DEQ-TrellisNet (PTB)
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
- Carnegie Mellon University (CMU),Intel Labs
- Szervezet típusa
- Academia,Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 3 September 2019
- Szerzők
- Shaojie Bai, J. Zico Kolter, Vladlen Koltun
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling/generation
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
repo but no code for TrellisNet https://github.com/locuslab/deq/tree/master/DEQ-Sequence
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 873
- Benchmark adatok
- DEQ-TrellisNet
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Deep Equilibrium Models
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
DEQ-TrellisNet (PTB) ki lett adva által Carnegie Mellon University (CMU),Intel Labs, az országban rögzítve mint United States of America, alatt September 2019. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia,Industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Mi került a felépítésébe
A tanító készlet kb. futott 929,000 szöveg tokenjei
Válaszok
DEQ-TrellisNet (PTB) — gyakori kérdések
DEQ-TrellisNet (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.
DEQ-TrellisNet (PTB)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
DEQ-TrellisNet (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.
DEQ-TrellisNet (PTB)— Ki készítette ezt?
Kiadta Carnegie Mellon University (CMU),Intel Labs, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Industry.
DEQ-TrellisNet (PTB)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a September 2019. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
DEQ-TrellisNet (PTB)— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation. 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..