ADP-FAIRSEQ + NGRAMRES
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
- Nara Institute of Science and Technology,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Tsinghua University
- Organisationsart
- Academia,Academia,Academia
- Land
- Japan, Hong Kong, China
- Veröffentlicht
- 28 September 2018
- Autoren
- Huayang Li, Deng Cai, Jin Xu, Taro Watanabe
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling
- Basis-Modell
- Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103
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
- 247M
- Trainingsdaten
- tokens
247M (Table 2)
"The training set contains around 101M tokens."
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
- 1.5 × 10¹⁷ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
6NC = 6 * 247000000 * 101000000 = 1.49682e+17 (no information about epochs -> speculative confidence)
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
- Open (non-commercial)
https://github.com/ghrua/NgramRes (no specific license)
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Speculative
- Zitationen
- 3
- Benchmark-Daten
- ADP-FAIRSEQ
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- N-gram Is Back: Residual Learning of Neural Text Generation with n-gram Language Model
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
ADP-FAIRSEQ + NGRAMRES wurde veröffentlicht von Nara Institute of Science and Technology,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Tsinghua University, im Land aufgezeichnet als Japan, während September 2018. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia,Academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling.
Der Ausgangspunkt war ein vorhandenes Basis-Modell, Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103. Das ist der Grund, warum es die allgemeine Form und Größe des Basis-Modells teilt.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Wie es trainiert wurde
Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 1.5 × 10¹⁷ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Antworten
ADP-FAIRSEQ + NGRAMRES — Häufige Fragen
ADP-FAIRSEQ + NGRAMRES— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 1.5 × 10¹⁷ 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.
ADP-FAIRSEQ + NGRAMRES— 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.
ADP-FAIRSEQ + NGRAMRES— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
ADP-FAIRSEQ + NGRAMRES— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 247M. 247M (Table 2). 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.
ADP-FAIRSEQ + NGRAMRES— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Nara Institute of Science and Technology,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Tsinghua University, basiert auf Japan, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia,Academia.
ADP-FAIRSEQ + NGRAMRES— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 2018. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
ADP-FAIRSEQ + NGRAMRES— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
Die andere Richtung
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