VRNS-RNN-3-3-5
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
- University of Notre Dame
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 4 October 2022
- Szerzők
- Brian DuSell, David Chiang
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling
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
- 1.5M
- Képzési adatok
- 912,344 tokens
- Epochok
- 140
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)
code here, unclear license: https://github.com/bdusell/nondeterministic-stack-rnn
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Hivatkozások
- 5
- Benchmark adatok
- VRNS-RNN-3-3-5
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- The Surprising Computational Power of Nondeterministic Stack RNNs
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
VRNS-RNN-3-3-5 ki lett adva által University of Notre Dame, az országban rögzítve mint United States of America, alatt October 2022. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Mi került a felépítésébe
A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 912,344 szöveg tokenjei
Válaszok
VRNS-RNN-3-3-5 — gyakori kérdések
VRNS-RNN-3-3-5— 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.
VRNS-RNN-3-3-5— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
VRNS-RNN-3-3-5— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 1.5M. 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.
VRNS-RNN-3-3-5— Ki készítette ezt?
Kiadta University of Notre Dame, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
VRNS-RNN-3-3-5— 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.
VRNS-RNN-3-3-5— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
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..