Layer Normalization: The Attentive Reader
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
- University of Toronto
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- Canada
- Opublikowane
- 21 July 2016
- Autorzy
- Jimmy Lei Ba, Jamie Ryan Kiros, Geoffrey E. Hinton
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może zawierać kilka z każdej.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Question answering
- Model bazowy
- The Attentive Reader
Rozmiar
Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- tokens
Jak jest klasyfikowane
Etykiety stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.
- Zaufanie do nagrania
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Layer Normalization
- Ostatnia aktualizacja
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Czym jest ten model
Layer Normalization: The Attentive Reader was published by University of Toronto, in Canada, in July 2016. The organisation is categorised as academia.
It works in Language, and is recorded as doing question answering.
It builds on The Attentive Reader, which is why it shares that model's general shape and size.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żadna karta graficzna tego nie zmieni.
Odpowiedzi
Layer Normalization: The Attentive Reader — Często zadawane pytania
What is Layer Normalization: The Attentive Reader used for?
Layer Normalization: The Attentive Reader works in Language, and is recorded as handling question answering. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
What GPU do I need to run Layer Normalization: The Attentive Reader?
None. Layer Normalization: The Attentive Reader 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 Layer Normalization: The Attentive Reader open source?
The licensing for Layer Normalization: The Attentive Reader was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does Layer Normalization: The Attentive Reader have?
No parameter count has been published for Layer Normalization: The Attentive Reader, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created Layer Normalization: The Attentive Reader?
Layer Normalization: The Attentive Reader was published by University of Toronto, based in Canada, categorised as academia.
When was Layer Normalization: The Attentive Reader released?
Layer Normalization: The Attentive Reader was published in July 2016. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
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..