NLP from scratch
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
- NEC Laboratories,Princeton University
- Type d'organisation
- Industry,Academia
- Pays
- United States of America
- Publié
- 8 November 2011
- Auteurs
- Ronan Collobert, J. Weston, L. Bottou, Michael Karlen, K. Kavukcuoglu, P. Kuksa
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 Structure 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
- 5M
- Données d'entraînement
- 852,000,000 tokens
"The capacity of our network architectures lies mainly in the word lookup table, which contains 50 × 100,000 parameters to train. [...] most of the trainable parameters are located in the lookup tables."
"Section 4 leverages large unlabeled data sets (∼ 852 million words)"
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Temps en temps réel
- 72 hours
"Chunking and NER take about one hour to train, POS takes few hours, and SRL takes about three days." SRL is the longest task.
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
- Highly cited
- Citations
- 7,640
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Natural Language Processing (Almost) from Scratch
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
NLP from scratch a été publié par NEC Laboratories,Princeton University, dans le pays enregistré comme United States of America, durant November 2011. Cela provient d'une organisation classée comme industry,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language Structure Modeling.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Entraînement et provenance
L'entraînement a consommé un corpus d'environ 852,000,000 jetons de texte
Son critère d'inclusion : highly cited.
Réponses
NLP from scratch — questions courantes
NLP from scratch— 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.
NLP from scratch— 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.
NLP from scratch— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 5M. "The capacity of our network architectures lies mainly in the word lookup table, which contains 50 × 100,000 parameters to train. [...] most of the trainable parameters are located in the lookup tables.". 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.
NLP from scratch— qui l'a créé ?
Il a été publié par NEC Laboratories,Princeton University, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry,Academia.
NLP from scratch— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans November 2011. 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.
NLP from scratch— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language Structure Modeling. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
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.