The Attentive Reader
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu są OPEN, ale nie opublikowano liczby parametrów. Każda figura dotycząca MEMORY i prędkości zaczyna się od tej liczby, więc wolelibyśmy nic nie pokazywać niż wymyśloną estymację..
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
- Google DeepMind
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 19 November 2015
- Autorzy
- Karl Moritz Hermann, Tomáš Kočiský, Edward Grefenstette, Lasse Espeholt, Will Kay, Mustafa Suleyman, Phil Blunsom
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Question answering
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- tokens
Table 1 shows statistics of documents and queries used to construct examples. Training examples are document-query-answer pairs Estimating query-answer pairs at ~30 tokens Total tokens: CNN: (762+30)*380000=300960000 Daily Mail: (812+30)*880000=740960000 Total: 1041920000
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
- Open — downloadable
- Dostęp do modelu
- Open weights (unrestricted)
- Kod treningowy
- Open source
https://github.com/cooijmanstim/Attentive_reader/tree/bn BSD 3-Clause "New" or "Revised" License
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Teaching Machines to Read and Comprehend
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
The Attentive Reader został opublikowany przez Google DeepMind, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas November 2015. Kategoria, do której należy wydawca, to industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie question answering.
Otwarte wagi to powód, dla którego ta strona znajduje się w kalkulatorze, a nie tylko w katalogu: jest to model, który możesz faktycznie mieć.
Odpowiedzi
The Attentive Reader — częste pytania
The Attentive Reader— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie question answering. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
The Attentive Reader— Gdzie mogę to pobrać?
Wagi są opublikowane, chociaż nie posiadamy linku do repozytorium. Ta strona oblicza wymagania sprzętowe, a nie hostuje pliki modelu.
The Attentive Reader— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Nie możemy powiedzieć. Ma otwarte wagi, ale nie opublikowano liczby parametrów, a wszelkie obliczenia pamięci i prędkości zaczynają się od tej liczby. Wolimy nie pokazywać niczego niż fałszywą szacunkową wartość.
The Attentive Reader— czy jest open weight?
Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.
The Attentive Reader— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
The Attentive Reader— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Google DeepMind, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
The Attentive Reader— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w November 2015. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
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.