AWD-LSTM + Phrase Induction + finetuning (PTB)

Gesloten gewichten Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC) 24M parameters June 2019

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
Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC)
Organisatietype
Academia,Academia
Land
United States of America
Gepubliceerd
4 June 2019
Auteurs
Hongyin Luo, Lan Jiang, Yonatan Belinkov, James Glass

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein
Language
Taak
Language modeling/generation

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
24M
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
Open source

code, BSD-3 Clause: https://github.com/luohongyin/PILM

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
14
Benchmarkgegevens
AWD-LSTM + Phrase Induction + finetuning

Bronnen

Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie
Improving Neural Language Models by Segmenting, Attending, and Predicting the Future
Laatst bijgewerkt
11 February 2026

Wat de cijfers betekenen

Wat dit model is

AWD-LSTM + Phrase Induction + finetuning (PTB) werd gepubliceerd door Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC), in het land geregistreerd als United States of America, tijdens June 2019. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als academia,Academia.

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling/generation.

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.

Antwoorden

AWD-LSTM + Phrase Induction + finetuning (PTB) — veelgestelde vragen

01

AWD-LSTM + Phrase Induction + finetuning (PTB)— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 24M. 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.

02

AWD-LSTM + Phrase Induction + finetuning (PTB)— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC), gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als academia,Academia.

03

AWD-LSTM + Phrase Induction + finetuning (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.

04

AWD-LSTM + Phrase Induction + finetuning (PTB)— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.

05

AWD-LSTM + Phrase Induction + finetuning (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.

06

AWD-LSTM + Phrase Induction + finetuning (PTB)— is het open-source?

Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 11 February 2026

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.