AWD-LSTM-MoS+PDR + dynamic evaluation (WT2)
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
- IBM
- Organisatietype
- Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 14 August 2018
- Auteurs
- Siddhartha Brahma
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- 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
- 35M
- Training gegevens
- 2,000,000 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
- Record vertrouwen
- Confident
- Citaties
- 6
- Benchmarkgegevens
- AWD-LSTM-MoS+PDR + dynamic evaluation (WT2)
"our Past Decode Regularization (PDR) method achieves a word level perplexity of 55.6 on the Penn Treebank and 63.5 on the WikiText-2 datasets using a single softmax. We also show gains by using PDR in combination with a mixture-of-softmaxes, achieving a word level perplexity of 53.8 and 60.5 on these datasets. In addition, our method achieves 1.169 bits-per-character on the Penn Treebank Character dataset for character level language modeling. These results constitute a new state-of-the-art in …
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Improved Language Modeling by Decoding the Past
- Laatst bijgewerkt
- 11 February 2026
Wat de cijfers betekenen
Waar het vandaan kwam
AWD-LSTM-MoS+PDR + dynamic evaluation (WT2) werd gepubliceerd door IBM, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens August 2018. De categorie waaronder de uitgever valt is industry.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling.
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Training en herkomst
De trainingsset liep naar ongeveer 2,000,000 tekstokens
Het wordt gevolgd in de onderliggende dataset om één specifieke reden: sOTA improvement.
Antwoorden
AWD-LSTM-MoS+PDR + dynamic evaluation (WT2) — veelgestelde vragen
AWD-LSTM-MoS+PDR + dynamic evaluation (WT2)— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in August 2018. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
AWD-LSTM-MoS+PDR + dynamic evaluation (WT2)— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
AWD-LSTM-MoS+PDR + dynamic evaluation (WT2)— 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.
AWD-LSTM-MoS+PDR + dynamic evaluation (WT2)— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
AWD-LSTM-MoS+PDR + dynamic evaluation (WT2)— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 35M. 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.
AWD-LSTM-MoS+PDR + dynamic evaluation (WT2)— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door IBM, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.
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.