Transformer-XL DeFINE (141M)
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 Washington,Allen Institute for AI
- Organisationsart
- Academia,Research collective
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 27 November 2019
- Autoren
- Sachin Mehta, Rik Koncel-Kedziorski, Mohammad Rastegari, Hannaneh Hajishirzi
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling
- 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
- 141M
- Trainingsdaten
- 103,000,000 tokens
- Epochen
- 20
Table 2b
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
- 1.7 × 10¹⁸ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 141000000 parameters * 103000000 tokens * 20 epochs [assumption based on number of epochs for LSTMs] = 1.74276e+18 FLOP _______________ older estimation: 6.2 × 10^18 (no explantion how it was calculated)
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
- 29
- Benchmark-Daten
- Transformer-XL DeFINE (141M)
"Compared to state-of-the-art methods including adaptive input representations, this technique results in a 6% to 20% drop in perplexity" Table 2a
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- DeFINE: DEep Factorized INput Token Embeddings for Neural Sequence Modeling
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
Transformer-XL DeFINE (141M) wurde veröffentlicht von University of Washington,Allen Institute for AI, im Land aufgezeichnet als United States of America, während November 2019. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia,Research collective.
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.
Training und Herkunft
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 1.7 × 10¹⁸ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Der Trainingssatz lief auf etwa 103,000,000 Text-Tokens
Der Grund, warum es überhaupt in diesem Katalog erscheint: sOTA improvement.
Antworten
Transformer-XL DeFINE (141M) — Häufige Fragen
Transformer-XL DeFINE (141M)— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 141M. Table 2b. 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.
Transformer-XL DeFINE (141M)— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von University of Washington,Allen Institute for AI, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia,Research collective.
Transformer-XL DeFINE (141M)— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in November 2019. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Transformer-XL DeFINE (141M)— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.
Transformer-XL DeFINE (141M)— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 1.7 × 10¹⁸ 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.
Transformer-XL DeFINE (141M)— 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.
Transformer-XL DeFINE (141M)— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
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