Transformer ELMo
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
- Allen Institute for AI,University of Washington
- Type d'organisation
- Research collective,Academia
- Pays
- United States of America
- Publié
- 1 January 2019
- Auteurs
- ME Peters, M Neumann, L Zettlemoyer, W Yih
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
- 56M
- Données d'entraînement
- 2,000,000,000 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.
- Pourquoi c'est suivi
- SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 459
"Our model is the Reconciled Span Parser (RSP; Joshi et al., 2018), which, using ELMo representations, achieved state of the art performance for this task. As shown in Table 2, the LSTM based models demonstrate the best performance with a 0.2% and 1.0% improvement over the Transformer and CNN models, respectively"
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Dissecting Contextual Word Embeddings: Architecture and Representation
- Dernière mise à jour
- 1 January 2026
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
Transformer ELMo a été publié par Allen Institute for AI,University of Washington, dans le pays enregistré comme United States of America, durant January 2019. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est research collective,Academia.
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.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 2,000,000,000 jetons de texte
La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. sOTA improvement.
Réponses
Transformer ELMo — questions courantes
Transformer ELMo— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans January 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.
Transformer ELMo— 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.
Transformer ELMo— 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.
Transformer ELMo— 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.
Transformer ELMo— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 56M. 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.
Transformer ELMo— qui l'a créé ?
Il a été publié par Allen Institute for AI,University of Washington, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme research collective,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.