Tensorized Transformer (large PTB)
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
- Tianjin University,Microsoft Research Asia,Beijing Institute of Technology
- Organisatietype
- Academia,Industry,Academia
- Land
- China
- Gepubliceerd
- 24 June 2019
- Auteurs
- Xindian Ma, Peng Zhang, Shuai Zhang, Nan Duan, Yuexian Hou, Ming Zhou, Dawei Song
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Language modeling, Translation
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.
- Training gegevens
- tokens
- Epochs
- 30
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA P40
- Gebruikte chips
- 2
- Stroomverbruik
- 1.0 kW
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.
- Record vertrouwen
- Confident
- Citaties
- 194
- Benchmarkgegevens
- Tensorized Transformer (large PTB)
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- A Tensorized Transformer for Language Modeling
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
Tensorized Transformer (large PTB) werd gepubliceerd door Tianjin University,Microsoft Research Asia,Beijing Institute of Technology, in het land geregistreerd als China, tijdens June 2019. De categorie waaronder de uitgever valt is academia,Industry,Academia.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling, Translation.
Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.
Antwoorden
Tensorized Transformer (large PTB) — veelgestelde vragen
Tensorized Transformer (large PTB)— 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.
Tensorized Transformer (large PTB)— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
Tensorized Transformer (large PTB)— hoeveel parameters heeft het?
Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.
Tensorized Transformer (large PTB)— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Tianjin University,Microsoft Research Asia,Beijing Institute of Technology, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als academia,Industry,Academia.
Tensorized Transformer (large PTB)— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in June 2019. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
Tensorized Transformer (large PTB)— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling, Translation. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
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.