Base LM + kNN LM + Continuous Cache
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
- Stanford University,Facebook AI Research
- Tipo de Organización
- Academia,Industry
- País
- United States of America, France
- Publicado
- 1 November 2019
- Autores
- Urvashi Khandelwal, Omer Levy, Dan Jurafsky, Luke Zettlemoyer, Mike Lewis
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
- 103,000,000 tokens
- Épocas
- 200
"we take the exact architecture and optimization described by Baevski & Auli (2019) and use it to create a kNN-LM for inference. This model consists of 16 layers, each with 16 self-attention heads, 1024 dimensional hidden states, and 4096 dimensional feedforward layers, amounting to 247M trainable parameters."
" During this forward pass, each target token is provided a minimum of 1536 tokens of prior context for WIKITEXT-103" 200 epochs - figure 8
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
- 3.1 × 10¹⁹ FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 247*10^6 parameters * 103000000 tokens * 200 epochs = 3.05292e+19 FLOP __________ for the Algorithmic progress paper 7.3 × 10^18 FLOP was estimated similar to supposedly base model (transformer)
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
Training code, MIT: https://github.com/urvashik/knnlm
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Por qué se rastrea
- SOTA improvement
- Confianza de registro
- Likely
- Citas
- 1,049
- Datos de referencia
- Base LM + kNN LM + Continuous Cache
"GNN-LM achieves a new state-of-the-art perplexity of 14.8 on WikiText-103"
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Generalization through Memorization: Nearest Neighbor Language Models
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Qué es este modelo
Base LM + kNN LM + Continuous Cache fue publicado por Stanford University,Facebook AI Research, en el país registrado como United States of America, durante November 2019. Sale de una organización categorizada como academia,Industry.
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.
Qué se necesitó para construirlo
Entrenarlo tomó un presupuesto de computación de aproximadamente 3.1 × 10¹⁹ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 103,000,000 tokens de texto
La razón por la que aparece en este catálogo en absoluto: sOTA improvement.
Respuestas
Base LM + kNN LM + Continuous Cache — preguntas comunes
Base LM + kNN LM + Continuous Cache— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Stanford University,Facebook AI Research, basado en United States of America, una organización categorizada como academia,Industry.
Base LM + kNN LM + Continuous Cache— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en November 2019. 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.
Base LM + kNN LM + Continuous Cache— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
Base LM + kNN LM + Continuous Cache— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 3.1 × 10¹⁹ 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.
Base LM + kNN LM + Continuous Cache— ¿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.
Base LM + kNN LM + Continuous Cache— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Base LM + kNN LM + Continuous Cache— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 247M. "we take the exact architecture and optimization described by Baevski & Auli (2019) and use it to create a kNN-LM for inference. This model consists of 16 layers, each with 16 self-attention heads, 1024 dimensional hidden states, and 4096 dimensional feedforward layers, amounting to 247M trainable 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.
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.