Word-Independent-SRNN+KN5

Pesi chiusi Saarland University 5.3M parametri March 2017

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
Saarland University
Tipo di organizzazione
Academia
Paese
Germany
Pubblicato
23 March 2017
Autori
Youssef Oualil, Clayton Greenberg, Mittul Singh, Dietrich Klakow

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
5.3M
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
7
Dati di benchmark
Word-Independent-SRNN+KN5

Fonti

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

Riferimento
Sequential Recurrent Neural Networks for Language Modeling
Ultimo aggiornamento
28 November 2025

Cosa significano i numeri

Da dove è venuto

Word-Independent-SRNN+KN5 è stato pubblicato da Saarland University, nel paese registrato come Germany, durante March 2017. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia.

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.

Risposte

Word-Independent-SRNN+KN5 — domande comuni

01

Word-Independent-SRNN+KN5— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Saarland University, basato su Germany, un'organizzazione categorizzata come academia.

02

Word-Independent-SRNN+KN5— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in March 2017. 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.

03

Word-Independent-SRNN+KN5— 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.

04

Word-Independent-SRNN+KN5— 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.

05

Word-Independent-SRNN+KN5— è open-source?

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

06

Word-Independent-SRNN+KN5— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 5.3M. 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

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.