RNN 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
- Johns Hopkins University
- Organisationsart
- Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 26 September 2010
- Autoren
- Tomas Mikolov, M. Karafiát, L. Burget, J. Černocký, S. Khudanpur
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
- 70.3M
- Trainingsdaten
- 6,400,000 tokens
- Epochen
- 1
This database entry refers to the 3xRNN rows in Table 2 (static and dynamic likely use the same model ensemble, but allow the model weights to update once when testing the dynamic version). I assume the 3xRNN represents interpolation between the three largest models shown explicitly (RNN 250/5, RNN 250/2, and RNN 400/10). This seems likely, since smaller models do considerably worse on their own. In the following colab notebook, I estimate vocabulary sizes for the NYT Gigaword data at around 5…
As it is very time consuming to train RNN LM on large data, we have used only up to 6.4M words for training RNN models.
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
- 5.4 × 10¹⁶ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
"Convergence is usually achieved after 10-20 epochs." Training was done over a 6.4M subset of the NYT section of English Gigaword. 6 * 70,265,000 * 20 * 6.4M = 5.396e16
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Wand-Uhrzeit
- 504 hours (21 days)
"it takes several weeks to train the most complex models." Rough guess, 3 weeks = 504 hours Assuming these models trained at the same time on different machines.
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Grenzmodell
- Yes
- Warum es verfolgt wird
- Highly cited
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Speculative
- Zitationen
- 6,038
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Recurrent neural network based language model
- Zuletzt aktualisiert
- 1 January 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
RNN LM wurde veröffentlicht von Johns Hopkins University, im Land aufgezeichnet als United States of America, während September 2010. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist 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 5.4 × 10¹⁶ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Training verbrauchte ein Korpus von etwa 6,400,000 Text-Tokens
Das Einschlusskriterium: highly cited.
Antworten
RNN LM — Häufige Fragen
RNN LM— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 5.4 × 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.
RNN 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.
RNN 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.
RNN LM— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 70.3M. This database entry refers to the 3xRNN rows in Table 2 (static and dynamic likely use the same model ensemble, but allow the model weights to update once when testing the dynamic version). I assume the 3xRNN represents interpolation between the three largest models shown explicitly (RNN 250/5, RNN 250/2, and RNN 400/10). This seems likely, since smaller models do considerably worse on their own. In the following colab notebook, I estimate vocabulary sizes for the NYT Gigaword data at around 54.4k, 41.4k, and 27.6k for merge thresholds of 2, 5, and 10, respectively: https://colab.research.google.com/drive/1K5qH0EqXtFwTLESNtp4oelCM28GpGXt6#scrollTo=tedUkbgklNJ3 So the total number of parameters in each constituent model is: - RNN 250/2: (250 + 54.4k) * 250 + (250 * 54.4k) = 27,262,500 - RNN 250/5: (250 + 41.4k) * 250 + (250 * 41.4k) = 20,762,500 - RNN 400/10: (400 + 27.6k) * 400 + (400 * 27.6k) = 22,240,000 In total: 70,265,000 parameters. 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.
RNN LM— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Johns Hopkins University, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia.
RNN LM— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 2010. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
RNN 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.
Die andere Richtung
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