TCAN (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
- Nanjing University,Ant Group
- Tipo di organizzazione
- Academia,Industry
- Paese
- China
- Pubblicato
- 28 February 2020
- Autori
- Hongyan Hao, Yan Wang, Yudi Xia, Jian Zhao, Furao Shen
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato 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 la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 33M
- Dati di addestramento
- 2,000,000 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
- Open source
MIT license for code: https://github.com/haohy/TCAN
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- SOTA improvement
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 47
- Dati di benchmark
- Temporal Convolutional Attention-based Network(TCAN) (WT2)
"We improve the state-of-theart results of ... 9.20 on WikiText-2"
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Temporal Convolutional Attention-based Network For Sequence Modeling
- Ultimo aggiornamento
- 11 February 2026
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
TCAN (WT2) è stato pubblicato da Nanjing University,Ant Group, nel paese registrato come China, durante February 2020. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia,Industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Addestramento e provenienza
Il set di addestramento si aggirava attorno a 2,000,000 token di testo
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: sOTA improvement.
Risposte
TCAN (WT2) — domande comuni
TCAN (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.
TCAN (WT2)— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
TCAN (WT2)— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 33M. 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.
TCAN (WT2)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Nanjing University,Ant Group, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia,Industry.
TCAN (WT2)— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in February 2020. 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.
TCAN (WT2)— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling. 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.