BERT-Large-CAS (WT103)
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
- Amazon
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 20 April 2019
- Szerzők
- Chenguang Wang, Mu Li, Alexander J. Smola
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Neural Architecture Search - NAS, Language modeling
- Alapmodell
- BERT-Large
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
- 340M
- Képzési adatok
- 103,000,000 tokens
- Epochok
- 50
Taken from Bert paper.
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 (non-commercial)
code, no license specified: https://github.com/cgraywang/gluon-nlp-1/tree/lmtransformer/scripts/language_model
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 139
- Benchmark adatok
- BERT-Large-CAS (WT103)
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Language Models with Transformers
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
BERT-Large-CAS (WT103) ki lett adva által Amazon, az országban rögzítve mint United States of America, alatt April 2019. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása neural Architecture Search - NAS, Language modeling.
A kiindulópontja egy meglévő alapmodell volt, BERT-Large. Ezért osztja a bázismodell általános formáját és méretét.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Képzés és származás
A tanító készlet kb. futott 103,000,000 szöveg tokenjei
Válaszok
BERT-Large-CAS (WT103) — gyakori kérdések
BERT-Large-CAS (WT103)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
BERT-Large-CAS (WT103)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 340M. Taken from Bert paper. 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.
BERT-Large-CAS (WT103)— Ki készítette ezt?
Kiadta Amazon, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
BERT-Large-CAS (WT103)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a April 2019. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
BERT-Large-CAS (WT103)— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot neural Architecture Search - NAS, 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.
BERT-Large-CAS (WT103)— 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.
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..