LSTM+Adam+Lookahead

Pesi chiusi University of Toronto 7.2M parametri July 2019

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
University of Toronto
Tipo di organizzazione
Academia
Paese
Canada
Pubblicato
19 July 2019
Autori
Michael R. Zhang, James Lucas, Geoffrey Hinton, Jimmy Ba

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
7.2M
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

may just be optimizer code, not training code: https://github.com/michaelrzhang/lookahead?tab=readme-ov-file

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Citazioni
850
Dati di benchmark
LSTM+Adam+Lookahead

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento
Lookahead Optimizer: k steps forward, 1 step back
Ultimo aggiornamento
25 May 2026

Cosa significano i numeri

Cosa è questo modello

LSTM+Adam+Lookahead è stato pubblicato da University of Toronto, nel paese registrato come Canada, durante July 2019. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling.

Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.

Risposte

LSTM+Adam+Lookahead — domande comuni

01

LSTM+Adam+Lookahead— 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.

02

LSTM+Adam+Lookahead— è open-source?

No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.

03

LSTM+Adam+Lookahead— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 7.2M. 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.

04

LSTM+Adam+Lookahead— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da University of Toronto, basato su Canada, un'organizzazione categorizzata come academia.

05

LSTM+Adam+Lookahead— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in July 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.

06

LSTM+Adam+Lookahead— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 25 May 2026

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.