rTop-k(distributed setting)
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
- Stanford University
- Organisationsart
- Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 21 May 2020
- Autoren
- Leighton Pate Barnes, Huseyin A. Inan, Berivan Isik, Ayfer Ozgur
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
- 69M
- Trainingsdaten
- 912,344 tokens
- Epochen
- 38
We adopted a 2-layer LSTM language model architec- ture with 1500 hidden units per layer Okay, let's break this down: - You have a 2-layer LSTM model - Each LSTM layer has 1500 hidden units - The vocabulary size is 10k For each LSTM layer: - There are 4 weight matrices (input, forget, output, cell state) per layer - Each weight matrix has dimensions (input size x 1500 hidden units) - Plus 1500 bias terms per matrix Layer 1: - Input size is 10k (vocab size) - Weight matrices: 4 * (10k * 150…
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
- 1.4 × 10¹⁶ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 69000000 parameters * 912344 tokens * 38 epochs = 1.4352996e+16 FLOP
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
- Unreleased
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
- 71
- Benchmark-Daten
- rTop-k(distributed setting)
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- rTop-k: A Statistical Estimation Approach to Distributed SGD
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
rTop-k(distributed setting) wurde veröffentlicht von Stanford University, im Land aufgezeichnet als United States of America, während May 2020. Die veröffentlichende Organisation ist als 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 Trainingslauf verbrauchte etwa 1.4 × 10¹⁶ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Training verbrauchte ein Korpus von etwa 912,344 Text-Tokens
Antworten
rTop-k(distributed setting) — Häufige Fragen
rTop-k(distributed setting)— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 1.4 × 10¹⁶ 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.
rTop-k(distributed setting)— 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.
rTop-k(distributed setting)— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
rTop-k(distributed setting)— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 69M. We adopted a 2-layer LSTM language model architec- ture with 1500 hidden units per layer Okay, let's break this down: - You have a 2-layer LSTM model - Each LSTM layer has 1500 hidden units - The vocabulary size is 10k For each LSTM layer: - There are 4 weight matrices (input, forget, output, cell state) per layer - Each weight matrix has dimensions (input size x 1500 hidden units) - Plus 1500 bias terms per matrix Layer 1: - Input size is 10k (vocab size) - Weight matrices: 4 * (10k * 1500) = 60 million parameters - Biases: 4 * 1500 = 6000 parameters Layer 2: - Input size is 1500 (output of layer 1) - Weight matrices: 4 * (1500 * 1500) = 9 million parameters - Biases: 4 * 1500 = 6000 parameters Total parameters = 60 million + 6000 + 9 million + 6000 = 69,012,000 So the total number of parameters in this 2-layer 1500-unit LSTM with 10k vocab size is approximately 69 million. 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.
rTop-k(distributed setting)— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Stanford University, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia.
rTop-k(distributed setting)— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in May 2020. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
rTop-k(distributed setting)— 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.
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.