RECONTRA-categorized
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.
- Publicado
- 2 June 1999
- Autores
- M. A. Castaño, F. Casacuberta
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Translation
- Enfoque
- Supervised
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
- 66.8K
- Datos de entrenamiento
- 40,000 tokens
- Épocas
- 500
6*50*140+140*140+140*37=66780 Table 1
5000*8=40000 words The number of words of the categorized sentences ranged from 3 to 13 for the Spanish ones and from 3 to 12 for the English ones.
Cómputo de entrenamiento
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómputo de entrenamiento
- 8 × 10¹² FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting
2*66780*3*500*5000*8=8013600000000=8e12 "The number of words of the categorized sentences ranged from 3 to 13 for the Spanish ones and from 3 to 12 for the English ones." "was trained up to 500 epochs using the 5,000 categorized pairs"
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Modelo Frontier
- Yes
- Por qué se rastrea
- Training cost
- Confianza de registro
- Likely
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Text-to-text machine translation using the RECONTRA connectionist model
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Qué es este modelo
RECONTRA-categorized fue publicado por its authors, durante June 1999.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de translation.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Qué se necesitó para construirlo
Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 8 × 10¹² FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
El entrenamiento consumió un corpus de alrededor de 40,000 tokens de texto
Su criterio de inclusión: training cost.
Respuestas
RECONTRA-categorized — preguntas comunes
RECONTRA-categorized— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 66.8K. 6*50*140+140*140+140*37=66780 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.
RECONTRA-categorized— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en June 1999. 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.
RECONTRA-categorized— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de translation. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
RECONTRA-categorized— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 8 × 10¹² FLOP. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.
RECONTRA-categorized— ¿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.
RECONTRA-categorized— ¿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.
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.