LSTM + dynamic eval

Zárt súlyok University of Edinburgh 50M Paraméterek September 2017

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
21 September 2017
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

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
50M

table 2

Képzési adatok
90,000,000 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

BSD-2: https://github.com/benkrause/dynamic-evaluation

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

"Dynamic evaluation outperforms existing adaptation approaches in our comparisons. Dynamic evaluation improves the state-of-the-art word-level perplexities on the Penn Treebank and WikiText-2 datasets to 51.1 and 44.3 respectively"

Nyilvántartási bizalom
Likely
Hivatkozások
147
Benchmark adatok
LSTM + dynamic eval

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Dynamic Evaluation of Neural Sequence Models
Utoljára frissítve
25 May 2026

Mit jelentenek a számok

Háttér

LSTM + dynamic eval ki lett adva által University of Edinburgh, az országban rögzítve mint United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, alatt September 2017. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia.

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

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

Mi került a felépítésébe

A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 90,000,000 szöveg tokenjei

Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: sOTA improvement.

Válaszok

LSTM + dynamic eval — gyakori kérdések

01

LSTM + dynamic eval— Nyílt forráskódú?

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

02

LSTM + dynamic eval— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 50M. table 2. 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.

03

LSTM + dynamic eval— Ki készítette ezt?

Kiadta University of Edinburgh, alapján United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.

04

LSTM + dynamic eval— Mikor adták ki?

Kibocsátották a September 2017. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

05

LSTM + dynamic eval— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.

06

LSTM + 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.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 25 May 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..