AFP+FPI (PTB)
Sin estimación
No hay requisitos de hardware para este modelo
Los pesos de este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en su propio hardware en ningún tamaño. Solo es accesible a través de su proveedor, y ninguna tarjeta gráfica lo cambia.
En registro
Especificación completa
Todo lo registrado para este modelo. La mayoría de ello describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se dedicó a ello y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente.
Origen
¿Quién construyó este modelo, dónde y cuándo fue publicado?
- Organización
- University of Sheffield
- Tipo de organización
- Academia
- País
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publicado
- 4 June 2021
- Autores
- Zhengxiong Wang, Anton Ragni
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 utilizaron para entrenarlo. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Parámetros
- 2M
- Datos de entrenamiento
- 912,344 tokens
- Épocas
- 20
- RNN with 1 hidden layer - 200 hidden units - Vocabulary size = 10,000 The RNN layer will have: - Input weight matrix U: (vocab size x hidden size) = (10,000 x 200) = 2,000,000 parameters - Recurrent weight matrix W: (hidden size x hidden size) = (200 x 200) = 40,000 parameters - Bias vector b: (hidden size) = (200) = 200 parameters Total parameters: U = 2,000,000 W = 40,000 b = 200 Total parameters = U + W + b = 2,000,000 + 40,000 + 200 = 2,040,200 Therefore,…
Entrenamiento de computación
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 cuán rápido responde el modelo terminado.
- Entrenamiento de computación
- 2.2 × 10¹⁴ FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 2,040,200 parameters * 912344 tokens * 20 epochs = 2.2336371e+14 FLOP
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo cual es lo que decide si alguna de las cifras de la tarjeta gráfica en esta página aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
- Código de entrenamiento
- Unreleased
Cómo se clasifica
Etiquetas que aplica el conjunto de datos de origen al rastrear modelos notables y cuán seguro está de la entrada.
- Registrar confianza
- Likely
- Citas
- 4
- Benchmark data
- AFP+FPI (PTB)
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue revisado por última vez.
- Referencia
- Approximate Fixed-Points in Recurrent Neural Networks
- Última actualización
- 11 February 2026
Qué significan los números
Background
AFP+FPI (PTB) was published by University of Sheffield, in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, in June 2021. It comes out of academia.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling.
Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a ellos a través de su proveedor. Ninguna tarjeta gráfica cambia eso.
Cómo fue entrenado
The training run consumed about 2.2 × 10¹⁴ FLOP. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
Around 912,344 tokens went into training it.
Respuestas
AFP+FPI (PTB) — Preguntas frecuentes
How many parameters does AFP+FPI (PTB) have?
AFP+FPI (PTB) has 2M parameters. - RNN with 1 hidden layer - 200 hidden units - Vocabulary size = 10,000 The RNN layer will have: - Input weight matrix U: (vocab size x hidden size) = (10,000 x 200) = 2,000,000 parameters - Recurrent weight matrix W: (hidden size x hidden size) = (200 x 200) = 40,000 parameters - Bias vector b: (hidden size) = (200) = 200 parameters Total parameters: U = 2,000,000 W = 40,000 b = 200 Total parameters = U + W + b = 2,000,000 + 40,000 + 200 = 2,040,200 Therefore, the total number of parameters with 200 hidden units and 10,000 vocab size is 2,040,200. _______ from the Algorithmic progress paper spreadsheet. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created AFP+FPI (PTB)?
AFP+FPI (PTB) was published by University of Sheffield, based in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, categorised as academia.
When was AFP+FPI (PTB) released?
AFP+FPI (PTB) was published in June 2021. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is AFP+FPI (PTB) used for?
AFP+FPI (PTB) works in Language, and is recorded as handling language modeling. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
How much compute was used to train AFP+FPI (PTB)?
Around 2.2 × 10¹⁴ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run AFP+FPI (PTB)?
None. AFP+FPI (PTB) is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is AFP+FPI (PTB) open source?
No. AFP+FPI (PTB) has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posee una tarjeta y desea saber todo lo que podrá ejecutar, empiece por el hardware en su lugar.