Knowledge distillation student model
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
- Harvard University
- Tipo de Organización
- Academia
- País
- United States of America
- Publicado
- 22 September 2016
- Autores
- Yoon Kim, Alexander M. Rush
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Translation
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
- 84M
- Datos de entrenamiento
- 100,000,000 tokens
84M from Table 1.
"The training set has 4m sentences". If the average sentence is ~25 tokens (ballpark), dataset size is 4M * 25 * 2 = 200M 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 × 10¹⁷ FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting
6ND = 6 FLOP/param/token * 84000000 parameters * 200000000 tokens = 1.008e+17 FLOP (Speculative confidence since the amount of epochs is unknown)
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.
- Código de entrenamiento
- Open source
https://github.com/harvardnlp/seq2seq-attn?tab=readme-ov-file MIT 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
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Sequence-Level Knowledge Distillation
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
De dónde vino
Knowledge distillation student model fue publicado por Harvard University, en el país registrado como United States of America, durante September 2016. La organización editora está clasificada como academia.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de translation.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Entrenamiento y procedencia
Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 1 × 10¹⁷ 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 100,000,000 tokens de texto
Respuestas
Knowledge distillation student model — preguntas comunes
Knowledge distillation student model— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 1 × 10¹⁷ 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.
Knowledge distillation student model— ¿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.
Knowledge distillation student model— ¿Es de código abierto?
La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.
Knowledge distillation student model— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 84M. 84M from Table 1. 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.
Knowledge distillation student model— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Harvard University, basado en United States of America, una organización categorizada como academia.
Knowledge distillation student model— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en September 2016. 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.
Knowledge distillation student model— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de translation. 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.
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.