EN^2AS with performance reward
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- Beijing Institute of Technology,University of Technology Sydney,Monash University
- Organisatietype
- Academia,Academia,Academia
- Land
- China, Australia
- Gepubliceerd
- 22 July 2019
- Auteurs
- Miao Zhang, Huiqi Li, Shirui Pan, Taoping Liu, Steven Su
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Neural Architecture Search - NAS, Language modeling
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 23M
- Training gegevens
- tokens
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Closed — provider access only
- Toegang tot model
- Unreleased
- Training code
- Unreleased
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Waarom het wordt gevolgd
- SOTA improvement
- Citaties
- 1
- Benchmarkgegevens
- EN^2AS with performance reward
Table 2
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Efficient Novelty-Driven Neural Architecture Search
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
EN^2AS with performance reward werd gepubliceerd door Beijing Institute of Technology,University of Technology Sydney,Monash University, in het land geregistreerd als China, tijdens July 2019. De categorie waaronder de uitgever valt is academia,Academia,Academia.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van neural Architecture Search - NAS, Language modeling.
Dit is een gesloten model: de getrainde waarden zijn bij degene gebleven die ze geproduceerd hebben, en er is geen lokale versie om te draaien.
Wat erin ging zitten om het te bouwen
De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: sOTA improvement.
Antwoorden
EN^2AS with performance reward — veelgestelde vragen
EN^2AS with performance reward— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 23M. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
EN^2AS with performance reward— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Beijing Institute of Technology,University of Technology Sydney,Monash University, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als academia,Academia,Academia.
EN^2AS with performance reward— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in July 2019. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
EN^2AS with performance reward— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van neural Architecture Search - NAS, Language modeling. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.
EN^2AS with performance reward— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
EN^2AS with performance reward— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.