VD-LSTM+REAL Small
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
- Stanford University,Salesforce Research
- Type d'organisation
- Academia,Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 4 November 2016
- Auteurs
- Hakan Inan, Khashayar Khosravi, Richard Socher
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
- 6.8M
- Données d'entraînement
- tokens
- Époques
- 60
VD-LSTM+REAL Large has 51M parameters. The parameter count of the Small model is not reported, but they say it has 200 hidden units per layer, compared to 1500 for the Large model. Neglecting the rest of the architecture, 51M * (200/1500) = 6.8M
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.
- Confiance d'enregistrement
- Likely
- Citations
- 404
- Données de référence
- VD-LSTM+REAL Small
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Tying Word Vectors and Word Classifiers: A Loss Framework for Language Modeling
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
VD-LSTM+REAL Small a été publié par Stanford University,Salesforce Research, dans le pays enregistré comme United States of America, durant November 2016. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia,Industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Réponses
VD-LSTM+REAL Small — questions courantes
VD-LSTM+REAL Small— qui l'a créé ?
Il a été publié par Stanford University,Salesforce Research, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia,Industry.
VD-LSTM+REAL Small— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans November 2016. 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.
VD-LSTM+REAL Small— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
VD-LSTM+REAL Small— 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.
VD-LSTM+REAL Small— 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.
VD-LSTM+REAL Small— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 6.8M. VD-LSTM+REAL Large has 51M parameters. The parameter count of the Small model is not reported, but they say it has 200 hidden units per layer, compared to 1500 for the Large model. Neglecting the rest of the architecture, 51M * (200/1500) = 6.8M. 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.
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.