AWD-LSTM + Phrase Induction + finetuning (PTB)

Zárt súlyok Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC) 24M Paraméterek June 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
Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC)
Szervezet típusa
Academia,Academia
Ország
United States of America
Közölt
4 June 2019
Szerzők
Hongyin Luo, Lan Jiang, Yonatan Belinkov, James Glass

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
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

code, BSD-3 Clause: https://github.com/luohongyin/PILM

Hogyan van besorolva

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

Nyilvántartási bizalom
Confident
Hivatkozások
14
Benchmark adatok
AWD-LSTM + Phrase Induction + finetuning

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Improving Neural Language Models by Segmenting, Attending, and Predicting the Future
Utoljára frissítve
11 February 2026

Mit jelentenek a számok

Mit jelent ez a modell

AWD-LSTM + Phrase Induction + finetuning (PTB) ki lett adva által Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC), az országban rögzítve mint United States of America, alatt June 2019. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia,Academia.

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

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

Válaszok

AWD-LSTM + Phrase Induction + finetuning (PTB) — gyakori kérdések

01

AWD-LSTM + Phrase Induction + finetuning (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.

02

AWD-LSTM + Phrase Induction + finetuning (PTB)— Ki készítette ezt?

Kiadta Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC), alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.

03

AWD-LSTM + Phrase Induction + finetuning (PTB)— Mikor adták ki?

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

04

AWD-LSTM + Phrase Induction + finetuning (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.

05

AWD-LSTM + Phrase Induction + finetuning (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.

06

AWD-LSTM + Phrase Induction + finetuning (PTB)— Nyílt forráskódú?

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

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 11 February 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..