Multi-cell LSTM
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
- University of Hyderabad
- Tipo de Organización
- Academia
- País
- India
- Publicado
- 15 November 2018
- Autores
- Thomas Cherian, Akshay Badola, Vineet Padmanabhan
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
- 7.2M
- Datos de entrenamiento
- 929,000 tokens
- Épocas
- 50
Based on the details in the paper, the number of parameters in the Multi-cell LSTM model can be calculated as follows: The model has 2 hidden LSTM layers, each with 1500 hidden units Each LSTM unit is a multi-cell LSTM with 10 memory cells per unit For a standard LSTM layer with n hidden units: W matrix: n x input_size U matrix: n x n 4 bias vectors of size n (for input, forget, cell, output gates) So for each multi-cell LSTM layer with 1500 units and 10 cells per unit: W matrix: 1500 x inp…
50 epochs (from Figure 4)
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 × 10¹⁵ FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 7200000 parameters * 929000 tokens * 50 epochs = 2.00664e+15 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
- Unreleased
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
- 6
- Datos de referencia
- Multi-cell LSTM
"The proposed multi-cell LSTM language models outperform the state-of-the-art results on well-known Penn Treebank (PTB) setup"
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Multi-cell LSTM Based Neural Language Model
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
De dónde vino
Multi-cell LSTM fue publicado por University of Hyderabad, en el país registrado como India, durante November 2018. La organización editora está clasificada como academia.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Entrenamiento y procedencia
Entrenarlo tomó un presupuesto de computación de aproximadamente 2 × 10¹⁵ 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 929,000 tokens de texto
La razón por la que aparece en este catálogo en absoluto: sOTA improvement.
Respuestas
Multi-cell LSTM — preguntas comunes
Multi-cell LSTM— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por University of Hyderabad, basado en India, una organización categorizada como academia.
Multi-cell LSTM— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en November 2018. 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.
Multi-cell LSTM— ¿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.
Multi-cell LSTM— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 2 × 10¹⁵ 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.
Multi-cell LSTM— ¿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.
Multi-cell LSTM— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Multi-cell LSTM— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 7.2M. Based on the details in the paper, the number of parameters in the Multi-cell LSTM model can be calculated as follows: The model has 2 hidden LSTM layers, each with 1500 hidden units Each LSTM unit is a multi-cell LSTM with 10 memory cells per unit For a standard LSTM layer with n hidden units: W matrix: n x input_size U matrix: n x n 4 bias vectors of size n (for input, forget, cell, output gates) So for each multi-cell LSTM layer with 1500 units and 10 cells per unit: W matrix: 1500 x input_size U matrix: 1500 x 1500 4 bias vectors of size 1500 Number of parameters is same as standard LSTM layer For the 2 hidden layers: Input size for Layer 1: embedding dimension (estimated 300 in paper) Input size for Layer 2: 1500 (output of layer 1) Total params = Layer 1: 1500 x (300 + 1500 + 4) = 2,706,000 Layer 2: 1500 x (1500 + 1500 + 4) = 4,506,000 Total Parameters = 2,706,000 + 4,506,000 = 7,212,000 So the total number of parameters for the Multi-cell LSTM model with 2 layers of 1500 units and 10 cells per unit is approximately 7.2 million. 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.