AWD-LSTM+Behaviorial-Gating

Zárt súlyok University of Southern California 27M Paraméterek August 2019

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 Southern California
Szervezet típusa
Academia
Ország
United States of America
Közölt
31 August 2019
Szerzők
Prashanth Gurunath Shivakumar, Shao-Yen Tseng, Panayiotis Georgiou, Shrikanth Narayanan

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
27M
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
Benchmark adatok
AWD-LSTM+Behaviorial-Gating

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Behavior Gated Language Models
Utoljára frissítve
28 November 2025

Mit jelentenek a számok

Erről a modelről

AWD-LSTM+Behaviorial-Gating ki lett adva által University of Southern California, az országban rögzítve mint United States of America, alatt August 2019. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia.

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.

Hogyan lett betanítva

Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 929,000 szöveg tokenjei

Válaszok

AWD-LSTM+Behaviorial-Gating — gyakori kérdések

01

AWD-LSTM+Behaviorial-Gating— Ki készítette ezt?

Kiadta University of Southern California, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.

02

AWD-LSTM+Behaviorial-Gating— Mikor adták ki?

Kibocsátották a August 2019. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

03

AWD-LSTM+Behaviorial-Gating— 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.

04

AWD-LSTM+Behaviorial-Gating— 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.

05

AWD-LSTM+Behaviorial-Gating— Nyílt forráskódú?

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

06

AWD-LSTM+Behaviorial-Gating— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 27M. 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.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 28 November 2025

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..