TCAN (WT2)
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
- Nanjing University,Ant Group
- Szervezet típusa
- Academia,Industry
- Ország
- China
- Közölt
- 28 February 2020
- Szerzők
- Hongyan Hao, Yan Wang, Yudi Xia, Jian Zhao, Furao Shen
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
- 33M
- Képzési adatok
- 2,000,000 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
- Open source
MIT license for code: https://github.com/haohy/TCAN
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 47
- Benchmark adatok
- Temporal Convolutional Attention-based Network(TCAN) (WT2)
"We improve the state-of-theart results of ... 9.20 on WikiText-2"
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Temporal Convolutional Attention-based Network For Sequence Modeling
- Utoljára frissítve
- 11 February 2026
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
TCAN (WT2) ki lett adva által Nanjing University,Ant Group, az országban rögzítve mint China, alatt February 2020. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,Industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Képzés és származás
A tanító készlet kb. futott 2,000,000 szöveg tokenjei
Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: sOTA improvement.
Válaszok
TCAN (WT2) — gyakori kérdések
TCAN (WT2)— 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.
TCAN (WT2)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
TCAN (WT2)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 33M. 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.
TCAN (WT2)— Ki készítette ezt?
Kiadta Nanjing University,Ant Group, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Industry.
TCAN (WT2)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a February 2020. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
TCAN (WT2)— 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..