Context-dependent RNN
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
- Microsoft Research,Brno University of Technology
- Typ organizacji
- Industry,Academia
- Kraj
- United States of America, Czechia
- Opublikowany
- 27 July 2012
- Autorzy
- Tomas Mikolov, Geoffrey Zweig
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.
- Dane treningowe
- 37,000,000 tokens
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
- Zapisz pewność
- Unknown
- Cytaty
- 707
New SOTA perplexity on PTB
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Context Dependent Recurrent Neural Network Language Model
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
Context-dependent RNN został opublikowany przez Microsoft Research,Brno University of Technology, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas July 2012. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry,Academia.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Szkolenie i pochodzenie
Zbiór treningowy trwał około 37,000,000 Tokeny tekstu.
Jest śledzone w podstawowym zbiorze danych z jednego szczególnego powodu: sOTA improvement.
Odpowiedzi
Context-dependent RNN — częste pytania
Context-dependent RNN— czy jest open weight?
Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.
Context-dependent RNN— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
Context-dependent RNN— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Microsoft Research,Brno University of Technology, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry,Academia.
Context-dependent RNN— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w July 2012. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Context-dependent 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.
Context-dependent 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.
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.