ADAPTIVE NLPM
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
- University of Toronto
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- Canada
- Pubblicato
- 8 December 2008
- Autori
- Andriy Mnih, Geoffrey Hinton
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling
- Approccio
- Unsupervised
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
- 12.2M
- Dati di addestramento
- 14,000,000 tokens
None given but it does say " Since each non-leaf node in a tree has its own feature vector, the number of free parameters associated with the tree is linear in this quantity", and the largest model (T7: ADAPATIVE(0.4) x 4) has 121980 of them. The feature vectors are 100-dimensional. I've done the dubious thing of multiplying the two to give an estimate.
"The dataset consists of a 14 million word training set"
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
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 1,297
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- A Scalable Hierarchical Distributed Language Model
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
ADAPTIVE NLPM è stato pubblicato da University of Toronto, nel paese registrato come Canada, durante December 2008. La categoria sotto cui rientra l'editore è 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.
Come è stato addestrato
Il set di addestramento si aggirava attorno a 14,000,000 token di testo
Risposte
ADAPTIVE NLPM — domande comuni
ADAPTIVE NLPM— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 12.2M. None given but it does say " Since each non-leaf node in a tree has its own feature vector, the number of free parameters associated with the tree is linear in this quantity", and the largest model (T7: ADAPATIVE(0.4) x 4) has 121980 of them. The feature vectors are 100-dimensional. I've done the dubious thing of multiplying the two to give an estimate. 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.
ADAPTIVE NLPM— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da University of Toronto, basato su Canada, un'organizzazione categorizzata come academia.
ADAPTIVE NLPM— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in December 2008. 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.
ADAPTIVE NLPM— 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.
ADAPTIVE NLPM— 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.
ADAPTIVE NLPM— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
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.