RL mapping instructions (games)

Pesi chiusi Massachusetts Institute of Technology (MIT) 80.9K parametri August 2009

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
Massachusetts Institute of Technology (MIT)
Tipo di organizzazione
Academia
Paese
United States of America
Pubblicato
1 August 2009
Autori
SRK Branavan, H Chen, LS Zettlemoyer, R Barzilay

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio
Language
Compito
Instruction interpretation

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
80.9K

"We use a policy gradient algorithm to estimate the parameters of a log-linear model for action selection [...] In total, there are 8,094 features [in the Crossblock domain]. [...] This difficulty can be attributed in part to the large branching factor of possible actions at each step — on average, there are [...] 9.78 [actions] in the Crossblock domain"

Dati di addestramento
tokens

Shown at beginning of section 7 Total number of documents is 50, average number of actions per document is 5.86 source: https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize

Come è classificato

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

Citazioni
318

Fonti

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

Riferimento
Reinforcement Learning for Mapping Instructions to Actions
Ultimo aggiornamento
11 February 2026

Cosa significano i numeri

Sfondo

RL mapping instructions (games) è stato pubblicato da Massachusetts Institute of Technology (MIT), nel paese registrato come United States of America, durante August 2009. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di instruction interpretation.

I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.

Risposte

RL mapping instructions (games) — domande comuni

01

RL mapping instructions (games)— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di instruction interpretation. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.

02

RL mapping instructions (games)— 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.

03

RL mapping instructions (games)— è open-source?

La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.

04

RL mapping instructions (games)— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 80.9K. "We use a policy gradient algorithm to estimate the parameters of a log-linear model for action selection [...] In total, there are 8,094 features [in the Crossblock domain]. [...] This difficulty can be attributed in part to the large branching factor of possible actions at each step — on average, there are [...] 9.78 [actions] in the Crossblock domain". 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.

05

RL mapping instructions (games)— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Massachusetts Institute of Technology (MIT), basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia.

06

RL mapping instructions (games)— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in August 2009. 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 11 February 2026

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.