TOME
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
- University of Southern California,Google
- Organisationsart
- Academia,Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 12 October 2021
- Autoren
- Michiel de Jong, Yury Zemlyanskiy, Nicholas FitzGerald, Fei Sha, William Cohen
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Question answering
- Numerisches Format
- FP32
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
- 220M
- Trainingsdaten
- tokens
- Epochen
- 157.29
- Batch-Größe
- 524,288
220M from Table 1 entry for TOME
Per Wikipedia, the site had 3.755B words as of the most recent checkpoint prior to the paper's publication: https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Size_of_Wikipedia#Yearly_statistics 3.755B * 4/3 = 5B tokens
"All models are pre-trained on [...] batch size of 4096. Each passage in the batch has length T = 128, excluding entity tokens."
Training-Compute
Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Compute
- 1 × 10²¹ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
We have information about hardware "All models are pre-trained on 128 TPUs using AdamW optimizer (Loshchilov& Hutter, 2019) with learning rate 1e-4 and batch size of 4096.", but no information about training time and exact model of TPUs. There is information about training 1.5M steps with batch size 4096 * 128 citation from appendix A: "The Mention Encoder and BATCH-TOME are pre-trained for 1 million steps with 50k warmup steps, and TOME is trained for 500k additional steps with 25k warmup step…
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
Apache 2.0 (repo license) https://github.com/google-research/language/tree/master/language/mentionmemory
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Likely
- Zitationen
- 55
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Mention Memory: incorporating textual knowledge into Transformers through entity mention attention
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
TOME wurde veröffentlicht von University of Southern California,Google, im Land aufgezeichnet als United States of America, während October 2021. Die veröffentlichende Organisation ist als academia,Industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet question answering.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Wie es trainiert wurde
Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 1 × 10²¹ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Antworten
TOME — Häufige Fragen
TOME— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 1 × 10²¹ FLOP. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.
TOME— 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.
TOME— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
TOME— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 220M. 220M from Table 1 entry for TOME. 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.
TOME— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von University of Southern California,Google, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia,Industry.
TOME— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in October 2021. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
TOME— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von question answering. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
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