Transformer-XL+AdamP

Poids fermés Naver AI Lab,Naver Clova 257M paramètres June 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
Naver AI Lab,Naver Clova
Type d'organisation
Industry,Industry
Pays
Korea (Republic of)
Publié
15 June 2020
Auteurs
Byeongho Heo, Sanghyuk Chun, Seong Joon Oh, Dongyoon Han, Sangdoo Yun, Gyuwan Kim, Youngjung Uh, Jung-Woo Ha

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
257M
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

repo here, looks like code for AdamP but not training code for the model: https://github.com/clovaai/AdamP

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
114
Données de référence
Transformer-XL+AdamP

Sources

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

Référence
AdamP: Slowing Down the Slowdown for Momentum Optimizers on Scale-invariant Weights
Dernière mise à jour
28 November 2025

Ce que les chiffres signifient

Contexte

Transformer-XL+AdamP a été publié par Naver AI Lab,Naver Clova, dans le pays enregistré comme Korea (Republic of), durant June 2020. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry,Industry.

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

C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.

Réponses

Transformer-XL+AdamP — questions courantes

01

Transformer-XL+AdamP— 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.

02

Transformer-XL+AdamP— 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.

03

Transformer-XL+AdamP— 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.

04

Transformer-XL+AdamP— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 257M. 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.

05

Transformer-XL+AdamP— qui l'a créé ?

Il a été publié par Naver AI Lab,Naver Clova, basé sur Korea (Republic of), une organisation catégorisée comme industry,Industry.

06

Transformer-XL+AdamP— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans June 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.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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.