Transformer-XL DeFINE (107M)
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 Washington
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 27 November 2019
- Szerzők
- Sachin Mehta, Rik Koncel-Kedziorski, Mohammad Rastegari, Hannaneh Hajishirzi
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling, Translation
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
- 107.4M
- Képzési adatok
- tokens
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 11GB
- Használt chipek
- 4
- Teljesítményfogyasztás
- 2.0 kW
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
- 29
- Benchmark adatok
- Transformer-XL DeFINE (107M)
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- DeFINE: DEep Factorized INput Token Embeddings for Neural Sequence Modeling
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
Transformer-XL DeFINE (107M) ki lett adva által University of Washington, az országban rögzítve mint United States of America, alatt November 2019. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling, Translation.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Válaszok
Transformer-XL DeFINE (107M) — gyakori kérdések
Transformer-XL DeFINE (107M)— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling, Translation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
Transformer-XL DeFINE (107M)— 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.
Transformer-XL DeFINE (107M)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Transformer-XL DeFINE (107M)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 107.4M. 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.
Transformer-XL DeFINE (107M)— Ki készítette ezt?
Kiadta University of Washington, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
Transformer-XL DeFINE (107M)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a November 2019. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
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..