Variational RHN + WT (PTB)
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
- ETH Zurich,IDSIA
- Tipo de Organización
- Academia,Academia
- País
- Switzerland
- Publicado
- 12 July 2016
- Autores
- Julian Georg Zilly, Rupesh Kumar Srivastava, Jan Koutník, Jürgen Schmidhuber
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
- 23M
- Datos de entrenamiento
- tokens
- Épocas
- 1,000
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
- 1.3 × 10¹⁷ FLOP
6*23000000*929000*1000=1.28202e+17
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
MIT for code: https://github.com/jzilly/RecurrentHighwayNetworks
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
- Likely
- Datos de referencia
- Variational RHN + WT
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Recurrent Highway Networks
- Última actualización
- 11 February 2026
Qué significan los números
Acerca de este modelo
Variational RHN + WT (PTB) fue publicado por ETH Zurich,IDSIA, en el país registrado como Switzerland, durante July 2016. La organización editora está clasificada como academia,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.
Qué se necesitó para construirlo
El entrenamiento consumió alrededor de 1.3 × 10¹⁷ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Respuestas
Variational RHN + WT (PTB) — preguntas comunes
Variational RHN + WT (PTB)— ¿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.
Variational RHN + WT (PTB)— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Variational RHN + WT (PTB)— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 23M. 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.
Variational RHN + WT (PTB)— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por ETH Zurich,IDSIA, basado en Switzerland, una organización categorizada como academia,Academia.
Variational RHN + WT (PTB)— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en July 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.
Variational RHN + WT (PTB)— ¿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.
Variational RHN + WT (PTB)— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 1.3 × 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.
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.