NLM
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Carnegie Mellon University (CMU),University of California San Diego
- Tipo de Organización
- Academia,Academia
- País
- United States of America
- Publicado
- 9 September 2021
- Autores
- Junxian He, Graham Neubig, Taylor Berg-Kirkpatrick
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Language modeling
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 247M
- Datos de entrenamiento
- tokens
The core language model is semi-parametric. There is a non-parametric component which involves learning a datastore which maps the training data to context vectors. This paper improves on the kNN-LM model primarily by reducing the size of the datastore to improve throughput. They also add a small 512 parameter neural net to adaptively adjust the interpolation hyperparameter. They use the pre-trained model from https://arxiv.org/abs/1809.10853, which had 247M trainable parameters, so the model i…
103M training tokens in WikiText-103
Cómputo de entrenamiento
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómputo de entrenamiento
- 2.8 × 10¹⁹ FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting
The base model used was 247M parameters and trained for 286k updates with an effective batch size of 65,536 tokens. 6 * 247M * 286k * 65536 = 2.778e19 FLOPs Generating the datastore involves a single forward pass over all of the training examples, for another 2 * 247M * 103M = 5.088e16 FLOPs They also train the small retrieval adapter, but this converges in "several minutes with a single GPU" and so is unlikely to contribute significantly. The only other computationally expensive step is the…
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- NVIDIA GeForce RTX 3090
- Chips utilizados
- 1
- Consumo de energía
- 388 W
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
- Código de entrenamiento
- Open source
MIT for code: https://github.com/jxhe/efficient-knnlm
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Confident
- Citas
- 123
- Datos de referencia
- NLM
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Efficient Nearest Neighbor Language Models
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Acerca de este modelo
NLM fue publicado por Carnegie Mellon University (CMU),University of California San Diego, en el país registrado como United States of America, durante September 2021. Sale de una organización categorizada como academia,Academia.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling.
Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a través de su proveedor. No hay cambios en la tarjeta gráfica que eso.
Cómo fue entrenado
Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 2.8 × 10¹⁹ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA GeForce RTX 3090. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Respuestas
NLM — preguntas comunes
NLM— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.
NLM— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 2.8 × 10¹⁹ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA GeForce RTX 3090. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.
NLM— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
NLM— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
NLM— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 247M. The core language model is semi-parametric. There is a non-parametric component which involves learning a datastore which maps the training data to context vectors. This paper improves on the kNN-LM model primarily by reducing the size of the datastore to improve throughput. They also add a small 512 parameter neural net to adaptively adjust the interpolation hyperparameter. They use the pre-trained model from https://arxiv.org/abs/1809.10853, which had 247M trainable parameters, so the model in this paper one has 247M + 512 parameters. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
NLM— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Carnegie Mellon University (CMU),University of California San Diego, basado en United States of America, una organización categorizada como academia,Academia.
NLM— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en September 2021. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.