Deep Multitask NLP Network
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
- NEC Laboratories
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 5 July 2008
- Autorzy
- Ronan Collobert, Jason Weston
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
- 1.5M
- Dane treningowe
- 633,000,000 tokens
With a word vector size of 50 and a vocabulary size of 30,000, the embedding matrix has 1,500,000 parameters. There are also some small convolutional and dense layers with far fewer parameters.
Section 7: "631 million words from Wikipedia"
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Czas rzeczywisty
- 168 hours (7 days)
1 week on 1 computer
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Dlaczego to jest śledzone
- Highly cited,SOTA improvement
- Zapisz pewność
- Speculative
- Cytaty
- 7,095
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- A Unified Architecture for Natural Language Processing: Deep Neural Networks with Multitask Learning
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
Deep Multitask NLP Network został opublikowany przez NEC Laboratories, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas July 2008. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Co poszło w budowę tego
Został wytrenowany na korpusie około 633,000,000 Tokeny tekstu.
Kryterium włączenia: highly cited,SOTA improvement.
Odpowiedzi
Deep Multitask NLP Network — częste pytania
Deep Multitask NLP Network— 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.
Deep Multitask NLP Network— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 1.5M. With a word vector size of 50 and a vocabulary size of 30,000, the embedding matrix has 1,500,000 parameters. There are also some small convolutional and dense layers with far fewer parameters. 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.
Deep Multitask NLP Network— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez NEC Laboratories, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Deep Multitask NLP Network— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w July 2008. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Deep Multitask NLP Network— 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.
Deep Multitask NLP Network— 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.