Char-CNN-BiLSTM
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
- Capital One
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 13 June 2019
- Autori
- Chris Larson, Tarek Lahlou, Diana Mingels, Zachary Kulis, Erik Mueller
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.
- 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.
- Perché viene tracciato
- SOTA improvement
- Registrare fiducia
- Confident
- Citazioni
- 2
- Benchmark data
- Char-CNN-BiLSTM
"Notably, our language model achieves a test perplexity of 37.49 on PTB, which to our knowledge is state-of-the-art among models trained only on PTB."
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Telephonetic: Making Neural Language Models Robust to ASR and Semantic Noise
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
Char-CNN-BiLSTM was published by Capital One, in United States of America, in June 2019. industry is the category the publisher falls under.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda grafica cambia ciò.
Cosa ci è voluto per costruirlo
Around 929,000 tokens went into training it.
Its inclusion criterion is sOTA improvement.
Risposte
Char-CNN-BiLSTM — Domande frequenti
Is Char-CNN-BiLSTM open source?
No. Char-CNN-BiLSTM has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Char-CNN-BiLSTM have?
No parameter count has been published for Char-CNN-BiLSTM, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created Char-CNN-BiLSTM?
Char-CNN-BiLSTM was published by Capital One, based in United States of America, categorised as industry.
When was Char-CNN-BiLSTM released?
Char-CNN-BiLSTM was published in June 2019. 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 Char-CNN-BiLSTM used for?
Char-CNN-BiLSTM works in Language, and is recorded as handling language modeling. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
What GPU do I need to run Char-CNN-BiLSTM?
None. Char-CNN-BiLSTM 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.