RECONTRA-uncategorized
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.
- Veröffentlicht
- 2 June 1999
- Autoren
- M. A. Castaño, F. Casacuberta
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Translation
- Ansatz
- Supervised
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
- 112K
- Trainingsdaten
- 57,500 tokens
- Epochen
- 100
8*61*160+160*160+160*52=112000 "a network with 61 input units, 52 outputs, 160 hidden traits and 8 (4+I+3) delayed inputs" Table 1
5000*11.5=57500 The length of the non-categorized Spanish sentences ranged from 3 to 20 and the length of the non-categorized English sentences, from 3 to 17
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
- 3.9 × 10¹² FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
2*112000*3*11.5*5000*100=3864000000000=3.9e12 "was trained for 100 epochs using the 5,000 pairs" "The length of the non-categorized Spanish sentences ranged from 3 to 20 and the length of the non-categorized English sentences, from 3 to 17"
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
- Training cost
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Likely
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Text-to-text machine translation using the RECONTRA connectionist model
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
RECONTRA-uncategorized wurde veröffentlicht von its authors, während June 1999.
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.
Was in den Aufbau geflossen ist
Der Trainingslauf verbrauchte etwa 3.9 × 10¹² 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 57,500 Text-Tokens
Das Einschlusskriterium: training cost.
Antworten
RECONTRA-uncategorized — Häufige Fragen
RECONTRA-uncategorized— 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.
RECONTRA-uncategorized— 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.
RECONTRA-uncategorized— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 112K. 8*61*160+160*160+160*52=112000 "a network with 61 input units, 52 outputs, 160 hidden traits and 8 (4+I+3) delayed inputs" Table 1. 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.
RECONTRA-uncategorized— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in June 1999. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
RECONTRA-uncategorized— 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.
RECONTRA-uncategorized— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 3.9 × 10¹² 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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