Adversarial + AWD-LSTM-MoS + partial shuffled
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
- University of Texas at Austin
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- United States of America
- Publié
- 10 June 2019
- Auteurs
- Dilin Wang, Chengyue Gong, Qiang Liu
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Translation, 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.
- Données d'entraînement
- tokens
- Époques
- 450
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 (non-commercial)
code, no clear license: https://github.com/ChengyueGongR/advsoft
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.
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 126
- Données de référence
- Adversarial + AWD-LSTM-MoS + partial shuffled
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Improving Neural Language Modeling via Adversarial Training
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
Adversarial + AWD-LSTM-MoS + partial shuffled a été publié par University of Texas at Austin, dans le pays enregistré comme United States of America, durant June 2019. L'organisation de publication est catégorisée comme academia.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de translation, 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
Adversarial + AWD-LSTM-MoS + partial shuffled — questions courantes
Adversarial + AWD-LSTM-MoS + partial shuffled— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans June 2019. 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.
Adversarial + AWD-LSTM-MoS + partial shuffled— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de translation, Language modeling. 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.
Adversarial + AWD-LSTM-MoS + partial shuffled— 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.
Adversarial + AWD-LSTM-MoS + partial shuffled— 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.
Adversarial + AWD-LSTM-MoS + partial shuffled— combien de paramètres cela a-t-il ?
Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.
Adversarial + AWD-LSTM-MoS + partial shuffled— qui l'a créé ?
Il a été publié par University of Texas at Austin, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia.
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.