ADP-FAIRSEQ+NGRAMRES
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Tsinghua University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Nara Institute of Science and Technology
- Szervezet típusa
- Academia,Academia,Academia
- Ország
- China, Hong Kong, Japan
- Közölt
- 26 October 2022
- Szerzők
- Huayang Li, Deng Cai, Jin Xu, Taro Watanabe
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling, Translation, Text summarization
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Paraméterek
- 247M
- Képzési adatok
- tokens
Table 2
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
- Képzés kód
- Open (non-commercial)
no license specified: https://github.com/ghrua/NgramRes
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Hivatkozások
- 3
- Benchmark adatok
- ADP-FAIRSEQ+NGRAMRES
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- N-gram Is Back: Residual Learning of Neural Text Generation with n-gram Language Model
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
ADP-FAIRSEQ+NGRAMRES ki lett adva által Tsinghua University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Nara Institute of Science and Technology, az országban rögzítve mint China, alatt October 2022. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia,Academia,Academia.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling, Translation, Text summarization.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Válaszok
ADP-FAIRSEQ+NGRAMRES — gyakori kérdések
ADP-FAIRSEQ+NGRAMRES— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
ADP-FAIRSEQ+NGRAMRES— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
ADP-FAIRSEQ+NGRAMRES— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 247M. Table 2. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
ADP-FAIRSEQ+NGRAMRES— Ki készítette ezt?
Kiadta Tsinghua University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Nara Institute of Science and Technology, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia,Academia.
ADP-FAIRSEQ+NGRAMRES— Mikor adták ki?
Kibocsátották a October 2022. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
ADP-FAIRSEQ+NGRAMRES— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling, Translation, Text summarization. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..