RNNLM + Dynamic KL Regularization
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
- Northwestern University
- Organisationsart
- Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 1 January 2018
- Autoren
- Thanapon Noraset, David Demeter, Doug Downey
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
- 13.3M
- Trainingsdaten
- tokens
- Epochen
- 20
2-layer LSTM, 650 hidden units per layer, embedding size = 650. Penn Treebank standard vocab = ~10k words (from Zaremba et al. 2014) 2 * (4 * (650*650 + 650*650 + 650)) + (650*10000)+10000 = 13275200
Penn Treebank known to have 930k 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
- 5 × 10¹⁴ FLOP
((8*650*(650+650))*2)*2 * 930000 tokens/epoch * 20 epochs = 5.029e14. batch size assumed from prior literature
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
code, but not experiment code: https://github.com/northanapon/seqmodel/tree/aaai18
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Likely
- Zitationen
- 9
- Benchmark-Daten
- RNNLM + Dynamic KL Regularization
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Controlling Global Statistics in Recurrent Neural Network Text Generation
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
RNNLM + Dynamic KL Regularization wurde veröffentlicht von Northwestern University, im Land aufgezeichnet als United States of America, während January 2018. Die veröffentlichende Organisation ist als academia.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Training und Herkunft
Der Trainingslauf verbrauchte etwa 5 × 10¹⁴ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Antworten
RNNLM + Dynamic KL Regularization — Häufige Fragen
RNNLM + Dynamic KL Regularization— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 13.3M. 2-layer LSTM, 650 hidden units per layer, embedding size = 650. Penn Treebank standard vocab = ~10k words (from Zaremba et al. 2014) 2 * (4 * (650*650 + 650*650 + 650)) + (650*10000)+10000 = 13275200. 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.
RNNLM + Dynamic KL Regularization— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Northwestern University, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia.
RNNLM + Dynamic KL Regularization— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in January 2018. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
RNNLM + Dynamic KL Regularization— 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.
RNNLM + Dynamic KL Regularization— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 5 × 10¹⁴ 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.
RNNLM + Dynamic KL Regularization— 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.
RNNLM + Dynamic KL Regularization— 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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