Gated HORNN (3rd order)
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
- York University
- Organisatietype
- Academia
- Land
- Canada
- Gepubliceerd
- 30 April 2016
- Auteurs
- Rohollah Soltani, Hui Jiang
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
- 9M
- Training gegevens
- 22,400,000 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
- Citaties
- 77
- Benchmarkgegevens
- Gated HORNN (3rd order)
"Both FOFEbased pooling and gated HORNNs have achieved the stateof-the-art performance, i.e., 100 in perplexity on this task. To the best of our knowledge, this is the best reported performance on PTB under the same training condition."
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Higher Order Recurrent Neural Networks
- Laatst bijgewerkt
- 11 February 2026
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
Gated HORNN (3rd order) werd gepubliceerd door York University, in het land geregistreerd als Canada, tijdens April 2016. 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.
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Wat erin ging zitten om het te bouwen
Training verbruikte een corpus van ongeveer 22,400,000 tekstokens
De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: sOTA improvement.
Antwoorden
Gated HORNN (3rd order) — veelgestelde vragen
Gated HORNN (3rd order)— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
Gated HORNN (3rd order)— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 9M. 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.
Gated HORNN (3rd order)— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door York University, gebaseerd op Canada, een organisatie geclassificeerd als academia.
Gated HORNN (3rd order)— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in April 2016. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
Gated HORNN (3rd order)— 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.
Gated HORNN (3rd order)— 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.
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.