Multipop Adaptive Continuous Stack (WT2)
Brak szacunków
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu nie zostały opublikowane, dlatego nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny wyłącznie poprzez jego dostawcę, a żadna karta graficzna tego nie zmieni.
Na nagraniu
Pełna specyfikacja
Wszystko, co jest dostępne na temat tego modelu. Większość z tego opisuje, jak został wytrenowany, a nie jak działa — przydatny kontekst do oceny, ile pracy w to włożono i jak wypada na tle modeli zbudowanych na innym poziomie skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- DeepMind,University of Oxford
- Typ organizacji
- Industry,Academia
- Kraj
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Opublikowane
- 15 February 2018
- Autorzy
- Dani Yogatama, Yishu Miao, Gabor Melis, Wang Ling, Adhiguna Kuncoro, Chris Dyer, Phil Blunsom
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może zawierać kilka z każdej.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling
Rozmiar
Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Parametry
- 26M
- Dane treningowe
- tokens
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim własnym sprzęcie, co decyduje, czy jakiekolwiek z danych dotyczących karty graficznej na tej stronie mają zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.
- Cytacje
- 63
- Benchmark data
- Multipop Adaptive Continuous Stack (WT2)
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Memory Architectures in Recurrent Neural Network Language Models
- Ostatnia aktualizacja
- 11 February 2026
Co oznaczają liczby
Czym jest ten model
Multipop Adaptive Continuous Stack (WT2) was published by DeepMind,University of Oxford, in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, in February 2018. The organisation is categorised as industry,Academia.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tych, którzy je wyprodukowali, i nie ma lokalnej wersji do uruchomienia.
Odpowiedzi
Multipop Adaptive Continuous Stack (WT2) — Często zadawane pytania
What GPU do I need to run Multipop Adaptive Continuous Stack (WT2)?
None. Multipop Adaptive Continuous Stack (WT2) is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Multipop Adaptive Continuous Stack (WT2) open source?
No. Multipop Adaptive Continuous Stack (WT2) has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Multipop Adaptive Continuous Stack (WT2) have?
Multipop Adaptive Continuous Stack (WT2) has 26M parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Multipop Adaptive Continuous Stack (WT2)?
Multipop Adaptive Continuous Stack (WT2) was published by DeepMind,University of Oxford, based in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, categorised as industry,Academia.
When was Multipop Adaptive Continuous Stack (WT2) released?
Multipop Adaptive Continuous Stack (WT2) was published in February 2018. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Multipop Adaptive Continuous Stack (WT2) used for?
Multipop Adaptive Continuous Stack (WT2) works in Language, and is recorded as handling language modeling. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
W innym kierunku
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, wszystko co będzie ona obsługiwać, Rozpocznij od sprzętu..