n-gram LM

Pesi chiusi University of Cambridge,Carnegie Mellon University (CMU) July 1997

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 Cambridge,Carnegie Mellon University (CMU)
Tipo di organizzazione
Academia,Academia
Paese
United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, United States of America
Pubblicato
1 July 1997
Autori
P Clarkson, R Rosenfeld

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
Supervised

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

Come è classificato

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

Record fiducia
Unknown
Citazioni
954

Fonti

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

Riferimento
Statistical language modeling using the CMU-Cambridge toolkit
Ultimo aggiornamento
28 November 2025

Cosa significano i numeri

Sfondo

n-gram LM è stato pubblicato da University of Cambridge,Carnegie Mellon University (CMU), nel paese registrato come United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durante July 1997. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.

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

Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.

Risposte

n-gram LM — domande comuni

01

n-gram LM— 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.

02

n-gram LM— 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.

03

n-gram LM— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da University of Cambridge,Carnegie Mellon University (CMU), basato su United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.

04

n-gram LM— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in July 1997. 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

n-gram LM— 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

n-gram LM— 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.