LSTM LM
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
- RWTH Aachen University
- Organisationsart
- Academia
- Land
- Germany
- Veröffentlicht
- 9 September 2012
- Autoren
- M. Sundermeyer, R. Schlüter, H. Ney
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
- 102.7M
- Trainingsdaten
- 27,000,000 tokens
Multiple models were trained, the largest on transcribed French podcast data. "We trained an LSTM LM using 300 hidden nodes and 27 M running words of indomain training data" "Corpus sizes in number of running words; the vocabulary size of the Treebank corpus is 10 K, for Quaero French it is 170 K" Embedding and unembedding: 2*170000*300=102000000 LSTM: 4*600*300=720000 Total: 102000000+720000=102720000=1.03e8 (Assuming the embedding dimension is the same as the LSTM layer)
"We trained an LSTM LM using 300 hidden nodes and 27 M running words of indomain training data."
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
- 1.7 × 10¹⁶ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
FLOP per input for LSTM layer is 4*2*(M+N)*M, for N inputs and M outputs. Embedding FLOPs: 2 * 170000 * 300 = 102,000,000 LSTM FLOPs: 4 * 2 * (300 + 300) * 300 = 1,440,000 Unembedding FLOPs: 2 * 170000 * 300 = 102,000,000 Total: 205,440,000 FLOPs per word per forward pass For 27M training input words and including backward passes: 27M * 3 * 205,440,000 = 1.66e16 However, it sounds like they're doing something with a secondary acoustic model, so this may be an underestimate.
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
- Speculative
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- LSTM Neural Networks for Language Modeling
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
LSTM LM wurde veröffentlicht von RWTH Aachen University, im Land aufgezeichnet als Germany, während September 2012. Die veröffentlichende Organisation ist als academia.
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
Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 1.7 × 10¹⁶ 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 27,000,000 Text-Tokens
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: highly cited.
Antworten
LSTM LM — Häufige Fragen
LSTM LM— 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.
LSTM LM— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 102.7M. Multiple models were trained, the largest on transcribed French podcast data. "We trained an LSTM LM using 300 hidden nodes and 27 M running words of indomain training data" "Corpus sizes in number of running words; the vocabulary size of the Treebank corpus is 10 K, for Quaero French it is 170 K" Embedding and unembedding: 2*170000*300=102000000 LSTM: 4*600*300=720000 Total: 102000000+720000=102720000=1.03e8 (Assuming the embedding dimension is the same as the LSTM layer). 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.
LSTM LM— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von RWTH Aachen University, basiert auf Germany, eine als kategorisierte Organisation academia.
LSTM LM— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 2012. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
LSTM LM— 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.
LSTM LM— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 1.7 × 10¹⁶ 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.
LSTM LM— 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.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.