Delta RNN (+ full context)
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
- IDSIA,SUPSI,King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)
- Tipo de Organización
- Academia,Academia,Academia
- País
- Switzerland, Saudi Arabia
- Publicado
- 11 June 2021
- Autores
- Kazuki Irie, Imanol Schlag, Róbert Csordás, Jürgen Schmidhuber
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
- 44.6M
- Datos de entrenamiento
- 103,000,000 tokens
- Épocas
- 40
44.6M
"All models are trained and evaluated on the span of 256 tokens"
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
- 1.1 × 10¹⁸ FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 44600000 parameters * 103000000 tokens * 40 epochs [assumed -> "Speculative" confidence] = 1.102512e+18 FLOP
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
train and eval code for Delta RNN: https://github.com/IDSIA/recurrent-fwp/tree/master/language_modeling apache 2 license: https://github.com/IDSIA/recurrent-fwp/blob/master/language_modeling/LICENSE
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
- Speculative
- Citas
- 77
- Datos de referencia
- Delta RNN (+ full context)
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Going Beyond Linear Transformers with Recurrent Fast Weight Programmers
- Última actualización
- 11 February 2026
Qué significan los números
Acerca de este modelo
Delta RNN (+ full context) fue publicado por IDSIA,SUPSI,King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), en el país registrado como Switzerland, durante June 2021. La categoría en la que se encuentra el editor es academia,Academia,Academia.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Entrenamiento y procedencia
Entrenarlo tomó un presupuesto de computación de aproximadamente 1.1 × 10¹⁸ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
El conjunto de entrenamiento se ejecutó a aproximadamente 103,000,000 tokens de texto
Respuestas
Delta RNN (+ full context) — preguntas comunes
Delta RNN (+ full context)— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 44.6M. 44.6M. 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.
Delta RNN (+ full context)— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por IDSIA,SUPSI,King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), basado en Switzerland, una organización categorizada como academia,Academia,Academia.
Delta RNN (+ full context)— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en June 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.
Delta RNN (+ full context)— ¿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.
Delta RNN (+ full context)— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 1.1 × 10¹⁸ FLOP. 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.
Delta RNN (+ full context)— ¿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.
Delta RNN (+ full context)— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
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.