Verbatim Memory Transformer (117M)
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Johns Hopkins University,New York University (NYU)
- Typ organizace
- Academia,Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 24 October 2022
- Autoři
- Kristijan Armeni, Christopher Honey, Tal Linzen
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language modeling
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 117M
- Výcviková data
- 10,666,666,667 tokens
Table 3
40 (GB text data) Table 3
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Unreleased
- Tréninkový kód
- Open source
CC BY 4.0 for code: https://github.com/KristijanArmeni/verbatim-memory-in-NLMs
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 9
- Benchmark data
- Characterizing Verbatim Short-Term Memory in Neural Language Models (117M)
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Characterizing Verbatim Short-Term Memory in Neural Language Models
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
Verbatim Memory Transformer (117M) byl zveřejněn Johns Hopkins University,New York University (NYU), v zemi zaznamenané jako United States of America, během October 2022. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Academia.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Jak bylo trénováno
Tréninková sada běžela na přibližně 10,666,666,667 tokeny textu
Odpovědi
Verbatim Memory Transformer (117M) — běžné otázky
Verbatim Memory Transformer (117M)— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 117M. Table 3. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Verbatim Memory Transformer (117M)— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Johns Hopkins University,New York University (NYU), zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia,Academia.
Verbatim Memory Transformer (117M)— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v October 2022. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Verbatim Memory Transformer (117M)— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
Verbatim Memory Transformer (117M)— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
Verbatim Memory Transformer (117M)— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.