TF-LM-discourse LSTM (PTB)

Open gewichten ESAT - PSI May 2018

Geen schatting

Geen hardware-eisen voor dit model

Dit model's gewichten zijn open-source, maar er is geen parameter aantal gepubliceerd. Elk geheugen- en snelheidsfiguur begint vanaf dat nummer, dus we geven liever niets weer dan een gefabriceerde schatting..

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
ESAT - PSI
Organisatietype
Academia
Land
Belgium
Gepubliceerd
1 May 2018
Auteurs
Lyan Verwimp, Hugo Van hamme, Patrick Wambacq

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.

Training gegevens
tokens
Epochs
39

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
Open — downloadable
Toegang tot model
Open weights (unrestricted)
Training code
Open source

code and weights, MIT license: https://github.com/lverwimp/tf-lm

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
Unknown
Citaties
12
Benchmarkgegevens
TF-LM-discourse LSTM (PTB)

Bronnen

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

Referentie
TF-LM: TensorFlow-based Language Modeling Toolkit
Laatst bijgewerkt
11 February 2026

Wat de cijfers betekenen

Achtergrond

TF-LM-discourse LSTM (PTB) werd gepubliceerd door ESAT - PSI, in het land geregistreerd als Belgium, tijdens May 2018. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als academia.

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

Het feit dat de gewichten open zijn, is wat deze pagina in de calculator plaatst in plaats van alleen in de catalogus: het is een model dat je daadwerkelijk kunt vasthouden.

Antwoorden

TF-LM-discourse LSTM (PTB) — veelgestelde vragen

01

TF-LM-discourse LSTM (PTB)— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

We kunnen niets zeggen. Het heeft open weights, maar er is geen parameter telling gepubliceerd voor het, en elke memory en snelheid berekening begint vanaf dat nummer. We tonen liever niets dan een gefabriceerde schatting.

02

TF-LM-discourse LSTM (PTB)— is het open-source?

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.

03

TF-LM-discourse LSTM (PTB)— hoeveel parameters heeft het?

Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.

04

TF-LM-discourse LSTM (PTB)— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door ESAT - PSI, gebaseerd op Belgium, een organisatie geclassificeerd als academia.

05

TF-LM-discourse LSTM (PTB)— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in May 2018. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

06

TF-LM-discourse LSTM (PTB)— 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.

07

TF-LM-discourse LSTM (PTB)— waar kan ik het downloaden?

De gewichten zijn gepubliceerd, hoewel we geen repositorylink daarvoor hebben. Deze site berekent hardwarevereisten in plaats van modelbestanden te hosten.

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.