Amended-DARTS
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
- Tsinghua University,Huawei,Tongji University
- Tipo di organizzazione
- Academia,Industry,Academia
- Paese
- China
- Pubblicato
- 25 October 2019
- Autori
- Kaifeng Bi, Changping Hu, Lingxi Xie, Xin Chen, Longhui Wei, Qi Tian
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Neural Architecture Search - NAS, 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
- 23M
- 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
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Citazioni
- 54
- Dati di benchmark
- Amended-DARTS
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Stabilizing DARTS with Amended Gradient Estimation on Architectural Parameters
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
Amended-DARTS è stato pubblicato da Tsinghua University,Huawei,Tongji University, nel paese registrato come China, durante October 2019. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia,Industry,Academia.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di neural Architecture Search - NAS, Language modeling.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Risposte
Amended-DARTS — domande comuni
Amended-DARTS— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in October 2019. 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.
Amended-DARTS— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di neural Architecture Search - NAS, Language modeling. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
Amended-DARTS— 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.
Amended-DARTS— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Amended-DARTS— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 23M. 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.
Amended-DARTS— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Tsinghua University,Huawei,Tongji University, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia,Industry,Academia.
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.