Neural cache model (size=2000) (300M)

Zárt súlyok Facebook AI Research 300M Paraméterek December 2016

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
Facebook AI Research
Szervezet típusa
Industry
Ország
United States of America, France
Közölt
13 December 2016
Szerzők
Edouard Grave, Armand Joulin, Nicolas Usunier

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
300M
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
Unreleased

Hogyan van besorolva

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

Hivatkozások
308
Benchmark adatok
Neural cache model (size=2000) (300M)

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Improving Neural Language Models with a Continuous Cache
Utoljára frissítve
25 May 2026

Mit jelentenek a számok

Háttér

Neural cache model (size=2000) (300M) ki lett adva által Facebook AI Research, az országban rögzítve mint United States of America, alatt December 2016. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.

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.

Válaszok

Neural cache model (size=2000) (300M) — gyakori kérdések

01

Neural cache model (size=2000) (300M)— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 300M. 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

Neural cache model (size=2000) (300M)— Ki készítette ezt?

Kiadta Facebook AI Research, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

03

Neural cache model (size=2000) (300M)— Mikor adták ki?

Kibocsátották a December 2016. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

04

Neural cache model (size=2000) (300M)— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.

05

Neural cache model (size=2000) (300M)— 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

Neural cache model (size=2000) (300M)— Nyílt forráskódú?

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

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..