Transformer-XL + RMS dynamic eval
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 Edinburgh
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Közölt
- 17 April 2019
- Szerzők
- Ben Krause, Emmanuel Kahembwe, Iain Murray, Steve Renals
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
- 257M
- Képzési adatok
- 103,000,000 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
- Open source
Apache for code: https://github.com/benkrause/dynamiceval-transformer wt103 train script: https://github.com/benkrause/dynamiceval-transformer/blob/master/tf/sota/wt103.sh
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 47
- Benchmark adatok
- Transformer-XL + RMS dynamic eval
"By applying dynamic evaluation to Transformer-XL models, we improve the state of the art on enwik8 from 0.99 to 0.94 bits/char, text8 from 1.08 to 1.04 bits/char, and WikiText-103 from 18.3 to 16.4 perplexity points."
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Dynamic Evaluation of Transformer Language Models
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Transformer-XL + RMS dynamic eval ki lett adva által University of Edinburgh, az országban rögzítve mint United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, alatt April 2019. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia.
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 103,000,000 szöveg tokenjei
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: sOTA improvement.
Válaszok
Transformer-XL + RMS dynamic eval — gyakori kérdések
Transformer-XL + RMS dynamic eval— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation. 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 + RMS dynamic eval— 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 + RMS dynamic eval— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Transformer-XL + RMS dynamic eval— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 257M. 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 + RMS dynamic eval— Ki készítette ezt?
Kiadta University of Edinburgh, alapján United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
Transformer-XL + RMS dynamic eval— 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.
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..