Layer Normalization: Skip Thoughts
Aucune estimation
Aucun besoin matériel pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel, quelle que soit la taille. Il n'est accessible que via son fournisseur, et aucune carte graphique ne change cela.
Enregistrement terminé
Spécification complète
Tout ce qui concerne ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — contexte utile pour évaluer le travail fourni et sa comparaison avec des modèles construits à une échelle différente.
Origine
Qui a construit ce modèle, où et quand il a été publié.
- Organisation
- University of Toronto
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- Canada
- Publié
- 21 July 2016
- Auteurs
- Jimmy Lei Ba, Jamie Ryan Kiros, Geoffrey E. Hinton
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut en porter plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Language modeling
- Modèle de base
- Skip-Thoughts
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui détermine s'il tient sur une carte graphique donnée.
- Données d'entraînement
- tokens
L'entraînement
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels puces, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du mur.
- Wall-clock time
- 720 hours (30 days)
Comment il est classé
Étiquettes que le jeu de données source applique lors du suivi des modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Confident
Sources
D'où provient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Layer Normalization
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que signifient les chiffres
Where it came from
Layer Normalization: Skip Thoughts was published by University of Toronto, in Canada, in July 2016. academia is the category the publisher falls under.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling.
It builds on Skip-Thoughts, which is why it shares that model's general shape and size.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Réponses
Layer Normalization: Skip Thoughts — Questions fréquentes
Is Layer Normalization: Skip Thoughts open source?
The licensing for Layer Normalization: Skip Thoughts was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does Layer Normalization: Skip Thoughts have?
No parameter count has been published for Layer Normalization: Skip Thoughts, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created Layer Normalization: Skip Thoughts?
Layer Normalization: Skip Thoughts was published by University of Toronto, based in Canada, categorised as academia.
When was Layer Normalization: Skip Thoughts released?
Layer Normalization: Skip Thoughts was published in July 2016. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Layer Normalization: Skip Thoughts used for?
Layer Normalization: Skip Thoughts works in Language, and is recorded as handling language modeling. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
What GPU do I need to run Layer Normalization: Skip Thoughts?
None. Layer Normalization: Skip Thoughts is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Dans l'autre sens
Regardez-la de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez connaître tout ce qu'elle pourra exécuter, commencez plutôt par le matériel.