AWD-FWM (WT2)
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
- IDSIA,Microsoft Research
- Typ organizace
- Academia,Industry
- Země
- Switzerland, United States of America
- Publikováno
- 16 November 2020
- Autoři
- Imanol Schlag, Tsendsuren Munkhdalai, Jürgen Schmidhuber
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
- 37M
- Výcviková data
- 2,000,000 tokens
- Epochy
- 1,600
"all WT2 models have roughly 37M parameters"
Výpočty pro trénink
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočty pro trénink
- 7.1 × 10¹⁷ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 37000000 parameters * 2000000 tokens * 1600 epochs = 7.104e+17 FLOP
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
code, repo license is MIT: https://github.com/ischlag/Fast-Weight-Memory-public/tree/main/language-modelling/fwm train and eval code: https://github.com/ischlag/Fast-Weight-Memory-public/blob/main/language-modelling/fwm/FWM-README.md
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
- 64
- Benchmark data
- AWD-FWM (WT2)
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Learning Associative Inference Using Fast Weight Memory
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Pozadí
AWD-FWM (WT2) byl zveřejněn IDSIA,Microsoft Research, v zemi zaznamenané jako Switzerland, během November 2020. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Industry.
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.
Trénink a původ
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 7.1 × 10¹⁷ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Trénink spotřeboval korpus kolem 2,000,000 tokeny textu
Odpovědi
AWD-FWM (WT2) — běžné otázky
AWD-FWM (WT2)— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 7.1 × 10¹⁷ FLOP. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.
AWD-FWM (WT2)— 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.
AWD-FWM (WT2)— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
AWD-FWM (WT2)— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 37M. "all WT2 models have roughly 37M parameters". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
AWD-FWM (WT2)— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností IDSIA,Microsoft Research, zakládající se na Switzerland, organizace zařazená jako academia,Industry.
AWD-FWM (WT2)— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v November 2020. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
AWD-FWM (WT2)— 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.
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.