LSTM-Char-Large
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,New York University (NYU)
- Tipo de Organización
- Academia,Academia
- País
- United States of America
- Publicado
- 26 August 2015
- Autores
- Yoon Kim, Yacine Jernite, David Sontag, 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
- 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
- 19M
- Datos de entrenamiento
- 929,000 tokens
- Épocas
- 25
19M (Table 3)
25 epochs based on code (https://github.com/yoonkim/lstm-char-cnn/blob/master/main.lua) and "We train for 25 epochs on non-Arabic and 30 epochs on Arabic data (which was sufficient for convergence)"
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
- 2.7 × 10¹⁵ FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 19000000 parameters * 929000 tokens * 25 epochs = 2.64765e+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
- Open source
code, MIT license: https://github.com/yoonkim/lstm-char-cnn
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
- Confident
- Citas
- 2,033
- Datos de referencia
- LSTM-Char-Large
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Character-Aware Neural Language Models
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Qué es este modelo
LSTM-Char-Large fue publicado por Harvard University,New York University (NYU), en el país registrado como United States of America, durante August 2015. 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.
Entrenamiento y procedencia
El entrenamiento consumió alrededor de 2.7 × 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
Respuestas
LSTM-Char-Large — preguntas comunes
LSTM-Char-Large— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 2.7 × 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.
LSTM-Char-Large— ¿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.
LSTM-Char-Large— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
LSTM-Char-Large— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 19M. 19M (Table 3). 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.
LSTM-Char-Large— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Harvard University,New York University (NYU), basado en United States of America, una organización categorizada como academia,Academia.
LSTM-Char-Large— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en August 2015. 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.
LSTM-Char-Large— ¿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.
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.