LSTM-300units

Pesi chiusi RWTH Aachen University 12M parametri September 2012

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
RWTH Aachen University
Tipo di organizzazione
Academia
Paese
Germany
Pubblicato
1 September 2012
Autori
Martin Sundermeyer, Ralf Schlüter, Hermann Ney

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
12M
Dati di addestramento
929,000 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
2,503
Dati di benchmark
LSTM-300units

Fonti

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

Riferimento
LSTM Neural Networks for Language Modeling
Ultimo aggiornamento
28 November 2025

Cosa significano i numeri

Da dove è venuto

LSTM-300units è stato pubblicato da RWTH Aachen University, nel paese registrato come Germany, durante September 2012. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia.

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

Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.

Addestramento e provenienza

L'addestramento ha consumato un corpus di circa 929,000 token di testo

Risposte

LSTM-300units — domande comuni

01

LSTM-300units— è open-source?

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

02

LSTM-300units— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 12M. 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.

03

LSTM-300units— chi l'ha creato?

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

04

LSTM-300units— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in September 2012. 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.

05

LSTM-300units— 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.

06

LSTM-300units— 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.

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.