LSTM
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
- Technical University of Munich
- Organisationsart
- Academia
- Land
- Germany
- Veröffentlicht
- 15 November 1997
- Autoren
- Sepp Hochreiter ; Jurgen Schmidhuber
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
- 10.5K
- Trainingsdaten
- 853,000 tokens
Table 2 http://www.bioinf.jku.at/publications/older/2604.pdf
Table 8. The rightmost column lists numbers of training sequences required to achieve the stopping criterion. This applies to experiment 5 (multiplication) Sequences have random lengths, on the order of 100-1000 (table 7 )
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
- 3.2 × 10¹³ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
"Due to limited computation time, training is stopped after 5 million sequence presentations" Each sequence has p=100 elements in the long-delay setting. COMPUTE = PRESENTATIONS * PRESENTATION LENGTH * UPDATE COMPUTE PER TOKEN 5000000*100*6*10,504.0=
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
- Confident
- Zitationen
- 98,595
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Long short-term memory
- Zuletzt aktualisiert
- 1 January 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
LSTM wurde veröffentlicht von Technical University of Munich, im Land aufgezeichnet als Germany, während November 1997. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Was in den Aufbau geflossen ist
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 3.2 × 10¹³ 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 853,000 Text-Tokens
Das Einschlusskriterium: highly cited.
Antworten
LSTM — Häufige Fragen
LSTM— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 10.5K. Table 2 http://www.bioinf.jku.at/publications/older/2604.pdf. 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— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Technical University of Munich, basiert auf Germany, eine als kategorisierte Organisation academia.
LSTM— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in November 1997. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
LSTM— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling. 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.
LSTM— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 3.2 × 10¹³ 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— 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.
LSTM— 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.
Die andere Richtung
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