WeNet (Penn Treebank)
Žádný odhad
Žádné hardwareové požadavky na tento model
Hmotnosti tohoto modelu nebyly publikovány, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v jakékoli velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele a žádná grafická karta to nezmění..
Záznam.
Plná specifikace
Všechno zaznamenané k tomuto modelu. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, nikoli jak běží — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jinou škálu.
Původ
Kdo vybudoval tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Amazon
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 8 April 2019
- Autoři
- Zhiheng Huang, Bing Xiang
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vyvinut. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Neural Architecture Search - NAS, Language modeling
- Číselný formát
- FP16
Velikost
Jak velký je model a na kolik dat byl vytrénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje o tom, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Parametry
- 23M
- Tréninková data
- 929,000 tokens
- Epochy
- 6,000
- Batch size
- 70,000
Table 1
They use BPTT with length 35. During architecture search data batch size is 20 and network batch size is 100. While training the architecture they end up finding, batch size is 64. So effective batch size is 35 * 20 * 100 = 70,000 during architecture search, and 35 * 64 = 2,240 during final training.
Výpočet trénování
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál trénink, nikoli jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočet trénování
- 7.3 × 10¹⁷ FLOP
- Jak bylo založeno
- Hardware,Operation counting
PTB has 912344 tokens. The model has 23M parameters and was trained for 6k epochs. If the model was dense, 6 FLOP/token/param/epoch * 6k epochs * 23M params * 912k tokens = 1.05e18 FLOP. Alternatively, the model was trained on 1 V100 GPU and "In terms of efficiency, the overall cost... is within 1 GPU day" so the training time was around or below 24 hours. Half precision and 30% utilization would be a pretty good match for the arithmetic estimate: 24 hours * 30% * 28 TFLOPS = 7.3e17 FLOP.
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to bralo ze zásuvky.
- Tréninkové hardwarové zařízení
- NVIDIA V100
- Použité čipy
- 1
- Wall-clock time
- 24 hours
- Příkon
- 339 W
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se na tuto stránku vztahují jakákoliv čísla grafických karet.
- Váhy
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Unreleased
- Tréninkový kód
- Unreleased
PTB dataset
Jak je klasifikováno
Labely, které se na zdrojovém datovém souboru používají při sledování významných modelů, a jak moc si je jistý touto položkou.
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Likely
- Citace
- 5
- Benchmarková data
- WeNet (WT2)
"We show that an architecture found by WeNets arXiv:1904.03819v1 [cs.NE] 8 Apr 2019 WeNet: Weighted Networks for Recurrent Network Architecture Search achieves state-of-the-art results on the Penn Treebank language dataset"
Zdroje
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposled zkontrolován.
- Odkaz
- WeNet: Weighted Networks for Recurrent Network Architecture Search
- Naposledy aktualizováno
- 11 February 2026
Co čísla znamenají
Where it came from
WeNet (Penn Treebank) was published by Amazon, in United States of America, in April 2019. It comes out of industry.
It works in Language, and is recorded as doing neural Architecture Search - NAS, Language modeling.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Trénink a původ
Training it took roughly 7.3 × 10¹⁷ FLOP of computation, on NVIDIA V100 — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
Around 929,000 tokens went into training it.
Its inclusion criterion is sOTA improvement.
Odpovědi
WeNet (Penn Treebank) — Časté dotazy
How many parameters does WeNet (Penn Treebank) have?
WeNet (Penn Treebank) has 23M parameters. Table 1. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created WeNet (Penn Treebank)?
WeNet (Penn Treebank) was published by Amazon, based in United States of America, categorised as industry.
When was WeNet (Penn Treebank) released?
WeNet (Penn Treebank) was published in April 2019. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is WeNet (Penn Treebank) used for?
WeNet (Penn Treebank) works in Language, and is recorded as handling neural Architecture Search - NAS, Language modeling. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
How much compute was used to train WeNet (Penn Treebank)?
Around 7.3 × 10¹⁷ FLOP, on NVIDIA V100. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run WeNet (Penn Treebank)?
None. WeNet (Penn Treebank) is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is WeNet (Penn Treebank) open source?
No. WeNet (Penn Treebank) has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
Druhý směr
Když se na to podíváte z druhé strany?
Tato stránka začíná modelem. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět, co vše bude schopna spustit, Začněte raději od hardwaru.