2-layer skip-LSTM + dropout tuning (WT2)

Poids fermés DeepMind 5.4M paramètres May 2018

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
DeepMind
Type d'organisation
Industry
Pays
United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
Publié
23 May 2018
Auteurs
Gábor Melis, Charles Blundell, Tomáš Kočiský, Karl Moritz Hermann, Chris Dyer, Phil Blunsom

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
5.4M
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
14
Données de référence
2-layer skip-LSTM + dropout tuning (WT2)

Sources

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

Référence
Pushing the bounds of dropout
Dernière mise à jour
11 February 2026

Ce que les chiffres signifient

Ce que ce modèle est

2-layer skip-LSTM + dropout tuning (WT2) a été publié par DeepMind, dans le pays enregistré comme United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durant May 2018. L'organisation de publication est catégorisée comme 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

2-layer skip-LSTM + dropout tuning (WT2) — questions courantes

01

2-layer skip-LSTM + dropout tuning (WT2)— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 5.4M. 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

2-layer skip-LSTM + dropout tuning (WT2)— qui l'a créé ?

Il a été publié par DeepMind, basé sur United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, une organisation catégorisée comme industry.

03

2-layer skip-LSTM + dropout tuning (WT2)— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans May 2018. 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

2-layer skip-LSTM + dropout tuning (WT2)— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de 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.

05

2-layer skip-LSTM + dropout tuning (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

2-layer skip-LSTM + dropout tuning (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 11 February 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.