NMM(LSTM+RNN)

Zamknięte wagi Saarland University 5.2M parametry August 2017

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
Saarland University
Typ organizacji
Academia
Kraj
Germany
Opublikowany
23 August 2017
Autorzy
Youssef Oualil, Dietrich Klakow

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
5.2M
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
NMM(LSTM+RNN)

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
A Neural Network Approach for Mixing Language Models
Ostatnio zaktualizowane
11 February 2026

Co oznaczają liczby

O tym modelu

NMM(LSTM+RNN) został opublikowany przez Saarland University, w kraju zapisanym jako Germany, podczas August 2017. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako 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

NMM(LSTM+RNN) — częste pytania

01

NMM(LSTM+RNN)— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w August 2017. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

02

NMM(LSTM+RNN)— 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.

03

NMM(LSTM+RNN)— 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.

04

NMM(LSTM+RNN)— czy jest open weight?

Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.

05

NMM(LSTM+RNN)— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 5.2M. 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.

06

NMM(LSTM+RNN)— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Saarland University, oparty na Germany, organizacja sklasyfikowana jako academia.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 11 February 2026

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.