AWD-LSTM

Zamknięte wagi DeepMind,University of Oxford 24M parametry July 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
DeepMind,University of Oxford
Typ organizacji
Industry,Academia
Kraj
United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
Opublikowany
18 July 2017
Autorzy
Gábor Melis, Chris Dyer, Phil Blunsom

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena
Language
Zadanie
Language modeling
Format numeryczny
FP32

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

parametry
24M
Dane treningowe
2,000,000 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.

Dlaczego to jest śledzone
SOTA improvement

"We establish a new state of the art on the Penn Treebank and Wikitext-2 corpora"

Zapisz pewność
Confident
Cytaty
555
Dane benchmarkowe
AWD-LSTM

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
On the State of the Art of Evaluation in Neural Language Models
Ostatnio zaktualizowane
28 November 2025

Co oznaczają liczby

Tło

AWD-LSTM został opublikowany przez DeepMind,University of Oxford, w kraju zapisanym jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, podczas July 2017. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry,Academia.

Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling.

Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.

Jak to zostało wytrenowane

Zbiór treningowy trwał około 2,000,000 Tokeny tekstu.

Kryterium włączenia: sOTA improvement.

Odpowiedzi

AWD-LSTM — częste pytania

01

AWD-LSTM— czy jest open weight?

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

02

AWD-LSTM— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 24M. 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.

03

AWD-LSTM— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez DeepMind,University of Oxford, oparty na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizacja sklasyfikowana jako industry,Academia.

04

AWD-LSTM— kiedy to zostało wydane?

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

05

AWD-LSTM— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.

06

AWD-LSTM— 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.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

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.