TransformerXL + spectrum control
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 California Los Angeles (UCLA),JD.com
- Organisationsart
- Academia,Industry
- Land
- United States of America, China
- Veröffentlicht
- 11 March 2020
- Autoren
- Lingxiao Wang, Jing Huang, Kevin Huang, Ziniu Hu, Guangtao Wang, Quanquan Gu
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
- 151M
- Trainingsdaten
- 103,000,000 tokens
- Epochen
- 250
- Batch-Größe
- 61,440
151M (Table 2) " On the large WikiText-103 dataset, we implement our method based on the state-of-the-art Transformer-XL based models (Dai et al., 2019). We follow the same settings reported in (Dai et al., 2019), and our implementation is based on the official code for Transformer-XL."
"For WikiText-103 dataset, we use four NVIDIA Tesla V100 GPU and set the batch size to be 40." unknown amount of epochs and training steps but they say they follow original Transformer-XL setup (400K steps + 16K warmup steps, 128 batch size, 384 sequence length) 400000*4*40*384 / 103000000 = 248 epochs
4*40*384
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
- 2.6 × 10¹⁹ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting,Hardware
6 FLOP / parameter / token * 151000000 parameters * 103000000 tokens * 250 epochs = 2.33295e+19 FLOP 31330000000000 FLOP / sec / GPU [fp16] * 4 GPUs * 3152 sec per epoch * 250 epochs * 0.3 [assumed precision] = 2.9625648e+19 FLOP sqrt(2.33295e+19*2.9625648e+19) = 2.6289761e+19 FLOP 'speculative' confidence due to the assumption of the amount of epochs
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 V100
- Verwendete Chips
- 4
- Wand-Uhrzeit
- 219 hours (9.1 days)
- Stromverbrauch
- 2.5 kW
3152 sec per epoch (Table 7) * 250 epochs / 3600 sec/hour = 219 hours
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.
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Speculative
- Zitationen
- 90
- Benchmark-Daten
- TransformerXL + spectrum control
"We demonstrate that our spectrum control method outperforms the state-of-the-art Transformer-XL modeling for language model" " Our spectrum control method outperforms the latest state-of-the-art TransformerXL model on WikiText-103 dataset for language modeling; and obtains close to 1.5 BLEU improvement on IWSLT 2014 German-English translation task compared to the Transformer baseline model."
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Improving Neural Language Generation with Spectrum Control
- Zuletzt aktualisiert
- 1 December 2025
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
TransformerXL + spectrum control wurde veröffentlicht von University of California Los Angeles (UCLA),JD.com, im Land aufgezeichnet als United States of America, während March 2020. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia,Industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Wie es trainiert wurde
Der Trainingslauf verbrauchte etwa 2.6 × 10¹⁹ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA V100. 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 103,000,000 Text-Tokens
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: sOTA improvement.
Antworten
TransformerXL + spectrum control — Häufige Fragen
TransformerXL + spectrum control— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von University of California Los Angeles (UCLA),JD.com, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia,Industry.
TransformerXL + spectrum control— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in March 2020. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
TransformerXL + spectrum control— 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.
TransformerXL + spectrum control— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 2.6 × 10¹⁹ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA V100. 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.
TransformerXL + spectrum control— 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.
TransformerXL + spectrum control— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
TransformerXL + spectrum control— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 151M. 151M (Table 2) " On the large WikiText-103 dataset, we implement our method based on the state-of-the-art Transformer-XL based models (Dai et al., 2019). We follow the same settings reported in (Dai et al., 2019), and our implementation is based on the official code for Transformer-XL.". 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.
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.