RNN+weight noise+dynamic eval
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
- University of Toronto
- Typ organizace
- Academia
- Země
- Canada
- Publikováno
- 4 August 2013
- Autoři
- Alex Graves
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
- 54M
- Výcviková data
- 929,000 tokens
- Epochy
- 14
"the word-level network had 10,000 inputs and outputs and around 54M weights"
14 epochs (Table 1)
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
- 4.2 × 10¹⁵ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 54000000 parameters * 929000 tokens * 14 epochs = 4.213944e+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
- Unreleased
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
- 4,734
- Benchmark data
- RNN+weight noise+dynamic eval
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Generating Sequences With Recurrent Neural Networks
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
RNN+weight noise+dynamic eval byl zveřejněn University of Toronto, v zemi zaznamenané jako Canada, během August 2013. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Trénink a původ
Trenovací běh spotřeboval asi 4.2 × 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
Odpovědi
RNN+weight noise+dynamic eval — běžné otázky
RNN+weight noise+dynamic eval— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 54M. "the word-level network had 10,000 inputs and outputs and around 54M weights". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
RNN+weight noise+dynamic eval— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností University of Toronto, zakládající se na Canada, organizace zařazená jako academia.
RNN+weight noise+dynamic eval— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v August 2013. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
RNN+weight noise+dynamic eval— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
RNN+weight noise+dynamic eval— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 4.2 × 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.
RNN+weight noise+dynamic eval— 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.
RNN+weight noise+dynamic eval— 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.