Gated HORNN (3rd order)
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
- York University
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- Canada
- Opublikowany
- 30 April 2016
- Autorzy
- Rohollah Soltani, Hui Jiang
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
- 9M
- Dane treningowe
- 22,400,000 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
- Cytaty
- 77
- Dane benchmarkowe
- Gated HORNN (3rd order)
"Both FOFEbased pooling and gated HORNNs have achieved the stateof-the-art performance, i.e., 100 in perplexity on this task. To the best of our knowledge, this is the best reported performance on PTB under the same training condition."
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Higher Order Recurrent Neural Networks
- Ostatnio zaktualizowane
- 11 February 2026
Co oznaczają liczby
Tło
Gated HORNN (3rd order) został opublikowany przez York University, w kraju zapisanym jako Canada, podczas April 2016. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako 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.
Co poszło w budowę tego
Trening zużył korpus około 22,400,000 Tokeny tekstu.
Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: sOTA improvement.
Odpowiedzi
Gated HORNN (3rd order) — częste pytania
Gated HORNN (3rd order)— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Gated HORNN (3rd order)— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 9M. 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.
Gated HORNN (3rd order)— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez York University, oparty na Canada, organizacja sklasyfikowana jako academia.
Gated HORNN (3rd order)— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w April 2016. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Gated HORNN (3rd order)— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
Gated HORNN (3rd order)— 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.
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.