TaLK Convolution
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
- Carleton University
- Organisationsart
- Academia
- Land
- Canada
- Veröffentlicht
- 8 February 2020
- Autoren
- Vasileios Lioutas, Yuhong Guo
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling, Translation, Text summarization
- Numerisches Format
- FP16
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
- 240M
- Trainingsdaten
- 103,000,000 tokens
- Epochen
- 182
- Batch-Größe
- 65,536
Table 5 "For the language model, we followed the same configuration as Baevski & Auli (2019). We used 17 decoding layers, each layer with a 1024 hidden size, a 4096 feed-forward hidden size and 8 heads. The adaptive input factor was set to 4."
" We replicated their setup and partition the training data into blocks of 512 contiguous tokens" " same setup as in Baevski & Auli (2019)" https://arxiv.org/abs/1809.10853 in that paper they trained for 286k steps in batches of 65,536 tokens. 286000*65536 / 103000000= 182 epochs (same as in as in Baevski & Auli (2019))
same setup as in Baevski & Auli (2019)
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
- 2.7 × 10¹⁹ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 240000000 parameters * 286000 steps * 65536 tokens per batch = 2.6990346e+19 FLOP
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 GeForce RTX 2080 Ti 11GB
- Verwendete Chips
- 8
- Stromverbrauch
- 4.1 kW
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
MIT, code and weights (though this repo is for translation not WT-103): https://github.com/lioutasb/TaLKConvolutions?tab=readme-ov-file
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
- Likely
- Zitationen
- 30
- Benchmark-Daten
- TaLK Convolution
"[We] set a new state-of-the-art result on the IWSLT De-En and CNN-DailyMail datasets"
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Time-aware Large Kernel Convolutions
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
TaLK Convolution wurde veröffentlicht von Carleton University, im Land aufgezeichnet als Canada, während February 2020. Die veröffentlichende Organisation ist als academia.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling, Translation, Text summarization.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Wie es trainiert wurde
Der Trainingslauf verbrauchte etwa 2.7 × 10¹⁹ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 11GB. 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
Das Einschlusskriterium: sOTA improvement.
Antworten
TaLK Convolution — Häufige Fragen
TaLK Convolution— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 2.7 × 10¹⁹ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 11GB. 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.
TaLK Convolution— 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.
TaLK Convolution— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
TaLK Convolution— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 240M. Table 5 "For the language model, we followed the same configuration as Baevski & Auli (2019). We used 17 decoding layers, each layer with a 1024 hidden size, a 4096 feed-forward hidden size and 8 heads. The adaptive input factor was set to 4.". 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.
TaLK Convolution— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Carleton University, basiert auf Canada, eine als kategorisierte Organisation academia.
TaLK Convolution— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in February 2020. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
TaLK Convolution— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling, Translation, Text summarization. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
Die andere Richtung
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