H-LSTM+wg+rcp+rcg+wp
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
- Princeton University,Alibaba
- Typ organizacji
- Academia,Industry
- Kraj
- United States of America, China
- Opublikowany
- 30 January 2019
- Autorzy
- Hongxu Yin, Guoyang Chen, Yingmin Li, Shuai Che, Weifeng Zhang, Niraj K. Jha
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.
- parametry
- 800K
- 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.
- Cytaty
- 10
- Dane benchmarkowe
- H-LSTM+wg+rcp+rcg+wp
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Hardware-Guided Symbiotic Training for Compact, Accurate, yet Execution-Efficient LSTM
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
H-LSTM+wg+rcp+rcg+wp został opublikowany przez Princeton University,Alibaba, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas January 2019. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako academia,Industry.
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
H-LSTM+wg+rcp+rcg+wp — częste pytania
H-LSTM+wg+rcp+rcg+wp— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 800K. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
H-LSTM+wg+rcp+rcg+wp— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Princeton University,Alibaba, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia,Industry.
H-LSTM+wg+rcp+rcg+wp— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w January 2019. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
H-LSTM+wg+rcp+rcg+wp— 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.
H-LSTM+wg+rcp+rcg+wp— 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.
H-LSTM+wg+rcp+rcg+wp— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
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.