ADAPTIVE NLPM

Zamknięte wagi University of Toronto 12.2M parametry December 2008

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
University of Toronto
Typ organizacji
Academia
Kraj
Canada
Opublikowany
8 December 2008
Autorzy
Andriy Mnih, Geoffrey Hinton

Co to robi

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

Domena
Language
Zadanie
Language modeling
Podejście
Unsupervised

Rozmiar

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

parametry
12.2M

None given but it does say " Since each non-leaf node in a tree has its own feature vector, the number of free parameters associated with the tree is linear in this quantity", and the largest model (T7: ADAPATIVE(0.4) x 4) has 121980 of them. The feature vectors are 100-dimensional. I've done the dubious thing of multiplying the two to give an estimate.

Dane treningowe
14,000,000 tokens

"The dataset consists of a 14 million word training set"

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

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Zapisz pewność
Confident
Cytaty
1,297

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
A Scalable Hierarchical Distributed Language Model
Ostatnio zaktualizowane
28 November 2025

Co oznaczają liczby

Co to jest model?

ADAPTIVE NLPM został opublikowany przez University of Toronto, w kraju zapisanym jako Canada, podczas December 2008. Kategoria, do której należy wydawca, to 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 14,000,000 Tokeny tekstu.

Odpowiedzi

ADAPTIVE NLPM — częste pytania

01

ADAPTIVE NLPM— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 12.2M. None given but it does say " Since each non-leaf node in a tree has its own feature vector, the number of free parameters associated with the tree is linear in this quantity", and the largest model (T7: ADAPATIVE(0.4) x 4) has 121980 of them. The feature vectors are 100-dimensional. I've done the dubious thing of multiplying the two to give an estimate. 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.

02

ADAPTIVE NLPM— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez University of Toronto, oparty na Canada, organizacja sklasyfikowana jako academia.

03

ADAPTIVE NLPM— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w December 2008. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

04

ADAPTIVE NLPM— 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.

05

ADAPTIVE NLPM— 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.

06

ADAPTIVE NLPM— czy jest open weight?

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

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.