ADAPTIVE NLPM
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
- 8 December 2008
- Autores
- Andriy Mnih, Geoffrey Hinton
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
- Enfoque
- Unsupervised
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
- 12.2M
- Datos de entrenamiento
- 14,000,000 tokens
None given but it does say " Since each non-leaf node in a tree has its own feature vector, the number of free parameters associated with the tree is linear in this quantity", and the largest model (T7: ADAPATIVE(0.4) x 4) has 121980 of them. The feature vectors are 100-dimensional. I've done the dubious thing of multiplying the two to give an estimate.
"The dataset consists of a 14 million word training set"
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
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
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
- Citas
- 1,297
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- A Scalable Hierarchical Distributed Language Model
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Qué es este modelo
ADAPTIVE NLPM fue publicado por University of Toronto, en el país registrado como Canada, durante December 2008. 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 language modeling.
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.
Cómo fue entrenado
El conjunto de entrenamiento se ejecutó a aproximadamente 14,000,000 tokens de texto
Respuestas
ADAPTIVE NLPM — preguntas comunes
ADAPTIVE NLPM— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 12.2M. None given but it does say " Since each non-leaf node in a tree has its own feature vector, the number of free parameters associated with the tree is linear in this quantity", and the largest model (T7: ADAPATIVE(0.4) x 4) has 121980 of them. The feature vectors are 100-dimensional. I've done the dubious thing of multiplying the two to give an estimate. 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.
ADAPTIVE NLPM— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por University of Toronto, basado en Canada, una organización categorizada como academia.
ADAPTIVE NLPM— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en December 2008. 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.
ADAPTIVE NLPM— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.
ADAPTIVE NLPM— ¿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.
ADAPTIVE NLPM— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
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.