ISS
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
- Duke University,Microsoft
- Organisationsart
- Academia,Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 15 September 2017
- Autoren
- Wei Wen, Yuxiong He, Samyam Rajbhandari, Minjia Zhang, Wenhan Wang, Fang Liu, Bin Hu, Yiran Chen, Hai Li
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
- 11.1M
- Trainingsdaten
- 929,000 tokens
- Epochen
- 55
11.1M (Table 2)
"All models are trained from scratch for 55 epochs."
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
- 3.4 × 10¹⁵ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 11100000 parameters * 929000 tokens * 55 epochs = 3.402927e+15 FLOP
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 source
code (apache): https://github.com/wenwei202/iss-rnns/tree/master/ptb
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
- Confident
- Zitationen
- 146
- Benchmark-Daten
- ISS
"Moreover, ISS learning can find a smaller RHN model with width 726, meanwhile improve the state-of-the-art perplexity as shown by the second entry in Table 2."
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Learning Intrinsic Sparse Structures within Long Short-Term Memory
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
ISS wurde veröffentlicht von Duke University,Microsoft, im Land aufgezeichnet als United States of America, während September 2017. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia,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.
Wie es trainiert wurde
Der Trainingslauf verbrauchte etwa 3.4 × 10¹⁵ FLOP. 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 929,000 Text-Tokens
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: sOTA improvement.
Antworten
ISS — Häufige Fragen
ISS— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 11.1M. 11.1M (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.
ISS— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Duke University,Microsoft, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia,Industry.
ISS— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 2017. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
ISS— 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.
ISS— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 3.4 × 10¹⁵ 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.
ISS— 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.
ISS— 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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