RNN LM
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
- Johns Hopkins University
- Typ organizace
- Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 26 September 2010
- Autoři
- Tomas Mikolov, M. Karafiát, L. Burget, J. Černocký, S. Khudanpur
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
- 70.3M
- Výcviková data
- 6,400,000 tokens
- Epochy
- 1
This database entry refers to the 3xRNN rows in Table 2 (static and dynamic likely use the same model ensemble, but allow the model weights to update once when testing the dynamic version). I assume the 3xRNN represents interpolation between the three largest models shown explicitly (RNN 250/5, RNN 250/2, and RNN 400/10). This seems likely, since smaller models do considerably worse on their own. In the following colab notebook, I estimate vocabulary sizes for the NYT Gigaword data at around 5…
As it is very time consuming to train RNN LM on large data, we have used only up to 6.4M words for training RNN models.
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
- 5.4 × 10¹⁶ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
"Convergence is usually achieved after 10-20 epochs." Training was done over a 6.4M subset of the NYT section of English Gigaword. 6 * 70,265,000 * 20 * 6.4M = 5.396e16
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Doba reálného času
- 504 hours (21 days)
"it takes several weeks to train the most complex models." Rough guess, 3 weeks = 504 hours Assuming these models trained at the same time on different machines.
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Frontier model
- Yes
- Proč je to sledováno
- Highly cited
- Záznam důvěry
- Speculative
- Citace
- 6,038
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Recurrent neural network based language model
- Nap poslední aktualizace
- 1 January 2026
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
RNN LM byl zveřejněn Johns Hopkins University, v zemi zaznamenané jako United States of America, během September 2010. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia.
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
Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 5.4 × 10¹⁶ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Trénink spotřeboval korpus kolem 6,400,000 tokeny textu
Jeho kritérium zahrnutí: highly cited.
Odpovědi
RNN LM — běžné otázky
RNN LM— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 5.4 × 10¹⁶ 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 LM— 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 LM— 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.
RNN LM— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 70.3M. This database entry refers to the 3xRNN rows in Table 2 (static and dynamic likely use the same model ensemble, but allow the model weights to update once when testing the dynamic version). I assume the 3xRNN represents interpolation between the three largest models shown explicitly (RNN 250/5, RNN 250/2, and RNN 400/10). This seems likely, since smaller models do considerably worse on their own. In the following colab notebook, I estimate vocabulary sizes for the NYT Gigaword data at around 54.4k, 41.4k, and 27.6k for merge thresholds of 2, 5, and 10, respectively: https://colab.research.google.com/drive/1K5qH0EqXtFwTLESNtp4oelCM28GpGXt6#scrollTo=tedUkbgklNJ3 So the total number of parameters in each constituent model is: - RNN 250/2: (250 + 54.4k) * 250 + (250 * 54.4k) = 27,262,500 - RNN 250/5: (250 + 41.4k) * 250 + (250 * 41.4k) = 20,762,500 - RNN 400/10: (400 + 27.6k) * 400 + (400 * 27.6k) = 22,240,000 In total: 70,265,000 parameters. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
RNN LM— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Johns Hopkins University, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia.
RNN LM— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v September 2010. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
RNN LM— 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.
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.