Skip-Thoughts

Apri i pesi University of Toronto,Massachusetts Institute of Technology (MIT),CIFAR AI Research June 2015

Nessuna stima

Nessun requisito hardware per questo modello

I pesi di questo modello sono open weight, ma non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri. Ogni figura di memory e velocità parte da quel numero, quindi preferiremmo non mostrare nulla piuttosto che una stima fabbricata..

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,Massachusetts Institute of Technology (MIT),CIFAR AI Research
Tipo di organizzazione
Academia,Academia,Research collective
Paese
Canada, United States of America
Pubblicato
22 June 2015
Autori
Ryan Kiros, Yukun Zhu, Ruslan Salakhutdinov, Richard S. Zemel, Antonio Torralba, Raquel Urtasun, Sanja Fidler

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.

Dati di addestramento
tokens

Table 1

La corsa di addestramento

Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.

Tempo di parete
336 hours (14 days)

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
Open — downloadable
Accesso al modello
Open weights (unrestricted)
Codice di addestramento
Open source

https://github.com/ryankiros/skip-thoughts Apache 2.0

Come è classificato

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

Record fiducia
Confident

Fonti

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

Riferimento
Skip-Thought Vectors
Ultimo aggiornamento
28 November 2025

Cosa significano i numeri

Informazioni su questo modello

Skip-Thoughts è stato pubblicato da University of Toronto,Massachusetts Institute of Technology (MIT),CIFAR AI Research, nel paese registrato come Canada, durante June 2015. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Research collective.

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

I pesi aperti sono ciò che mette questa pagina nel calcolatore piuttosto che solo nel catalogo: è un modello che puoi effettivamente tenere.

Risposte

Skip-Thoughts — domande comuni

01

Skip-Thoughts— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.

02

Skip-Thoughts— Dove posso scaricarlo?

I pesi sono pubblicati, anche se non abbiamo un link al repository per essi. Questo sito calcola i requisiti hardware anziché ospitare file di modello.

03

Skip-Thoughts— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

Non possiamo dire. Ha pesi aperti, ma non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, e ogni calcolo di memoria e velocità parte da quel numero. Preferiremmo non mostrare nulla piuttosto che una stima fabbricata.

04

Skip-Thoughts— è open-source?

I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.

05

Skip-Thoughts— quanti parametri ha?

Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.

06

Skip-Thoughts— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da University of Toronto,Massachusetts Institute of Technology (MIT),CIFAR AI Research, basato su Canada, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Research collective.

07

Skip-Thoughts— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in June 2015. 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.

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.