AWD-LSTM
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
- DeepMind,University of Oxford
- Tipo di organizzazione
- Industry,Academia
- Paese
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Pubblicato
- 18 July 2017
- Autori
- Gábor Melis, Chris Dyer, Phil Blunsom
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling
- Numerical format
- FP32
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
- 24M
- Dati di addestramento
- 2,000,000 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
- 555
- Benchmark data
- AWD-LSTM
"We establish a new state of the art on the Penn Treebank and Wikitext-2 corpora"
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- On the State of the Art of Evaluation in Neural Language Models
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Background
AWD-LSTM was published by DeepMind,University of Oxford, in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, in July 2017. The organisation is categorised as industry,Academia.
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.
Come è stato addestrato
The training set ran to roughly 2,000,000 tokens.
Its inclusion criterion is sOTA improvement.
Risposte
AWD-LSTM — Domande frequenti
Is AWD-LSTM open source?
No. AWD-LSTM has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does AWD-LSTM have?
AWD-LSTM has 24M 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 AWD-LSTM?
AWD-LSTM was published by DeepMind,University of Oxford, based in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, categorised as industry,Academia.
When was AWD-LSTM released?
AWD-LSTM was published in July 2017. 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 AWD-LSTM used for?
AWD-LSTM works in Language, and is recorded as handling language modeling. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
What GPU do I need to run AWD-LSTM?
None. AWD-LSTM 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.