RCTM
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
- University of Oxford
- Organisationsart
- Academia
- Land
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Veröffentlicht
- 1 October 2013
- Autoren
- Nal Kalchbrenner, Phil Blunsom
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Translation
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.
- Trainingsdaten
- 4,500,000 tokens
"The English sentences contain about 4.1M words"
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
- 9.3 × 10¹⁵ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
"The training of an RCTM takes about 15 hours on 3 multicore CPUs" Given the publication year, a rough estimate for the CPU performance is 16 FP32 per cycle, 4 cores, clock speed 4GHz, utilization of 0.3. 15*60*60*3*4*12*4000000000*0.3=9331200000000000=9.33e15
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Verwendete Chips
- 3
- Wand-Uhrzeit
- 15 hours
The training of an RCTM takes about 15 hours on 3 multicore CPUs.
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
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Likely
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Recurrent Continuous Translation Models
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
RCTM wurde veröffentlicht von University of Oxford, im Land aufgezeichnet als United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, während October 2013. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet translation.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Training und Herkunft
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 9.3 × 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 4,500,000 Text-Tokens
Das Einschlusskriterium: highly cited.
Antworten
RCTM — Häufige Fragen
RCTM— 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.
RCTM— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
RCTM— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
RCTM— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von University of Oxford, basiert auf United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, eine als kategorisierte Organisation academia.
RCTM— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in October 2013. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
RCTM— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von translation. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.
RCTM— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 9.3 × 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.
Die andere Richtung
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