Pointer Sentinel-LSTM (medium)
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
- MetaMind Inc,Salesforce
- Organisationsart
- Industry,Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 26 September 2016
- Autoren
- Stephen Merity, Caiming Xiong, 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
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
- 21M
- Trainingsdaten
- 929,000 tokens
- Epochen
- 64
"We also halve the learning rate when validation perplexity is worse than the previous iteration, stopping training when validation perplexity fails to improve for three epochs or when 64 epochs are reached"
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
- 7.5 × 10¹⁵ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 21000000 parameters * 929000 tokens * 64 epochs = 7.491456e+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
- 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
- Highly cited,SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Zitationen
- 4,010
- Benchmark-Daten
- Pointer Sentinel-LSTM (medium)
"Our pointer sentinel-LSTM model achieves state of the art language modeling performance on the Penn Treebank (70.9 perplexity) while using far fewer parameters than a standard softmax LSTM"
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Pointer Sentinel Mixture Models
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
Pointer Sentinel-LSTM (medium) wurde veröffentlicht von MetaMind Inc,Salesforce, im Land aufgezeichnet als United States of America, während September 2016. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry,Industry.
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.
Was in den Aufbau geflossen ist
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 7.5 × 10¹⁵ 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 929,000 Text-Tokens
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: highly cited,SOTA improvement.
Antworten
Pointer Sentinel-LSTM (medium) — Häufige Fragen
Pointer Sentinel-LSTM (medium)— 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.
Pointer Sentinel-LSTM (medium)— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Pointer Sentinel-LSTM (medium)— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 21M. 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.
Pointer Sentinel-LSTM (medium)— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von MetaMind Inc,Salesforce, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry,Industry.
Pointer Sentinel-LSTM (medium)— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 2016. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Pointer Sentinel-LSTM (medium)— 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.
Pointer Sentinel-LSTM (medium)— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 7.5 × 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.
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