λ-WASP
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
- UT Austin
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 1 June 2007
- Autori
- YW Wong, R Mooney
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language Structure 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 summarizes the results at the end of the learning curves (792 training examples for λWASP, WASP and SCISSOR, 600 for Z&C)"
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- SOTA improvement
- Citazioni
- 383
"The resulting parser is shown to be the bestperforming system so far in a database query domain" "The result is a robust semantic parser for predicate logic, and it is the best-performing system so far in the GEOQUERY domain."
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Learning Synchronous Grammars for Semantic Parsing with Lambda Calculus
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
λ-WASP è stato pubblicato da UT Austin, nel paese registrato come United States of America, durante June 2007. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language Structure Modeling.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: sOTA improvement.
Risposte
λ-WASP — domande comuni
λ-WASP— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language Structure Modeling. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
λ-WASP— 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.
λ-WASP— 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.
λ-WASP— 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.
λ-WASP— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da UT Austin, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia.
λ-WASP— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in June 2007. 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.
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.