ISS
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
- Duke University,Microsoft
- Typ organizace
- Academia,Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 15 September 2017
- Autoři
- Wei Wen, Yuxiong He, Samyam Rajbhandari, Minjia Zhang, Wenhan Wang, Fang Liu, Bin Hu, Yiran Chen, Hai Li
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language modeling
- Číselný formát
- FP32
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 11.1M
- Výcviková data
- 929,000 tokens
- Epochy
- 55
11.1M (Table 2)
"All models are trained from scratch for 55 epochs."
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
- 3.4 × 10¹⁵ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 11100000 parameters * 929000 tokens * 55 epochs = 3.402927e+15 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 (apache): https://github.com/wenwei202/iss-rnns/tree/master/ptb
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 146
- Benchmark data
- ISS
"Moreover, ISS learning can find a smaller RHN model with width 726, meanwhile improve the state-of-the-art perplexity as shown by the second entry in Table 2."
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Learning Intrinsic Sparse Structures within Long Short-Term Memory
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
ISS byl zveřejněn Duke University,Microsoft, v zemi zaznamenané jako United States of America, během September 2017. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Industry.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Jak bylo trénováno
Trenovací běh spotřeboval asi 3.4 × 10¹⁵ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Bylo to trénováno na korpusu asi 929,000 tokeny textu
Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: sOTA improvement.
Odpovědi
ISS — běžné otázky
ISS— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 11.1M. 11.1M (Table 2). Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
ISS— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Duke University,Microsoft, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia,Industry.
ISS— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v September 2017. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
ISS— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
ISS— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 3.4 × 10¹⁵ 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.
ISS— 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.
ISS— 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.