Transformer-XL + AutoDropout (WT2)
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Google Brain,Carnegie Mellon University (CMU)
- Tipo di organizzazione
- Industry,Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 5 January 2021
- Autori
- Hieu Pham, Quoc V. Le
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling, Translation
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 35M
- Dati di addestramento
- tokens
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Unreleased
404: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/auto_dropout
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Citazioni
- 63
- Dati di benchmark
- Transformer-XL + AutoDropout (WT2)
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- AutoDropout: Learning Dropout Patterns to Regularize Deep Networks
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Sfondo
Transformer-XL + AutoDropout (WT2) è stato pubblicato da Google Brain,Carnegie Mellon University (CMU), nel paese registrato come United States of America, durante January 2021. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry,Academia.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling, Translation.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Risposte
Transformer-XL + AutoDropout (WT2) — domande comuni
Transformer-XL + AutoDropout (WT2)— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
Transformer-XL + AutoDropout (WT2)— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Transformer-XL + AutoDropout (WT2)— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 35M. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
Transformer-XL + AutoDropout (WT2)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google Brain,Carnegie Mellon University (CMU), basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry,Academia.
Transformer-XL + AutoDropout (WT2)— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in January 2021. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
Transformer-XL + AutoDropout (WT2)— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling, Translation. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.