Predictive Coding NN
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
- Technical University of Munich
- Typ organizace
- Academia
- Země
- Germany
- Publikováno
- 2 December 1994
- Autoři
- J. Schmidhuber, Stefan Heil
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
- 206.9K
- Výcviková data
- 600,000 tokens
- Epochy
- 25
5*80*430+430+430*80+80=206910 "P has nk input units and k output units. n is called the "time-window size" "Note that the time-window was quite small (n = 5)." "alphabet consisted of k = 80 possible characters" "P had 430 hidden units"
Training dataset: 15000*40=600000 "The training set for the predictor was given by a set of 40 articles from the newspaper Miinchner M erkur, each containing between 10000 and 20000 characters."
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
- 1.9 × 10¹³ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
2*206910*3*15000000=18621900000000=1.86e13 "The training phase consisted of 25 sweeps through the training set"
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
- Historical significance
- Záznam důvěry
- Confident
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Predictive Coding with Neural Nets: Application to Text Compression
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Pozadí
Predictive Coding NN byl zveřejněn Technical University of Munich, v zemi zaznamenané jako Germany, během December 1994. Kategorie, do které vydavatel spadá, je 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
Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 1.9 × 10¹³ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Trénink spotřeboval korpus kolem 600,000 tokeny textu
Jeho kritérium zahrnutí: historical significance.
Odpovědi
Predictive Coding NN — běžné otázky
Predictive Coding NN— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v December 1994. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Predictive Coding NN— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
Predictive Coding NN— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 1.9 × 10¹³ 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.
Predictive Coding NN— 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.
Predictive Coding NN— 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.
Predictive Coding NN— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 206.9K. 5*80*430+430+430*80+80=206910 "P has nk input units and k output units. n is called the "time-window size" "Note that the time-window was quite small (n = 5)." "alphabet consisted of k = 80 possible characters" "P had 430 hidden units". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Predictive Coding NN— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Technical University of Munich, zakládající se na Germany, organizace zařazená jako 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.