BIG LSTM+CNN INPUTS
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
- Google Brain
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 11 February 2016
- Autoři
- Rafal Jozefowicz, Oriol Vinyals, Mike Schuster, Noam Shazeer, Yonghui Wu
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vyvinut. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language modeling
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
- 1B
- Tréninková data
- tokens
1.04B (Table 1)
"The experiments are performed on the 1B Word Benchmark data set introduced by (Chelba et al., 2013), which is a publicly available benchmark for measuring progress of statistical language modeling. The data set contains about 0.8B words with a vocabulary of 793471 words, including sentence boundary markers."
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
- 1 × 10²⁰ FLOP
- Jak bylo založeno
- Hardware,Operation counting
assuming (!) 10 days similarly to another model in the paper 240*3600*5046000000000*32*0.3 = 4.1853542e+19 assuming (!) 50 epochs similarly to another model in the paper 6*1.04*10^9*0.8*10^9*50 = 2.496e+20 sqrt(4.1853542e+19*2.496e+20) = 1.0220883e+20
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to bralo ze zásuvky.
- Tréninkové hardwarové zařízení
- NVIDIA Tesla K40s
- Použité čipy
- 32
- Čip-hodiny
- 240
- Příkon
- 16.6 kW
- Compute cost
- $71
Jak je klasifikováno
Labely, které se na zdrojovém datovém souboru používají při sledování významných modelů, a jak moc si je jistý touto položkou.
- Frontier model
- Yes
- Záznam důvěry
- Likely
Zdroje
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposled zkontrolován.
- Odkaz
- Exploring the Limits of Language Modeling
- Naposledy aktualizováno
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Co je tento model
BIG LSTM+CNN INPUTS was published by Google Brain, in United States of America, in February 2016. It comes out of industry.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Jak byla trénována
Producing it required around 1 × 10²⁰ FLOP of arithmetic, on NVIDIA Tesla K40s, which is a statement about the training budget rather than about inference.
Odpovědi
BIG LSTM+CNN INPUTS — Časté dotazy
What GPU do I need to run BIG LSTM+CNN INPUTS?
None. BIG LSTM+CNN INPUTS 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 BIG LSTM+CNN INPUTS open source?
The licensing for BIG LSTM+CNN INPUTS was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does BIG LSTM+CNN INPUTS have?
BIG LSTM+CNN INPUTS has 1B parameters. 1.04B (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 BIG LSTM+CNN INPUTS?
BIG LSTM+CNN INPUTS was published by Google Brain, based in United States of America, categorised as industry.
When was BIG LSTM+CNN INPUTS released?
BIG LSTM+CNN INPUTS was published in February 2016. 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 BIG LSTM+CNN INPUTS used for?
BIG LSTM+CNN INPUTS works in Language, and is recorded as handling language modeling. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
How much compute was used to train BIG LSTM+CNN INPUTS?
Around 1 × 10²⁰ FLOP, on NVIDIA Tesla K40s. 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.
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.