Frage-AWD-LSTM-MemoryAug-NeuralCache (PTB)

Zárt súlyok Johns Hopkins University,Xiaomi Corp 24M Paraméterek September 2020

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
Johns Hopkins University,Xiaomi Corp
Szervezet típusa
Academia,Industry
Ország
United States of America, China
Közölt
29 September 2020
Szerzők
Ke Li, Daniel Povey, Sanjeev Khudanpur

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
24M
Képzési adatok
929,000 tokens

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
Unreleased

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom
Confident
Hivatkozások
5
Benchmark adatok
Frage-AWD-LSTM-MemoryAug-NeuralCache (PTB)

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Neural Language Modeling With Implicit Cache Pointers
Utoljára frissítve
25 May 2026

Mit jelentenek a számok

Honnan jött

Frage-AWD-LSTM-MemoryAug-NeuralCache (PTB) ki lett adva által Johns Hopkins University,Xiaomi Corp, az országban rögzítve mint United States of America, alatt September 2020. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia,Industry.

Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling.

Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.

Hogyan lett betanítva

A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 929,000 szöveg tokenjei

Válaszok

Frage-AWD-LSTM-MemoryAug-NeuralCache (PTB) — gyakori kérdések

01

Frage-AWD-LSTM-MemoryAug-NeuralCache (PTB)— Mikor adták ki?

Kibocsátották a September 2020. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

02

Frage-AWD-LSTM-MemoryAug-NeuralCache (PTB)— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.

03

Frage-AWD-LSTM-MemoryAug-NeuralCache (PTB)— 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.

04

Frage-AWD-LSTM-MemoryAug-NeuralCache (PTB)— Nyílt forráskódú?

Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.

05

Frage-AWD-LSTM-MemoryAug-NeuralCache (PTB)— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 24M. 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.

06

Frage-AWD-LSTM-MemoryAug-NeuralCache (PTB)— Ki készítette ezt?

Kiadta Johns Hopkins University,Xiaomi Corp, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Industry.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 25 May 2026

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..