Mnemonic Reader
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
- Fudan University,Microsoft Research
- Type d'organisation
- Academia,Industry
- Pays
- China, United States of America
- Publié
- 8 May 2017
- Auteurs
- Minghao Hu, Yuxing Peng, Zhen Huang, Xipeng Qiu, Furu Wei, Ming Zhou
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Question answering
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
- 215,570 tokens
size of SQuAD
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
- 217
from the abstract " Extensive experiments on the Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) show that our model achieves state-of-the-art results. Meanwhile, our model outperforms previous systems by over 6% in terms of both Exact Match and F1 metrics on two adversarial SQuAD datasets. "
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Reinforced Mnemonic Reader for Machine Reading Comprehension
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
Mnemonic Reader a été publié par Fudan University,Microsoft Research, dans le pays enregistré comme China, durant May 2017. Cela provient d'une organisation classée comme academia,Industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de question answering.
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.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
L'ensemble d'entraînement a duré environ 215,570 jetons de texte
La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. sOTA improvement.
Réponses
Mnemonic Reader — questions courantes
Mnemonic Reader— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de question answering. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
Mnemonic Reader— 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.
Mnemonic Reader— est-ce que c'est open source ?
La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.
Mnemonic Reader— 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.
Mnemonic Reader— qui l'a créé ?
Il a été publié par Fudan University,Microsoft Research, basé sur China, une organisation catégorisée comme academia,Industry.
Mnemonic Reader— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans May 2017. 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.
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.