VDCNN (on Amazon Review Full dataset)
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
- Facebook AI Research,University of Le Mans
- Typ organizace
- Industry,Academia
- Země
- United States of America, France
- Publikováno
- 27 January 2017
- Autoři
- Alexis Conneau, Holger Schwenk, Loïc Barrault, Yann Lecun
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Text classification
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 7.8M
- Výcviková data
- tokens
- Epochy
- 15
- Velikost dávky
- 128
7.8 M from Table 2.
Table 3: Amazon Review Full 3 000k
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
- 5.7 × 10¹⁷ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
5050000000000 [peak FLOPs] * 15 [epochs] * 7 [h] * 3600 [s] * 0.3 [assumed utilization rate] = 5.7267e+17
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA Tesla K40s
- Používané čipy
- 1
- Příkon
- 282 W
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Confident
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Very Deep Convolutional Networks for Text Classification
- Nap poslední aktualizace
- 11 February 2026
Co čísla znamenají
Pozadí
VDCNN (on Amazon Review Full dataset) byl zveřejněn Facebook AI Research,University of Le Mans, v zemi zaznamenané jako United States of America, během January 2017. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry,Academia.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol text classification.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Trenovací běh spotřeboval asi 5.7 × 10¹⁷ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA Tesla K40s. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
VDCNN (on Amazon Review Full dataset) — běžné otázky
VDCNN (on Amazon Review Full dataset)— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v January 2017. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
VDCNN (on Amazon Review Full dataset)— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol text classification. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
VDCNN (on Amazon Review Full dataset)— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 5.7 × 10¹⁷ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA Tesla K40s. 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.
VDCNN (on Amazon Review Full dataset)— 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.
VDCNN (on Amazon Review Full dataset)— Je to OPEN SOURCE?
Licencování nikdy nebylo zaznamenáno v našich zdrojových datech. Neuváděné licencování považujeme za uzavřené, protože nezaznamenaná licence není na kterou by se dalo spoléhat.
VDCNN (on Amazon Review Full dataset)— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 7.8M. 7.8 M from 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.
VDCNN (on Amazon Review Full dataset)— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Facebook AI Research,University of Le Mans, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry,Academia.
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.