TransformerXL-LayerFusion-CA
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- University of Liverpool,University of Southern California
- Typ organizacji
- Academia,Academia
- Kraj
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, United States of America
- Opublikowany
- 29 July 2020
- Autorzy
- James O' Neill, Greg Ver Steeg, Aram Galstyan
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- tokens
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Unknown
- Cytaty
- 7
- Dane benchmarkowe
- TransformerXL-LayerFusion-CA
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Compressing Deep Neural Networks via Layer Fusion
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Tło
TransformerXL-LayerFusion-CA został opublikowany przez University of Liverpool,University of Southern California, w kraju zapisanym jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, podczas July 2020. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia,Academia.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Odpowiedzi
TransformerXL-LayerFusion-CA — częste pytania
TransformerXL-LayerFusion-CA— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
TransformerXL-LayerFusion-CA— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
TransformerXL-LayerFusion-CA— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
TransformerXL-LayerFusion-CA— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez University of Liverpool,University of Southern California, oparty na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia.
TransformerXL-LayerFusion-CA— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w July 2020. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
TransformerXL-LayerFusion-CA— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.