QRNN
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
- Salesforce Research
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 1 February 2018
- Autoren
- Stephen Merity, Nitish Shirish Keskar, James Bradbury, Richard Socher
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
- 135M
- Trainingsdaten
- 103,000,000 tokens
- Epochen
- 14
- Batch-Größe
- 8,400
Based on the details provided in the paper, the number of parameters in the QRNN model can be calculated as follows: Embedding layer size: 400 Number of QRNN layers: 4 Number of nodes per QRNN layer: 2500 Vocabulary size: 267,735 (for WikiText-103 dataset) Adaptive softmax layer Parameters: Embedding layer: 400 x 267,735 = 107,094,000 QRNN layers: Input to hidden weights per layer: 400 x 2500 = 1,000,000 Hidden to hidden weights per layer: 2500 x 2500 = 6,250,000 Biases per layer: 2500 = 2,500…
"We train with a batch size of 60 and a sequence length of 140." ""Using this approach we reduce our per-epoch time substantially and achieve a new state-of-the-art on WikiText-103 despite training for 14 epochs, a total time of only 12 hours."
60*140
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
- 6.9 × 10¹⁷ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting,Hardware
6 FLOP / parameter / token * 135000000 parameters ['Likely' confidence] * 103000000 tokens * 14 epochs = 1.16802e+18 FLOP 31330000000000 FLOP / sec / GPU [fp16 assumed] * 1 GPU * 12 hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 4.060368e+17 FLOP sqrt(4.060368e+17*1.16802e+18) = 6.8866472e+17 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 V100
- Wand-Uhrzeit
- 12 hours
"The model trains at 2980 seconds per epoch on the NVIDIA V100 and 5460 seconds per epoch on the NVIDIA P100." "Using this approach we reduce our per-epoch time substantially and achieve a new state-of-the-art on WikiText-103 despite training for 14 epochs, a total time of only 12 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
- Likely
- Zitationen
- 5
- Benchmark-Daten
- QRNN
"we reduce our per-epoch time substantially and achieve a new state-of-the-art on WikiText-103 despite training for 14 epochs"
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Scalable Language Modeling: WikiText-103 on a Single GPU in 12 hours
- Zuletzt aktualisiert
- 1 December 2025
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
QRNN wurde veröffentlicht von Salesforce Research, im Land aufgezeichnet als United States of America, während February 2018. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist 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.
Training und Herkunft
Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 6.9 × 10¹⁷ 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.
Es wurde auf einem Korpus von etwa 103,000,000 Text-Tokens
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: sOTA improvement.
Antworten
QRNN — Häufige Fragen
QRNN— 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.
QRNN— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 6.9 × 10¹⁷ 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.
QRNN— 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.
QRNN— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
QRNN— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 135M. Based on the details provided in the paper, the number of parameters in the QRNN model can be calculated as follows: Embedding layer size: 400 Number of QRNN layers: 4 Number of nodes per QRNN layer: 2500 Vocabulary size: 267,735 (for WikiText-103 dataset) Adaptive softmax layer Parameters: Embedding layer: 400 x 267,735 = 107,094,000 QRNN layers: Input to hidden weights per layer: 400 x 2500 = 1,000,000 Hidden to hidden weights per layer: 2500 x 2500 = 6,250,000 Biases per layer: 2500 = 2,500 Total QRNN layers parameters: 4 x (1,000,000 + 6,250,000 + 2,500) = 28,000,000 Adaptive softmax layer: No extra parameters due to weight tying Total Parameters = Embedding + QRNN layers = 107,094,000 + 28,000,000 = 135,094,000 So the total number of parameters in the QRNN model is approximately 135 million. The majority of parameters are in the embedding layer, while the 4 QRNN layers contribute 28 million parameters. The adaptive softmax does not add any extra parameters due to weight tying. 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.
QRNN— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Salesforce Research, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
QRNN— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in February 2018. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
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