DensePhrases
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte dieses Modells sind OPEN, aber es wurde keine Parameteranzahl veröffentlicht. Jede MEMORY- und Geschwindigkeitszahl basiert auf dieser Zahl, daher zeigen wir lieber nichts als eine erfundene Schätzung..
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
- Korea University,Princeton University
- Organisationsart
- Academia,Academia
- Land
- Korea (Republic of), United States of America
- Veröffentlicht
- 23 December 2020
- Autoren
- Jinhyuk Lee, Mujeen Sung, Jaewoo Kang, Danqi Chen
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Question answering
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.
- Trainingsdaten
- 58,000,000 tokens
- Epochen
- 4
from appendix D "The number of generated questions is 327,302 and 1,126,354 for SQuAD and Natural Questions, respectively." assuming 40 words per question we get around ~ 58M
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
- 2.1 × 10¹⁸ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
flops = (8) * (1215 * 10**10) * (20 * 3600) * 3 // 10 = 2099520000000000000 (num gpu) * (peak flops) * (time in seconds) * (assumed utilization rate) model of GPU from appendix B (Titan Xp) number of GPUs from table in appendix A flops from https://www.techpowerup.com/gpu-specs/titan-xp.c2948
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Trainingshardware
- NVIDIA TITAN Xp
- Verwendete Chips
- 8
- Chip-Stunden
- 160
- Wand-Uhrzeit
- 20 hours
- Stromverbrauch
- 4.1 kW
appendix A row 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
- Open — downloadable
- Modellzugang
- Open weights (unrestricted)
- Training-Code
- Open source
Apache 2.0: https://github.com/princeton-nlp/DensePhrases
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Speculative
- Zitationen
- 128
from abstract "our model DensePhrases improves over previous phrase retrieval models by 15%-25% absolute accuracy and matches the performance of state-of-the-art retriever-reader models. " "we achieve state-of-the-art performance on two slot filling tasks (Petroni et al., 2021), using less than 5% of the training data."
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Learning Dense Representations of Phrases at Scale
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
DensePhrases wurde veröffentlicht von Korea University,Princeton University, im Land aufgezeichnet als Korea (Republic of), während December 2020. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet question answering.
Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie auf deiner eigenen Hardware unbegrenzt, offline und ohne angehängtes Konto heruntergeladen und ausgeführt werden kann.
Training und Herkunft
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 2.1 × 10¹⁸ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA TITAN Xp. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Der Trainingssatz lief auf etwa 58,000,000 Text-Tokens
Das Einschlusskriterium: sOTA improvement.
Antworten
DensePhrases — Häufige Fragen
DensePhrases— 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.
DensePhrases— Wo kann ich es herunterladen?
Die Gewichte sind veröffentlicht, obwohl wir keinen Repository-Link dafür haben. Diese Seite berechnet die Hardware-Anforderungen, anstatt Modell-Dateien zu hosten.
DensePhrases— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 2.1 × 10¹⁸ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA TITAN Xp. 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.
DensePhrases— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Wir können nichts sagen. Es hat offene Gewichte, aber es wurde keine Parameteranzahl veröffentlicht, und jede Berechnung von Speicher und Geschwindigkeit basiert auf dieser Zahl. Wir würden lieber nichts zeigen als eine erfundene Schätzung.
DensePhrases— Ist es Open-Source?
Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.
DensePhrases— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
DensePhrases— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Korea University,Princeton University, basiert auf Korea (Republic of), eine als kategorisierte Organisation academia,Academia.
DensePhrases— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in December 2020. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.