EGRU (PTB)
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
- Ruhr University Bochum,Technische Universität Dresden,University of London
- Typ organizace
- Academia,Academia,Academia
- Země
- Germany, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publikováno
- 13 June 2022
- Autoři
- Anand Subramoney, Khaleelulla Khan Nazeer, Mark Schöne, Christian Mayr, David Kappel
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
- 55M
- Výcviková data
- 1,238,667 tokens
- Epochy
- 2,500
Table 3
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA A100
- Používané čipy
- 1
- Příkon
- 441 W
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
Apache 2.0: https://github.com/Efficient-Scalable-Machine-Learning/EvNN
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
- 34
- Benchmark data
- EGRU (PTB)
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Efficient recurrent architectures through activity sparsity and sparse back-propagation through time
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Pozadí
EGRU (PTB) byl zveřejněn Ruhr University Bochum,Technische Universität Dresden,University of London, v zemi zaznamenané jako Germany, během June 2022. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Academia,Academia.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Trénink a původ
Tréninková sada běžela na přibližně 1,238,667 tokeny textu
Odpovědi
EGRU (PTB) — běžné otázky
EGRU (PTB)— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
EGRU (PTB)— 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.
EGRU (PTB)— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
EGRU (PTB)— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 55M. 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.
EGRU (PTB)— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Ruhr University Bochum,Technische Universität Dresden,University of London, zakládající se na Germany, organizace zařazená jako academia,Academia,Academia.
EGRU (PTB)— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v June 2022. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
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.