Frage-AWD-LSTM-MemoryAug-NeuralCache (WT2)

Poids fermés Johns Hopkins University,Xiaomi Corp 33M paramètres September 2020

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
Johns Hopkins University,Xiaomi Corp
Type d'organisation
Academia,Industry
Pays
United States of America, China
Publié
29 September 2020
Auteurs
Ke Li, Daniel Povey, Sanjeev Khudanpur

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine
Language
Tâche
Language modeling

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
33M
Données d'entraînement
tokens

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
Unreleased

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.

Citations
5
Données de référence
Frage-AWD-LSTM-MemoryAug-NeuralCache (WT2)

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence
Neural Language Modeling With Implicit Cache Pointers
Dernière mise à jour
25 May 2026

Ce que les chiffres signifient

À propos de ce modèle

Frage-AWD-LSTM-MemoryAug-NeuralCache (WT2) a été publié par Johns Hopkins University,Xiaomi Corp, dans le pays enregistré comme United States of America, durant September 2020. L'organisation de publication est catégorisée comme academia,Industry.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling.

Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.

Réponses

Frage-AWD-LSTM-MemoryAug-NeuralCache (WT2) — questions courantes

01

Frage-AWD-LSTM-MemoryAug-NeuralCache (WT2)— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 33M. 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.

02

Frage-AWD-LSTM-MemoryAug-NeuralCache (WT2)— qui l'a créé ?

Il a été publié par Johns Hopkins University,Xiaomi Corp, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia,Industry.

03

Frage-AWD-LSTM-MemoryAug-NeuralCache (WT2)— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans September 2020. 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.

04

Frage-AWD-LSTM-MemoryAug-NeuralCache (WT2)— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.

05

Frage-AWD-LSTM-MemoryAug-NeuralCache (WT2)— 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.

06

Frage-AWD-LSTM-MemoryAug-NeuralCache (WT2)— 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.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 25 May 2026

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.