Verbatim Memory Transformer (182M)
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Johns Hopkins University,New York University (NYU)
- Organisationsart
- Academia,Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 24 October 2022
- Autoren
- Kristijan Armeni, Christopher Honey, Tal Linzen
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Parameter
- 182M
- Trainingsdaten
- 102,000,000 tokens
Table 3
102M tokens Table 3
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Unreleased
- Training-Code
- Open source
CC BY 4.0 for code: https://github.com/KristijanArmeni/verbatim-memory-in-NLMs
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Zitationen
- 9
- Benchmark-Daten
- Characterizing Verbatim Short-Term Memory in Neural Language Models (182M)
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Characterizing Verbatim Short-Term Memory in Neural Language Models
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
Verbatim Memory Transformer (182M) wurde veröffentlicht von Johns Hopkins University,New York University (NYU), im Land aufgezeichnet als United States of America, während October 2022. Die veröffentlichende Organisation ist als academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Was in den Aufbau geflossen ist
Der Trainingssatz lief auf etwa 102,000,000 Text-Tokens
Antworten
Verbatim Memory Transformer (182M) — Häufige Fragen
Verbatim Memory Transformer (182M)— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Verbatim Memory Transformer (182M)— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 182M. Table 3. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
Verbatim Memory Transformer (182M)— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Johns Hopkins University,New York University (NYU), basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia.
Verbatim Memory Transformer (182M)— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in October 2022. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Verbatim Memory Transformer (182M)— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
Verbatim Memory Transformer (182M)— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
Die andere Richtung
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