DeBERTaV3large + KEAR
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Microsoft
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 4 May 2022
- Auteurs
- Yichong Xu, Chenguang Zhu, Shuohang Wang, Siqi Sun, Hao Cheng, Xiaodong Liu, Jianfeng Gao, Pengcheng He, Michael Zeng, Xuedong Huang
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Question answering, Language modeling/generation
- Modèle de base
- DeBERTaV3large
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- paramètres
- 418M
- Données d'entraînement
- tokens
- Époques
- 10
DeBERTaV3-large had 418M params, per Table 2
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
- Code d'entraînement
- Open source
no attributed license https://github.com/microsoft/KEAR?tab=readme-ov-file
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Pourquoi c'est suivi
- SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 63
"The proposed system, Knowledgeable External Attention for commonsense Reasoning (KEAR), reaches human parity on the open CommonsenseQA research benchmark with an accuracy of 89.4\% in comparison to the human accuracy of 88.9\%." SOTA per https://paperswithcode.com/sota/common-sense-reasoning-on-commonsenseqa
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Human Parity on CommonsenseQA: Augmenting Self-Attention with External Attention
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
Contexte
DeBERTaV3large + KEAR a été publié par Microsoft, dans le pays enregistré comme United States of America, durant May 2022. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de question answering, Language modeling/generation.
Il s'appuie sur DeBERTaV3large. C'est la façon habituelle de produire un modèle spécialisé.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Entraînement et provenance
La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. sOTA improvement.
Réponses
DeBERTaV3large + KEAR — questions courantes
DeBERTaV3large + KEAR— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de question answering, Language modeling/generation. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
DeBERTaV3large + KEAR— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
DeBERTaV3large + KEAR— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
DeBERTaV3large + KEAR— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 418M. DeBERTaV3-large had 418M params, per Table 2. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
DeBERTaV3large + KEAR— qui l'a créé ?
Il a été publié par Microsoft, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
DeBERTaV3large + KEAR— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans May 2022. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.