. No hay cambios en la tarjeta gráfica que eso.
Respuestas
RL mapping instructions (games) — preguntas comunes
RL mapping instructions (games)— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de instruction interpretation. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
RL mapping instructions (games)— ¿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.
RL mapping instructions (games)— ¿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.
RL mapping instructions (games)— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 80.9K. "We use a policy gradient algorithm to estimate the parameters of a log-linear model for action selection [...] In total, there are 8,094 features [in the Crossblock domain]. [...] This difficulty can be attributed in part to the large branching factor of possible actions at each step — on average, there are [...] 9.78 [actions] in the Crossblock domain". 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.
RL mapping instructions (games)— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Massachusetts Institute of Technology (MIT), basado en United States of America, una organización categorizada como academia.
RL mapping instructions (games)— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en August 2009. 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.