LSTM-MemoryAug (PTB)
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul vostro hardware a qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore, e nessuna scheda grafica può cambiare questo.
In registrazione
Specifiche complete
Tutto ciò che riguarda questo modello. La maggior parte delle informazioni descrive come è stato addestrato piuttosto che come viene eseguito — un contesto utile per valutare la quantità di lavoro impiegata e come si confronta con modelli realizzati su scala diversa.
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Johns Hopkins University,Xiaomi Corp
- Tipo di organizzazione
- Academia,Industry
- Paese
- United States of America, China
- Pubblicato
- 29 September 2020
- Autori
- Ke Li, Daniel Povey, Sanjeev Khudanpur
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Parametri
- 13.3M
- Dati di addestramento
- 929,000 tokens
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e eseguirlo sul tuo hardware, il che decide se una delle cifre della scheda grafica su questa pagina si applica.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Registrare fiducia
- Confident
- Citazioni
- 5
- Benchmark data
- LSTM-MemoryAug (PTB)
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Neural Language Modeling With Implicit Cache Pointers
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Where it came from
LSTM-MemoryAug (PTB) was published by Johns Hopkins University,Xiaomi Corp, in United States of America, in September 2020. It comes out of academia,Industry.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Cosa ci è voluto per costruirlo
The training set ran to roughly 929,000 tokens.
Risposte
LSTM-MemoryAug (PTB) — Domande frequenti
Is LSTM-MemoryAug (PTB) open source?
No. LSTM-MemoryAug (PTB) has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does LSTM-MemoryAug (PTB) have?
LSTM-MemoryAug (PTB) has 13.3M parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created LSTM-MemoryAug (PTB)?
LSTM-MemoryAug (PTB) was published by Johns Hopkins University,Xiaomi Corp, based in United States of America, categorised as academia,Industry.
When was LSTM-MemoryAug (PTB) released?
LSTM-MemoryAug (PTB) was published in September 2020. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is LSTM-MemoryAug (PTB) used for?
LSTM-MemoryAug (PTB) works in Language, and is recorded as handling language modeling. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
What GPU do I need to run LSTM-MemoryAug (PTB)?
None. LSTM-MemoryAug (PTB) is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
L'altra direzione
Guardando la questione dall'altra parte?
Questa pagina inizia dal modello. Se possedete già una scheda e desiderate conoscere tutto ciò che può eseguire, inizia dall'hardware invece.