QRNN
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
- Salesforce Research
- Tipo de organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 1 February 2018
- Autores
- Stephen Merity, Nitish Shirish Keskar, James Bradbury, Richard Socher
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
- Numerical format
- FP32
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
- 135M
- Datos de entrenamiento
- 103,000,000 tokens
- Épocas
- 14
- Batch size
- 8,400
Based on the details provided in the paper, the number of parameters in the QRNN model can be calculated as follows: Embedding layer size: 400 Number of QRNN layers: 4 Number of nodes per QRNN layer: 2500 Vocabulary size: 267,735 (for WikiText-103 dataset) Adaptive softmax layer Parameters: Embedding layer: 400 x 267,735 = 107,094,000 QRNN layers: Input to hidden weights per layer: 400 x 2500 = 1,000,000 Hidden to hidden weights per layer: 2500 x 2500 = 6,250,000 Biases per layer: 2500 = 2,500…
"We train with a batch size of 60 and a sequence length of 140." ""Using this approach we reduce our per-epoch time substantially and achieve a new state-of-the-art on WikiText-103 despite training for 14 epochs, a total time of only 12 hours."
60*140
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
- 6.9 × 10¹⁷ FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting,Hardware
6 FLOP / parameter / token * 135000000 parameters ['Likely' confidence] * 103000000 tokens * 14 epochs = 1.16802e+18 FLOP 31330000000000 FLOP / sec / GPU [fp16 assumed] * 1 GPU * 12 hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 4.060368e+17 FLOP sqrt(4.060368e+17*1.16802e+18) = 6.8866472e+17 FLOP
El entrenamiento
Lo que se necesitó físicamente para entrenar: qué chips, cuántos, durante cuánto tiempo y qué consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- NVIDIA V100
- Wall-clock time
- 12 hours
"The model trains at 2980 seconds per epoch on the NVIDIA V100 and 5460 seconds per epoch on the NVIDIA P100." "Using this approach we reduce our per-epoch time substantially and achieve a new state-of-the-art on WikiText-103 despite training for 14 epochs, a total time of only 12 hours."
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.
- Por qué se rastrea
- SOTA improvement
- Registrar confianza
- Likely
- Citas
- 5
- Benchmark data
- QRNN
"we reduce our per-epoch time substantially and achieve a new state-of-the-art on WikiText-103 despite training for 14 epochs"
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue revisado por última vez.
- Referencia
- Scalable Language Modeling: WikiText-103 on a Single GPU in 12 hours
- Última actualización
- 1 December 2025
Qué significan los números
Qué es este modelo
QRNN was published by Salesforce Research, in United States of America, in February 2018. industry is the category the publisher falls under.
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.
Training and provenance
Producing it required around 6.9 × 10¹⁷ FLOP of arithmetic, on NVIDIA V100, which is a statement about the training budget rather than about inference.
It was trained on about 103,000,000 tokens of text.
Se rastrea en el conjunto de datos subyacente por una razón en particular: mejora sOTA.
Respuestas
QRNN — Preguntas frecuentes
What is QRNN used for?
QRNN works in Language, and is recorded as handling language modeling. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
How much compute was used to train QRNN?
Around 6.9 × 10¹⁷ FLOP, on NVIDIA V100. 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 QRNN?
None. QRNN 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 QRNN open source?
No. QRNN has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does QRNN have?
QRNN has 135M parameters. Based on the details provided in the paper, the number of parameters in the QRNN model can be calculated as follows: Embedding layer size: 400 Number of QRNN layers: 4 Number of nodes per QRNN layer: 2500 Vocabulary size: 267,735 (for WikiText-103 dataset) Adaptive softmax layer Parameters: Embedding layer: 400 x 267,735 = 107,094,000 QRNN layers: Input to hidden weights per layer: 400 x 2500 = 1,000,000 Hidden to hidden weights per layer: 2500 x 2500 = 6,250,000 Biases per layer: 2500 = 2,500 Total QRNN layers parameters: 4 x (1,000,000 + 6,250,000 + 2,500) = 28,000,000 Adaptive softmax layer: No extra parameters due to weight tying Total Parameters = Embedding + QRNN layers = 107,094,000 + 28,000,000 = 135,094,000 So the total number of parameters in the QRNN model is approximately 135 million. The majority of parameters are in the embedding layer, while the 4 QRNN layers contribute 28 million parameters. The adaptive softmax does not add any extra parameters due to weight tying. 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 QRNN?
QRNN was published by Salesforce Research, based in United States of America, categorised as industry.
When was QRNN released?
QRNN fue publicado en febrero de 2018. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más nuevo del mismo tamaño es a menudo el mejor uso del mismo hardware.
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.